考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

轨道交通乘客个性化出行路径规划算法

随着城市轨道交通网络的不断完善,可供乘客选择的轨道交通出行路径日益 增加,乘客出行路径决策愈加复杂.本文在分析轨道交通服务水平变量对不同属性乘客出 行路径选择行为影响的基础上,提出轨道交通乘客个性化出行路径规划算法.首先,基于 非集计理论构建针对不同类别乘客的路径选择模型,该模型综合考虑乘车时间、换乘时 间、换乘次数、车内拥挤度及个人属性等因素对乘客路径选择行为的影响.其次,基于不同 类别乘客的路径选择行为差异,构建考虑车内拥挤度变化的乘客个性化出行路径动态规 划算法,为不同属性乘客规划广义出行时间最小的路径.最后,基于广州地铁数据对算法 进行验证.结果表明,该算法针对乘客个人属性规划的最优出行路径,更加贴合乘客的出 行心理.     

基于换乘重要度的轨道交通网络运营计划协调优化

为提高城市轨道交通整体网络运营效率,提升客运服务水平,以轨道交通乘客出行需求为导向,提出换乘关系综合重要度的衡量指标,以此为依据建立网络运营计划分步协调优化模型及算法,旨在减少乘客换乘候车时间,实现提高换乘站内乘客换乘便利性目的。以某市线网为例进行协调优化,验证模型算法的有效性。算例分析表明,经分步协调后全网平均换乘候车时间缩减了12.42%,乘客单次换乘候车平均节省0.39 min,能够有效地缩减乘客的换乘候车时间,优化网络运营计划衔接状态,提升线网换乘效率。     

基于出行阻抗的城市地铁网络客流分布计算

为提高城市地铁网络客流分布预测的准确性,结合乘车阻抗、进站候车阻抗和换乘阻抗等出行阻抗建立综合出行阻抗函数,基于阻抗函数对有效路径集进行搜索与筛选,建立基于综合出行阻抗的多路径客流分布计算模型,并设立换乘惩罚系数对不同路径的客流分配进行合理修正.以深圳地铁新开通的11号线为契机,结合地铁1号线、2号线、3号线、5号线分析网络客流分布的变化.结果 表明:新开通的11号线使各线路中的换乘客流有不同程度的增大,增加了乘客出行的可选路径,且11号线车站附近形成新的人口及岗位聚集圈,进一步增加了11号线自身的客流,使得线网客运总量增加,与实际运营中的客流特征相符,验证了所建模型的有效性和适用性.     

城市轨道交通网络乘客换乘路径选择行为模型

为定量分析成网运行条件下乘客在轨道交通系统内的换乘路径选择行为,在梳理乘客换乘路径选择直接与间接影响因素的基础上,引入开销系数用于描述由于列车过度拥挤导致乘客心理感受运行时间的额外增加值.提出含有惩罚系数的乘客换乘时间函数,基于乘客心理感知构建以乘车时间和换乘时间为广义费用的路径选择行为模型,并设计模型的求解算法.最后,将模型运用于重庆轨道交通网络实例分析中,结果表明:乘客倾向于选择换乘次数更少的路径3,较传统模型选择概率提高1.44%;同时,换乘惩罚系数对路径选择结果的影响灵敏度高于运行时间开销系数.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

城市轨道交通快慢车开行方案双层规划模型

针对城市轨道交通客流时空分布不均衡特征和乘客长距离出行时效需求,并考虑乘客的换乘行为,提出基于双层规划模型的快慢车开行方案优化方法.上层模型以乘客出行时间和列车周转时间最小为目标,考虑快慢车开行比例、线路通过能力等主要约束,构建多交路条件下的快慢车开行方案优化模型;下层模型通过设计换乘网络刻画乘客换乘行为,构建快慢车方案下的客流分配模型.设计粒子群算法求解所建双层规划模型,以广州地铁14号线为案例,验证本文构建模型的有效性和适用性.     

基于BP神经网络的轨道交通客流分布模型

轨道交通费率清分的实质是在不同线路下网络客流分布的问题。在充分考虑乘客出行路径选择多要素的基础上,提出一种基于神经网络的轨道交通客流清分模型。将影响乘客出行路径选择的多要素分为确定性要素和不确定性要素,通过样本训练神经元的抑制系数和激励系数,结合转换函数将结果传导给输出层输出。与传统模型相比,该模型更符合乘客出行选择的多要素心理。最后通过对比客流调查结果和Logit模型表明,在排除其他要素的干扰下,该方法能够较好的实现客流在不同线路的清分。     

列车时空服务网络客流分配方法研究

客流分配方法研究是铁路客运产品设计的核心,对评价列车服务网络质量具有 重要意义.本文研究旅客列车运行图形成的时空服务网络属性及其构造方法,在分析多层 次旅客具有不同的服务时间窗期望、换乘次数、换乘时间等出行选择行为基础上,确定网 络弧段阻抗.建立体现旅客时空差异服务需求约束的客流分配模型.提出由时间窗搜索和 改进的Dijkstra 算法构成的组合算法求解旅客合理时空服务路径集合,设计基于合理服 务路径集的客流分配子算法.实现在网络条件下,根据分配权重函数不同,完成客流时空 分配.最后,利用MATLAB 编程,以京广高速铁路相关时空服务网络为例,验证模型和算 法的有效性.     

