基于Logit模型的地铁站台乘客候车区域选择行为研究

为了降低地铁站台候车乘客在空间分布的不均衡性,研究了地铁站台乘客的候车区域选择行为.提出了站台候车子区的概念及划分方法.分析了乘客选择候车子区的影响因素,建立了基于Logit模型的候车子区选择模型.基于上海轨道交通9号线七宝站的调查数据对模型进行了标定及验证.研究结果显示:乘客至候车子区的距离、站台入口处的累计候车乘客数、候车子区相对乘客拥挤度、乘客候车时长系数、站台视野度等5个因素对乘客的候车子区选择具有显著影响.该模型能够较好地拟合地铁站台乘客的候车子区分布情况,研究成果可为站台的客流组织及设施设备布局优化提供理论依据.     

地铁车站候车区域乘客分配方法

针对地铁车站候车区域客流的分配问题,基于机动车交通流均衡分配理论,提出了一种候车区域乘客分配模型,以模拟地铁车站候车区域内客流的分配。以北京宣武门地铁站为例,通过统计分析该车站晚高峰时刻候车区域客流数据,验证了所构建的乘客分配模型的有效性。深入研究了不同进站客流率对于候车区域乘客分配的影响,提出站内设置实时动态引导信息的方法以提高候车区域的利用率。     

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展，地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验，实现运力与运输需求的匹配，同时降低城轨站台候车区拥挤度，文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论，建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型，分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后，通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程，实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据，通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低，因此算法具有更好的实用价值。     

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...     

杭州地铁换乘站人员疏散潜在障碍实测研究

分析杭州地铁换乘站凤起路与火车东站站点已经存在和可能存在的客流拥堵情况,设计现场观测布点方案,通过对闸口、换乘通道、扶梯口等节点处乘客行为特征关键数据的现场视频采集和观测统计,定量地给出地铁凤起路换乘站点的安全隐患:约19%低头看手机的乘客会降低客流速度,并会造成拥堵或诱发潜在安全风险;仅16.4%的乘客自愿走扶梯,大量乘客选择乘扶梯,导致从1号线换乘2号线的站厅扶梯处客流大量拥挤。地铁站内一些空间位置设置不合理的附属设施,在一定程度上阻碍客流交会,在客流高峰期会加剧站台客流堵塞程度。基于地铁站内客流路径及拥堵区域分布,挖掘出潜在的建筑结构、设备、导向标识等疏散障碍和安全隐患节点,并提出相应的疏解优化建议。研究结果能够为杭州地铁安全运营优化升级提供可参考的数据基础。     

基于AnyLogic的地铁站台客流引导方式优化

为避免地铁车厢客流过度集中,引导站台乘客分散乘车,文章以地铁各车厢客流均衡为目标,以均衡度标准差为指标,综合考虑车厢现有人数、候车人数及预计下车人数,优化地铁站台客流引导方式。通过AnyLogic仿真软件,模拟广州地铁珠江新城5号线站台条件,对比了客流量范围在12万人/日～60万人/日条件下,不同引导方式对车厢乘客分布不均衡度的影响。结果表明,地铁站客流量达到24万人/日时,考虑预计下车人数的站台客流引导方式下的车厢客流均衡度标准差明显提升;与不考虑该站下车人数的引导方式相比,客流均衡度标准差提升幅度最大达到25.6%,相比人工引导方式的提升幅度达53.6%,有效提升了地铁精细化服务能力。     

基于短时客流预测的地铁动态限流预警模型研究

结合国内外对限流阈值的研究,以站台滞留人数达到阈值为限流启动条件,构建地铁站点限流预警模型。以北京地铁十号线某站为例,验证了小波神经网络在短时客流预测方面的有效性,且进行了限流方案的详细分析。结果表明,该模型可得到限流时间和限流流率,以及站外最大排队长度等量化指标,为实现动态限流预警提供了科学依据。     

城市轨道交通站台的乘客分布特性分析及建模

为了研究乘客在城市轨道交通站台上的分布规律,进行了站台乘客分布观测.首先根据实际观测,分析了城市轨道交通站台乘客的分布特性,进行了特性分析,并建立乘客分布特性模型;然后对模型进行说明,并介绍了模型中参数的标定方法;最后,以北京市建国门地铁2号线站台乘客实际调查数据为例,分析并验证了模型的适用性与有效性.     

基于站外限流与时刻表调整的地铁换乘站大客流协同控制

针对高峰期地铁换乘站站台容易发生拥挤问题,在分析乘客进站及换乘走行过程的基础上,构建了站外限流与列车时刻表协同优化模型。该模型可在满足站台安全容量约束下尽可能降低站外限流率,实现站外站内乘客加权人均等待时间最小。采用混沌遗传算法求解模型,并以惠新西街南口站为例,对本文模型、优化前方案和既有只限流方法进行对比分析。结果表明:与优化前方案相比,模型所得方案可满足站台安全容量约束,加权人均等待时分减少了21.2%;与只限流方法相比,模型可使站外平均限流率从36%下降到7.3%,加权人均等待时分减少了43.8%,且模型方案的各项指标在乘客走行时分发生波动的情形下表现更稳定。     

地铁三线换乘车站客流组织方案研究

通过对三线换乘车站的换乘客流组织情况进行研究，分析车站整体结构、站台类型、楼扶梯位置、客流组成等情况，规划站台客流积压情况下客运组织方式，提出设置限流区域、限流点，改变乘客走行路径，延长乘客的换乘走行时间，缓解站台层客流积压，达到组织现场平稳有序的目的，为非正常情况客运组织提供一种解决措施。     

基于双优化流线的城轨车站客流仿真系统设计与实现

为准确掌握城轨车站内部客流动态变化趋势,设计并实现了基于双优化流线的城轨车站客流仿真系统.系统通过改进传统社会力模型中自驱动力的期望方向和期望速度,计算乘客的碰撞行为对局部流线的影响,实现了局部流线的动态优化;通过设计全局流线可扩展分层结构,判别多源节点属性,实现了全局流线的优化;通过搭建车站二维场景,实现车站仿真动画...     

