基于乘客感知的地铁站台等待区服务水平评价

为研究地铁站台等待区乘客服务水平划分标准,采用乘客对站台等待区服务水平感知的研究方法以及相关调查理念,对基于乘客感知的站台等待区服务水平SP调查进行了设计,进而制定出了西安市地铁站台等待区服务水平划分标准,并与美国《TCQSM》、《HCM》中关于行人在等待区的服务水平划分标准进行了对比分析;此外选用录像采集法对西安市地铁2号线7个代表性地铁站站台等待区晚高峰时段(17∶00-19∶00)上、下行乘客密度进行了采集,并对其站台等待区服务水平进行了服务水平评价.结果表明:西安市站台等待区的服务水平划分标准略低于美国《TCQSM》、《HCM》的相关标准,其高峰时段站台等待区服务水平大部分为B、C级,只有北大街站(换乘站)多为D级,研究结果可为今后我国地铁站台等待区的服务水平判定提供经验借鉴.     

不同类型城市轨道交通车站站台客流特性对比研究

随着轨道交通的发展,站台客流拥挤、服务效率低等问题越来越受到重视,研究城市轨道交通客流特性是解决该问题的基础。本文从个体行为和群体行为两个角度重点对不同类型城市轨道交通车站站台上的乘客行为进行对比分析。在乘客个体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台高峰和平峰时段乘客个体的步幅、步速、步频等属性的特点及之间的关系,并进行建模分析;在乘客群体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台出站乘客流速度与密度的关系以及针对乘客候车区选择特性分析建模。通过上述分析,得到不同类型城市轨道交通车站站台乘客行为规律及模型,为地铁车站根据自身类型进行客流组织和站台服务设施布置提供一定的理论依据。     

城市轨道交通站台自动扶梯服务水平研究

通过对西安市地铁2号线钟楼站晚高峰时段,站台至站厅层上行扶梯进行的人工观测与视频采集,在自动扶梯处区域划分及行人特性分析基础上,得到速度-密度拟合曲线。以人均占据面积为标准得出适用于西安市城市轨道交通的自动扶梯服务水平分级。结果表明,本分级方案对我国城市轨道交通站点运营中的实际情况具有较强的针对性,并具有一定的理论意义和实用价值。     

城市轨道交通车站站台行人交通特性

为了确定城市轨道交通车站站台行人交通特性,以北京市地铁2号线西直门站站台视频资料为基础,观测站台区域行人交通行为,分析行人速度、候车位置分布、密度时空分布特性。分析结果表明：与街道环境相比,站台区域行人自由流速度均值偏高,且站台与楼梯邻接区域行人速度随密度的增大下降较快;车辆到达之前行人候车呈队列形式,车辆到达后呈扇形分布在车门两侧;站台区域行人密度时空分布受轨道交通车辆班次影响,表现出规律性波动变化。     

基于时空路径推算的城轨网络客流分配方法

针对城市轨道交通客流分布推算问题,根据自动客票采集系统（AFC）数据和列车时刻表数据,提出基于乘客出行时空路径推算的网络客流分配方法.首先,利用前述两类数据估算乘客出行时间参数;其次,使用基于插点法的可行路径搜索算法得到全网各OD (origin–destination)对的可行路径集合;再次,基于乘客进出站刷卡信息、列车时刻表数据及匹配的可行路径集合,构建乘客有效出行路径集和列车集的推算模型,获得有效出行结果集;进一步,结合所得有效结果集合与列车载客量限制,并根据列车时刻表完成列车运行推演,确定唯一的有效出行路径和所乘列车;最后,设计开发基于C#语言的城市轨道交通网络客流推算系统,对某城市轨道交通工作日客流数据进行案例研究.结果表明：客流推算系统所得的断面客流推算值与运营参照值的平均差异上、下行分别为2.03%、3.90%;列车满载率变化趋势符合线路路由特点;早晚高峰时段换乘站的换乘客流来源站点固定,但早高峰来源量比例较晚高峰稳定.     

城市轨道交通故障下客流分布计算及评估方法

为了精细化掌握城市轨道交通故障对乘客出行的影响,对等车、上车和下车过程的客流与列车交互状态进行抽象,建立了站台等待乘客、车内乘客等客流分布数据的计算方法,设计了动态客流仿真算法及乘客服务水平评估指标. 以实际线路为背景,以正常运营场景为参照,计算和评估了故障场景下的客流时空分布,分析了乘客等待时间对列车和站台上客流分布及出行时间的影响. 算例结果表明:具体故障下乘客多等待能通过避免离开而减少部分出行时间,但与正常场景相比,列车满载率高、站台人数多的现象增多;最大等待时间15 min与9 min相比,离开人数减少77.0%,带惩罚的总旅行时间降低超过10.0%,留乘发生率一样,但最大留乘人数增加94.1%,最大等待人数增加29.6%.      