城市轨道交通网络首班车时段时刻表优化研究

城市轨道交通首班车时段的客流规律与其他时段不同,依据时段内客流的规律来制定线网列车衔接方案与时刻表,可以提高乘客的换乘效率和减少换乘等车时间.基于简化的线网拓扑,考虑乘客和运营两个方面,以乘客换乘等车时间成本和线路发车成本最小为目标,构建首班车时段列车时刻表的优化模型,并利用遗传算法进行求解.最后,通过深圳地铁网络的首班车客流数据验证模型的有效性.结果表明:优化后的首班车时刻表减少了乘客换乘等车时间成本和列车发车成本,可以为制定首班车时段时刻表提供依据.     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

城市轨道交通环线客流特征分析及启示

轨道交通环线在轨道交通网络中具有特殊的地位和作用。首先,通过对比分析北京市、上海市轨道交通环线与非环线路的客流特征,总结出环线具有可达性较强、客运量高、断面客流量波动性较小、平均运距较短、换乘量较大等特征。其次,分析北京市第二条环线成环前后轨道交通线路客流特征变化、外环线路开通对内环线路的影响以及环线对于放射线路的分流作用,总结双环结构中内外环之间的关系及对放射线路的影响。最后,从轨道交通环线在线网中的功能、位置选择和建设时机等方面提出探索性建议。     

城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析

中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。     

出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配方法

利用杭州市公交线路站点GIS数据和车辆运行GPS数据进行分析,将公交车到站时间分为站点停靠时间和站间行程时间,得到公交车站点之间运行可能总时间的分布概率.通过实际的公交路网结构,定义扩展的公交网络有效路径.在考虑公交线路联合发车频率和根据乘客路径选择的广义成本下,建立出行策略与行程时间不确定下的公交客流分配模型,并将公交线路发车时刻表引入用户均衡模型中,设计了基于扩展网络最短路的Method of Successive Average(MSA)算法求解,通过对两个交通小区间高峰小时的客流分配结果验证模型和算法的有效性.     

城市轨道交通多交路共线运营客流分配方法

多交路共线运营客流分配是城市轨道交通复杂交路设计、列车开行方案优化的基础。本 文以典型共线运营多交路为例，通过划分客流出行区段将乘客分为不同类型，分析了不同类型客 流的路径选择策略，提出以发车频率确定的客流分担比例计算方法，构建了基于发车频率和乘客 出行区段划分的客流分配模型。在此基础上，将多交路共线运营物理网络转化为共线运营服务 网络，通过引入超路径的概念，将乘客出行优化策略转化为共线运营服务网络上的最短超路径问 题，并考虑乘客在车拥挤感知费用，提出了基于超路径的客流增量分配方法。最后，通过算例验 证了共线客流分配方法的有效性，对比分析了两种方法的特点和适用性。     

上海市轨道交通网络化客流特征分析及启示

分析10年来上海市轨道交通网络化发展过程中的客流变化特征,主要体现为：换乘系数增加、平均运距缩短、既有线路出现客流突变、郊区线客运强度低和客流增长缓慢等。从网络化角度提出未来上海市轨道交通发展的几点启示,包括分散式换乘设计和客流组织以疏解换乘客流、合理增设折返站和适时制定既有线路增能计划、新线分段开通应该至少衔接两条既有线路或至少拥有两座换乘站、郊区线路应该采取区别于市区的轨道制式提供服务等。最后,提出未来上海市轨道交通的发展要侧重于满足功能层次和客流效率的双重要求。     

轨道交通线网多站连续换乘客流 组织研究

为研究轨道交通线网多站连续换乘下的客流组织，将连续换乘站客流分为本线同源客流和邻线同源客流，通过Pearson 相关系数判断连续换乘站的相关性，将相关性高的连续换乘站组团，作为大客流情况下客流线控、网控的研究对象以制订相应的方案。最后以广州市轨道交通网络为例，对满足条件的各组团本线、邻线同源客流相关系数进行计算，当同源客流相关系数 大于0.6即具有高相关性时，可制订客流线控、网控方案；以地铁3号线体育西路—珠江新城组 团试点制订线控、网控方案，得出两种方案下各关联站点的限流值，并提出线控、网控方案的启动时机。结果表明，采用线控、网控方案可以有效提高连续换乘站的客流控制效果和客流疏散效率。