基于支持向量回归的地铁进站客流短时预测模型

基于准确的未来客流信息对地铁运营的重要性,研究客流预测的方法。选取支持向量机应用领域的一大分支——支持向量回归的方法对地铁进站客流进行短时预测,使用一种改进的粒子群算法进行参数寻优,从而构建客流预测模型。提出的模型以日期类型和所处时刻作为输入,可以提前预测未来一周的每15 min的客流。采取平均绝对百分比误差和均方根误差对模型的预测结果进行评估。使用广州杨箕车站进站客流数据进行实验,通过交叉验证确定验证参数选取的合理性,并将该模型与BP神经网络、KNN算法进行比较,实验表明模型预测结果的精度更高,稳定性更好。     

基于Anylogic仿真技术的北京南站客流组织优化分析

本文针对北京南站地下一层客流组织的复杂性,依据站内功能区位布局及客流分布特征,利用Anylogic微观动态仿真软件对北京南站地下一层客流进行了仿真分析.建立了客流组织动态仿真环境模型,设计了仿真流程和评价指标体系.通过对站内的客流拥堵瓶颈分布、排队长度、等待时间等多指标评价分析,提出了客服设备(检售票系统设备、安全检查系统设备、换乘通道服务设备等)合理配置与运用管理的优化方案,为实际运营管理决策提供了依据.     

基于VR的地铁应急疏散仿真系统研究与实现

为解决传统仿真技术存在的软件购置成本高、二次开发性有限、展示效果不佳等问题,研发基于虚拟现实(VR)的地铁应急疏散仿真系统。系统通过Unity开发平台,借助SmartFire、3DS Max作为辅助工具,融合火灾数值模拟数据、社会力–智能体仿真模型,以青年路站为例,实现沉浸式仿真系统并进行仿真试验。仿真结果表明:系统可有效地仿真地铁突发事件场景下的客流疏散状态变化,降低疏散演练与仿真试验成本,提高仿真配置灵活性与仿真过程可视化效果,为乘客安全逃生教育与基于乘客疏散行为特征的应急处置方案优化提供参考。     

基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。     

基于 Dueling DQN 算法的列车运行图节能优化研究

通过优化地铁时刻表可有效降低地铁牵引能耗。为解决客流波动和车辆延误对实际节能率影响的问题,提出列车牵引和供电系统实时潮流计算分析模型和基于 Dueling Deep Q Network(Dueling DQN)深度强化学习算法相结合的运行图节能优化方法,建立基于区间动态客流概率统计的时刻表迭代优化模型,降低动态客流变化对节能率的影响。对预测 Q 网络和目标 Q 网络分别选取自适应时刻估计和均方根反向传播方法,提高模型收敛快速性,同时以时刻表优化前、后总运行时间不变、乘客换乘时间和等待时间最小为优化目标,实现节能时刻表无感切换。以苏州轨道交通 4 号线为例验证方法的有效性,节能对比试验结果表明：在到达换乘站时刻偏差不超过 2 s和列车全周转运行时间不变的前提下,列车牵引节能率达 5.27%,车公里能耗下降 4.99%。     

地铁车站出入口设施优化设置研究

闸机检票效率影响地铁车站的整体通行能力,且作用于乘客等待时间来影响社会效益。为此,从系统优化的角度出发,以稳态条件下单位时间总费用为目标函数,通过研究北京西直门地铁枢纽A口客流出入站的过程,分析影响闸机设置的因素,以客流需求、空间限制、成本投入、疏散要求等为约束条件,采用线性规划的方法,对闸机设置进行优化研究,分别确定普通闸机与加宽闸机的个数。根据优化结果,为科学组织高峰小时客流出入车站提供基础数据和重要参考,检验实设闸机的合理程度。     

京张高铁八达岭长城站站台宽度计算及舒适度分析

八达岭长城站是京张高速铁路唯一的地下车站,也是我国第一座深埋地下的高铁车站。八达岭长城站具有车站埋深大、客流集中、进出站行程较远、进站乘客站台等候时间长等特点。为了提高旅客舒适度和车站服务水平,改善站台空间环境和旅客心理感受,通过对八达岭长城站站台基本方案及3种加宽方案站台安全、舒适度及客流模拟分析,得出站台加宽之后均满足疏散及施工安全要求,且极大提高了站台区域的服务水平。三个站台加宽方案中,从整体的造价、服务水平等方面综合比较,推荐站台加宽方案1,站台加宽长度376 m最优。     

地铁路网客流数据特征分析系统设计

从地铁路网客流分布特征展开研究,旨在可以快速准确地掌握客流数据统计信息。通过搜集大量现有客流数据及统计分析方法,研发地铁路网客流数据特征分析系统。研究系统查询思路和运力运量匹配关系,设计系统的总体架构和内部功能模块。在地铁客运管理部门的实际应用表明,系统可以实现对地铁客流数据高效、准确、规范的统计分析。