城市轨道交通小交路计划与客流控制协同优化策略

高峰时段的大客流需求易造成城市轨道站台乘客大量聚集,从而给城市轨道交通系统带来安全隐患,降低乘客乘车的舒适度;同时,客流空间分布的不均衡性导致供需能力不匹配,降低 了列车资源的利用率。针对该现象,本文结合大小交路开行方案与客流控制策略研究城市轨道交通列车时刻表协同优化问题。考虑到城市轨道交通客流的不确定性,将乘客到达率设置为不确定变量,而后基于客流演化与列车运行的动态关系,建立以最小化滞留乘客数、客流控制人数、 列车运行时间,以及最大化列车资源利用率衡量值为目标的优化模型,并设计一种基于机会约束 的随机场景优化算法进行模型求解。以北京市某轨道线路为例进行数值实验验证模型的有效性。结果表明,相较于常规运营策略,本文提出的协同优化策略在期望滞留人数和列车运行时间方面有了较大改善,更好地实现了乘客成本和企业运营成本之间的均衡。     

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以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.     

城市轨道交通站台最高聚集人数计算方法研究

对周期时间内城市轨道交通站台客流分阶段变化过程进行分析和简化. 基于乘客遵循先下后上原则的情形,提出一种在列车到达间隔时间恒定条件下计算站台最高聚集人数的方法. 在此基础上,进一步考虑列车到达间隔时间偏离图定时间的情况,对列车到达间隔时间的分布进行分析,提出在列车到达间隔时间存在偏离的情况下对应于给定概率的站台最高聚集人数的计算方法. 以某城市轨道交通车站为案例,在考虑列车到达间隔时间偏离的条件下计算该站岛式站台最高聚集人数. 与现行设计规范的计算方法相比,采用本文提出的方法算得的站台最高聚集人数较小.     

基于乘客感知的西安市轨道交通服务质量调查研究

针对城市轨道交通服务与乘客满意之间的矛盾,展开基于乘客感知的城市轨道交通服务质量调查,首先进行评价指标体系的构建,根据1～9度标度法确定指标权重,然后对调查数据进行信度与效度分析,最后统计数据并对结果进行描述性分析与满意度分析。以西安市地铁线的轨道交通服务质量的调查数据为依据,据此提出有针对性的改进建议。     

基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型

基于客流时空分布规律，考虑列车平均发车间隔、运行时间、最大载客量等约束条件，将列车在车站的停站时间与上、下车客流量相关联，建立城市轨道交通高峰时段基于非均匀发车间隔的大小交路时刻表优化模型，对乘客平均旅行时间及列车发车间隔平均偏离值进行协同优化。以某城市轨道交通线路实际运营数据验证模型的有效性。结果表明，优化后乘客在各个车站平均等待时间较优化前减少幅度为0.4%~13.1%，其中全线客流量较大的第7、8、9站优化幅度较为明显，分别为 11.7%、13.1%、11.9%。优化后列车在各个车站最大满载率较优化前降低幅度为1.8%~8.5%，且所有车站站台均无滞留乘客，体现了优化后列车运输能力与客流需求的良好匹配。灵敏度分析讨论了目标函数权重系数及列车平均发车间隔值对模型的影响，表明本模型具有良好的可用性及稳定性，能够为城市轨道交通列车时刻表优化提供参考。     

城市轨道交通客流与精细尺度建成环境的空间特征分析

既有研究对城市轨道交通客流与土地利用依赖关系的分析较为充分，然而针对建成环境 特征对客流影响的研究仍不够细致。本文采用开发强度、混合用地、慢行交通环境、公共交通可 达性和可获得性等变量刻画城市轨道交通TOD(Transit-Oriented Development, TOD)建成环境的 5D特征，基于多源地理大数据提出其计算方法，并利用多尺度地理加权回归研究TOD建成环境 对早高峰出站客流影响的空间特征。针对北京的案例研究表明：TOD建成环境特征的空间分布 具有显著空间异质性，多尺度地理加权回归能够刻画客流与上述特征变量依赖关系的空间异质 性及其影响尺度，其估计结果更为可靠。TOD建成环境对早高峰出站客流的影响效果呈现显著 的区域差异特征。两者关系的空间非平稳性表明：不同区域车站的TOD开发应采取差异化发展 政策。郊区车站更适合强调规模和强度的发展策略，而中心城区车站则较难通过进一步提高规 模和强度以改善客流效果，而应更强调发展的质量。     

