智能视频分析技术在地铁站客流监测中的应用研究

由于地铁的客流具有时空不均衡的特点,大客流车站在客流高峰时段会出现站内密度过大与乘客滞留等问题.为提高地铁的运营效率与保障乘客安全,需要对地铁站内的客流进行全面监测与量化分析.文章在总结地铁站客流监测现状的基础上,对智能视频分析技术在客流监测中的应用进行研究.以北京市西二旗地铁站为研究对象,首先对客流监测系统的功能需求...     

地铁车站大客流组织措施

针对地铁车站大客流组织问题,以天津地铁营口道站为具体研究对象,结合实际运营经验,对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先,结合营口道站实际运营情况和一线工作经验,总结地铁车站的大客流组织原则;其次,从乘客乘坐地铁的流程入手,详细分析影响车站大客流组织的主要因素,包括AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序、列车运能和客流疏导能力等;最后,遵循大客流组织原则,针对影响大客流组织的主要因素,从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

广州地铁线网车站大客流控制策略

随着地铁线网不断发展,地铁车站不可避免地面对大客流压力。在设备资源有限情况下,广州地铁采取车站级客流控制、单线级客流联控和线网级客流联控。同时在高峰时段定时启动客流控制,做好乘客宣传,确保车站客流组织的安全顺畅。     

基于智慧地铁的车站客流压力分级管控策略

从地铁车站大客流管控需求出发,提出了基于智慧地铁的车站客流压力分级管控技术和管控策略,即基于客流智能监控的车站客流压力分级技术和基于客流压力分级技术的大客流管控策略。分析了智慧地铁下的车站大客流管控需求和思路,介绍了车站客流压力分级管控技术和管控策略。该策略的提出可为地铁运营管理者更加精细化地处理各类大客流风险提供了依据。     

上海轨道交通世纪大道站换乘客流分析及车站改进设想

世纪大道站是上海城市轨道交通网中唯一一座四线换乘枢纽车站,其客流量不断攀升,换乘客流量位居全网络首位。基于客流统计数据,详细分析了上海轨道交通9号线3期东延伸段开通前后的世纪大道站早高峰时段换乘客流变化,总结了世纪大道站高峰时段的换乘客流特征。为满足大客流使用需求,结合世纪大道站的建筑构造和制约条件,提出了具体的整改建议,解决了世纪大道站现存的大客流安全风险问题。     

地铁车站大客流组织措施研究

针对地铁车站大客流组织问题，以天津地铁营口道站为具体研究对象，结合实际运营经验，对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先，结合营口道站实际运营情况和一线工作经验，总结地铁车站的大客流组织原则；其次，从乘客乘坐地铁的流程入手，详细分析影响车站大客流组织的主要影响因素，定量化计算AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序？、列车运能和客流疏导能力等；最后，遵循大客流组织原则，针对影响大客流组织的主要因素，从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

地铁车站大客流运营组织探讨

为了研究地铁车站大客流的运营组织方法,首先对大客流进行了分类,并分析了各类大客流的特点.按照乘客乘坐地铁的流程,探讨了地铁车站客流组织的影响因素,重点从客流预测、车站客流组织、列车运能、票务组织等方面提出了地铁车站大客流的具体运营组织措施.并以西安地铁2号线运营组织架构为背景,构建地铁车站发生大客流的组织管理模式.     

基于聚类算法的上海轨道交通站点高峰特征分析

为进一步提高客流预测精度,客观描述早晚高峰客流分布形态,通过多次聚类对上海轨道交通运营数据进行峰值挖掘。利用DPEAK密度最大值算法进行数据中心化清洗;基于DBSCAN算法进行密度预聚类,初步判定特征类数;在此基础上,采用启发式K-Means算法对各密度类中心簇及边缘进行刻画;分类统计数据特征,通过组合分布函数对轨道交通高峰特征进行描述。经分析,该方法能够有效降低拟合误差,得出的组合分布函数可为上海市轨道交通线路早晚高峰客流预测提供参考。     