基于多时间尺度的城市轨道交通短时OD估计

基于状态空间模型构建了城市轨道交通短时OD估计的多模型组合方法,估计早晚高峰期间15 min内进站客流的去向目的站.组合模型以不同时间尺度下的进站客流分流率为状态变量,并利用历史数据预估其中通勤客流的分流率,然后通过交互多模型算法加权融合不同时间尺度下的分流率估计结果.以北京地铁为案例,研究表明:早高峰期间的15 min分流率估计误差的平均值和最大值分别为16.4%和21.8%,晚高峰期间分别为22.7%和24.6%,比既有文献的估计误差减小了约一半.本文的研究成果可为实时的线网客流分布预测提供更准确的输入数据,以辅助运营管理部门实现客流预警和应急响应.     

轨道交通与城市协同发展的空间差异性分析：以北京市为例

为识别轨道交通与城市协同发展程度的空间差异性，以及不同空间范围内城市发展水平对轨道交通客流影响的差异性，引入描述空间集聚特征的莫兰指数Moran's I 建立轨道站点周边城市发展水平评价方法，将轨道站点周边城市发展水平和站点客流空间集聚分布特征作为轨道交通与城市发展协同程度判断标准，划定若干研究区域，利用地理加权回归GWR 模型研究两者空间相关性和城市发展因素对轨道交通客流的影响. 实证研究表明：轨道站点周边城市发展水平与站点客流协同程度较高的区域，城市发展水平对站点客流影响更大；将城市发展因素对站点客流影响程度进行排序，密度高于交通便捷程度、功能多样化程度和发展紧凑度.     

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.     

成都市轨道交通客流特征分析及启示

成都市轨道交通刚刚起步,正在追赶高速发展的城镇化进程和较为清晰的城市空间布局。基于2010—2016年轨道交通运营客流数据,分析成都市开通轨道交通线路七年来的客流变化特征和成长规律,涉及客流总量、客流强度、换乘系数、换乘客流量、线路断面流量分布、进出站客流时间分布等。比较成都与北京、上海、广州等中国超大城市的轨道交通客流水平、增长步伐、变化趋势,总结成都市轨道交通客流与城市空间结构的关系,探讨对成都市轨道交通规划建设工作的启示。     

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2008年北京奥运会期间,作为最主要交通方式之一的北京地铁采取了一系列措施,如编制奥运期间地铁运行图,延长地铁各线运营时间等,为两大奥运赛事期间赛会交通和城市日常交通的顺畅运行提供了保障。本文从时空分布特征角度分析了奥运期间日均客流量,尤其是开、闭幕式等重点日客流特征和各运营线路尤其是紧邻奥运会热点赛事场馆的车站进站量客流变化。分析结果表明,奥运会对北京地铁客流的影响与奥运场馆的地区分布密切相关,奥运期间北京中心城区地铁平日客流量变化较小、假日小幅增长,而奥运会热点赛事地区地铁平日客流量呈小幅度增长、假日则大幅度增加。     

基于Q-learning 的定制公交跨区域路径规划研究

考虑城市大客流通勤者跨区域出行需求，结合城市公交线网中乘客出行密集、客流走向规律等特点，提出一种跨区域定制公交的搭乘方案. 通过改进的Q-learning 模型对公交线路进行优化，为城市通勤者提供更加便捷和高效的出行服务. 通过综合路段拥堵状态、乘客需求及居民小区位置，设定了Q-learning 强化学习的奖惩函数，提升定制公交区域路径的直线系数、满载率、通行时间. 结果表明，所提出的改进方法能够降低通勤者跨区域通行的旅行时间，有效提高髙峰时段定制公交线网的通行效率.     

城市轨道交通车站乘客群体行为特征研究

为了研究城市轨道交通车站乘客群体行为的产生机理及其变化规律,提出乘客流稳静的概念,用以描述对乘客流状态突变倾向的缓解作用。结合车站设施属性及乘客流时空分布特征,应用乘客群体行为模型,采用仿真情景试验方法,从乘客流流量、密度与速度三个方面量化研究乘客流稳静的影响因素与作用方式,从而揭示乘客流状态突变的内在机理。试验数据显示：设施相对距离对乘客流平均流率衰减具有直接作用;通道出入口设施的相对能力对通道乘客流密度具有影响作用,这种作用与乘客流规模存在内在关系;流线交叉对乘客流速度突变具有较为显著的作用,且同时伴随密度的变化。以试验研究为基础,分别针对流量、密度、速度三个方面提出合理引导、组织与控制乘客流的策略。