基于大客流的北京地铁网络化运营风险研究

客流冲击对北京地铁网络化运营安全的影响日益突出。通过统计分析北京地铁各线路日常运营的客流量数据,总结北京地铁运营网络的客流规律和大客流冲击地铁线网结构产生的运营风险特点。结合风险管理的相关理论,构建地铁网络化运营风险评价指标体系和多层次模糊综合评价模型。实证研究部分以北京地铁客流量较大的1号线为评价对象,计算该条线路上22个车站的风险值,风险值大小能够反映出不同站点对地铁网络化运营风险大小的影响程度。其中国贸站、大望路站风险值达到0.7以上(属于高风险),需要作为运营风险管理的关键站点,以期为今后进行地铁网络化运营关键站点风险管控研究提供参考思路。     

考虑峰值数据重平衡的地铁客流预测研究

地铁客流预测是城市轨道交通系统日常运营管理的基础,尤其是对突发大客流影响时的准确客流预测,能够有助于缓解城市地铁运营压力并降低安全风险。虽然目前的地铁客流预测方法在对日常客流预测准确性上有较好的表现,然而由于忽视了客流波动造成的客流峰值和谷值数据量不平衡,其对客流的峰值预测效果并不佳。为了进一步提高客流预测精度,考虑从峰值数据自身特征出发,通过聚类模型判断客流类别并验证不同客流类别间显著的不平衡问题,参照分类任务中类别不平衡问题的处理方式,通过欠采样、随机过采样和合成少数类过采样3种数据平衡方式,实现客流平衡处理。同时,采用支持向量回归、人工神经网络和长短时记忆神经网络3种预测模型,进行客流预测并对比不同数据平衡方式对模型性能的影响。研究结果表明：相比于未对训练集进行数据平衡处理,类别平衡在一定程度上提升了模型的预测精度;基于合成少数类过采样技术平衡数据的支持向量回归模型可以提供最佳的进站客流预测精度;基于随机过采样技术平衡数据的长短时记忆神经网络模型可以提供最佳的出站客流预测精度。研究结果可为客流波动较大情况下的城市轨道客流精准预测提供理论依据。     

上海地铁提升运能

上海轨道交通1号线是上海市客流量最大的一条地铁线路。2000年～2008年上半年，1号线日均客流从30万人次增长到87万人次。据预测，在早晚高峰客流已饱和的情况下，2009年日均客流将超过90万人次，客流仍现持续增长的趋势。     

基于客流调查的地铁票价引导错峰出行的可行性

从上海地铁票价引导错峰出行的需求出发,通过客流调查的方法,分析不同类型乘客对不同票价优惠幅度下错峰出行的接受度.调查结果显示,约25％的乘客愿意接受时段票价优惠选择错峰出行,说明上海地铁选择票价引导错峰出行是可行的.最后从合理优惠时间、合理优惠范围以及合理优惠幅度3个方面,进一步研究错峰出行的票价优惠方案.     

城市轨道交通换乘车站多方式客流控制模型

针对城市轨道交通换乘车站的客流控制展开研究,提出进站流量控制和换乘绕行相结合的多方式客流控制模型。模型以乘客平均停留时间最小为目标,并且满足站台人数在安全限制内。使用多子群混合粒子群算法对模型进行求解。模拟国贸车站早高峰大客流场景进行实验,实验求解过程收敛快且稳定;实验对比分析无客流控制、常态进站客流控制与多方式客流控制的不同指标数值,证明多客流控制方案的必要性以及模型的可行性与有效性。     

北京地铁西直门车站换乘方案研究

北京地铁西直门站目前换乘客流巨大,其运营管理借助先期修建的4号线车站设施采取单向换乘模式.针对4号线开通后换乘关系增加和客流量递增的情况,分析由新建换乘设施解决三线大客流安全、畅通的互换问题.根据西直门车站的周边环境条件,从客流总量和分向客流量入手进行研究分析.进行多方案的比选和论证,解决西直门车站三线换乘的客流问题,为地铁4号线的开通提供可靠的技术保证.     

城市轨道交通常规线路非计划性“跳停”方案评估与分析

随着城市人口规模的扩大,城市轨道交通系统不定期地受大客流冲击,轨道交通列车运行调整是应对大客流压力的重要手段。常规线路非计划性"跳停"是因突发情况临时采取的列车运行调整措施,即临时载客"跳停"。为研究"跳停"方案的可行性和适用性,建立轨道交通常规线路非计划性"跳停"评价体系,从维护正常运营和乘客出行需求的角度出发,选取上车率均衡度、人均候车时间、人均换乘时间及人均旅行时间4个评价指标,并给出各指标计算方法及评价说明。以上海地铁9号线某日早高峰非计划性"跳停"方案为例,进行算例研究。结果表明,在车站因某些临时、偶发性因素发生大客流时,实施常规线路非计划性"跳停"方案可有效缓解车站客流滞留和堆积,达到了在保障乘客出行的条件下,消除车站大客流安全隐患、降低运营压力的目的。     

北京地铁节假日客流特点和运营组织方法分析

为提高节假日期间北京地铁运营安全水平和运输服务质量,从全路网、线路和车站3个层面,利用客运量、进站量、断面量等指标分析时空客流特征和变化原因。结果表明:节假日路网分时进站客流无明显高峰;节假日前一天午后路网进站量相比上周同期工作日增加显著;不同性质线路全日分时进、出站客流和断面客流特征差异较大,一般位于对外交通枢纽、商业及文体景区附近的地铁站点易出现短时大客流。基于此,从行车组织、客运组织和应急处置3方面总结节假日运营组织方法。     

考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制问题

现代社会经济的快速发展和城市人口数量的急剧增长给交通运输行业带来了巨大的运营难度,由此产生的车站、车厢过度拥挤及交通网络延迟等问题已成为我国建设“智慧交通”面临的重要问题之一。针对城市轨道交通高峰时段大客流组织而导致的站台候车乘客出行安全问题,以单条城市轨道交通线路为研究对象,提出考虑预警机制和开行方案的多车站客流控制方法,为高峰时段的客流控制问题提供理论依据。考虑列车开行方案、车站客流控制及乘客上下车过程等约束,构建以乘客平均延误时间和车站最大平均限流时间最小化为目标的数学模型。其中决策变量为进站乘客数量和车站平均限流时间,并采用线性加权法将原目标模型转化为单目标模型;在此基础上,针对问题特性,设计混合禁忌搜索算法进行求解。数值实验对问题特性进行分析,并通过多组算例与实际案例验证模型的正确性及算法的有效性。研究结果表明：考虑车站平均限流时间可以提高乘客乘车公平性,缓解全线车站客流拥挤;合理设置站台客流预警等级可以提高乘客出行满意度;采用大小交路和小交路列车不同编组的混合策略可提高运输效率,并在一定程度上降低企业成本;针对大规模问题,混合禁忌搜索算法可以在短时间内求解并获得更高质量的解...     

基于孤立森林算法的轨道交通实时客流告警阈值设定方法研究

在轨道交通客流实时监视业务中,车站实时客流告警的目的是帮助业务人员快速、准确地定位到网络中可能存在大客流风险的车站,达到提示预警的作用。如果告警阈值偏小,则告警频率会增加,使业务人员无法准确判断最需要关注的大客流风险车站,并对告警提示产生麻木心态;如果报警阈值偏大,则车站的突发大客流风险有可能未被监测到,从而无法及时采取应对措施。因此,需要提出一套科学、合理、适用性强的告警阈值。研究利用传统统计学方法和基于孤立森林的异常检测方法训练设定告警阈值,并通过应用效果测试验证对两种算法进行比选,确认利用孤立森林异常值判别思路训练的告警阈值更满足业务目标。研究成果按照“一站一方案”“一个时段一方案”的原则,为北京市轨道交通指挥中心路网调度指挥平台提供车站实时进站量与出站量告警阈值,支撑客流实时监视与大客流风险预警。     

基于城市轨道交通换乘客流管控的量化方法研究

城市轨道交通换乘站存在客流结构复杂、客流增长迅速、车站容纳能力有限、客流路径存在瓶颈等特征。针对换乘站客流组织难度大、风险高的问题,提出换乘站客流控制组团概念,根据流量平衡原理及运能匹配计算方法,采用换乘站换乘客流量化控制方法,即从换乘客流来源考虑,通过线网客流压力共担,实现换乘客流在站点及时间上的精准控制,保证换乘站客流控制的精准化和科学化,从而提高换乘站的运输服务质量,降低车站运营风险。在换乘站可预见性大客流的案例中,详细说明客流量化控制策略和计算过程,制定有效的预案和风险评估机制,确保换乘站大客流安全有序。     

基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。