基于巢式Logit模型的城市轨道交通客流分配问题研究

传统的城市轨道交通网络客流分配方法使用了基于离散选择理论的多项Logit模型,与其相比,巢式Logit模型消除了影响因素的相关性,具有更好的解释能力。介绍了巢式Logit模型的原理及公式,以城市轨道交通网络中乘客的出行行为为研究对象,将乘客选择过程分为换乘次数选择和换乘路径选择两个层次,并以此为构架建立了城市轨道交通客流分配巢式Logit模型。通过实例,利用SAS软件对模型进行求解和分析,从概率角度用定量方法分析出行个体的出行选择行为和轨道交通网络流量分配,对于提高城市轨道交通网络化运营组织水平、进行合理的运能配置和构建城市轨道交通票务清分系统意义重大。     

基于换乘网络的城市轨道交通客流分配模型

城市轨道交通客流分配需要考虑乘客换乘的影响。为了直观表达乘客的换乘方案,方便换乘阻抗的计算,阐述了城市轨道交通换乘网络的构建方法,在分析换乘网络弧的阻抗计算方法的基础上,建立了城市轨道交通客流均衡分配模型。分析说明了该模型与公路交通分配模型具有相同的形式,因此可利用公路交通流分配算法进行求解。最后,通过实例验证了的该客流分配方法的有效性。     

复杂交路条件下的城市轨道交通客流分配研究

城市轨道交通客流分配的关键在于确定乘客的换乘方案,而乘客的换乘不仅受线网的影响,还受到各条线路运行交路的影响。以分析复杂运行交路对旅客换乘影响为基础,阐述根据轨道交通线网和运行交路构建乘客换乘网络的方法,利用该网络可直观地表达乘客的换乘情况,且网络中不含节点费用,方便了客流分配相关量的计算。在分析换乘网络弧的阻抗计算方法的基础上,建立城市轨道交通客流平衡分配模型,并对模型进行简要分析,最后通过实例求解,检验该客流分配方法的有效性。     

基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究

城市轨道交通网络形成之后,为实施"一票换乘"需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题.本文结合城市轨道交通系统的基本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法.该模型既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性.最后通过北京轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性.     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法

铁路客流均衡分配是旅客出行选择的集中体现,对旅客列车开行方案和列车运行图等的评价和优化十分重要。实际运营中列车的随机延误会导致铁路旅客的出行时间发生变化,影响旅客的出行,尤其是换乘选择。考虑旅客在路径选择决策过程中的出行时间可靠性和不可靠性2个方面因素,提出一种考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法。首先,构建旅客换乘网络,基于提出的期望-超额出行成本(METC)概念,考虑换乘过程中列车的延误概率,计算旅客的换乘成功概率和换乘周期选择;然后,进一步计算旅客出行路径的期望-超额成本,基于用户均衡条件,构建考虑列车随机延误的期望-超额客流均衡分配模型;最后,考虑到期望-超额出行成本的不可加性,结合相继平均法和k-最短路算法设计基于路径的客流分配算法,并对均衡模型进行求解。通过对一个简单算例和广珠铁路实例进行分析,结果表明：同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性时,旅客的出行路径选择和换乘选择与仅考虑出行时间可靠性有较大差异,基于期望-超额的铁路网络客流分配模型可以更加准确地描述考虑列车随机延误的旅客的出行选择行为,证实了均衡分配方法的有效性。因此提出的客流分配方法可以为铁路网络旅客列车开行...     

城市轨道交通客流最优策略分配模型的改进

城市轨道交通客流分配属于公交客流分配中的一种特殊情况,借鉴公交超级网络分配模型可以解决城市轨道交通客流分配的问题。通过算法的理论分析和简单的算例测试,指出最优策略分配模型在策略寻找和流量分配两大环节上存在的缺点。通过替代频率的方法,改进了策略寻找的方法;结合分层决策的思想,应用Logit模型改进了最优策略分配模型的流量分配算法。将改进的算法应用于上海城市轨道交通网络客流分配和简单算例网络,对比了改进算法和最优策略算法的差异,结果表明改进的算法更为合理。     

基于分层递进衔接的城市轨道交通网络末班车时间优化研究与实践

在城市轨道交通网络化运营和“一票制换乘”的条件下,末班车乘客购票进站后因换乘失败而无法抵达目的地的现象时有发生。为最大程度满足末班车乘客的出行需求,基于分层递进衔接的思路,根据各线路与基准线路的换乘关系划分协调层次,基于网络末班车换乘客流流量和流向确定协调主方向,按照协调层次建立末班车时间推算模型,并从特定衔接方向和发车时间域两个方面对模型进行优化。对广州城市轨道交通网络末班车时间进行推算和优化的结果表明,优化后的末班车时间能更好地适应末班车乘客的出行需求,验证了模型和优化方法的有效性。     

轨道交通快慢线平行运营条件下乘客路径选择行为研究

基于快慢线票价一致的研究背景,分析城市轨道交通快慢车分线运营条件下乘客路径选择行为,按照乘客出行起讫点车站类型进行客流分类,考虑换乘时间和换乘次数对广义出行费用函数进行刻画,采用正态概率分布模型对案例中各类客流的路径选择概率进行求解。得出结论:快慢线列车开行比例较高情况下,当AB-AB类、AB-B类乘客乘坐慢车出行时间在21min和41min以上时,乘客将全部选择快车出行;而B-B类乘客在出行时间不低于52 min时才会考虑两次换乘方案。说明短距离出行时乘客倾向于选择直达方案;长距离出行时则更加倾向于选择能够实现快速出行的路径方案,尽管此种路径会牺牲一定的换乘次数,乘客会权衡换乘对总体出行时间的影响并选择最优路径出行。     

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。     

旅客列车开行方案的双层规划模型和算法

在既有旅客列车开行方案研究的基础上,基于客运专线和高速铁路建设路网发展规划,分析旅客列车开行方案的相关费用和优化目标,均衡考虑企业利益和旅客需求,将列车开行方案与旅客换乘方案结合起来,以客流在铁路换乘网络上的分配作为下层规划,建立旅客列车开行方案优化的双层规划模型。通过抽象归纳制定开行方案的经验,将开行方案优化与客运径路确定、旅客列车换乘网络设计、旅客换乘的客流分配、旅客列车停站优化、旅客列车开行方案的评价指标分析等相关子问题结合起来,设计基于模拟退火算法求解的优化算法。根据优化模型和求解算法,开发铁路旅客列车开行方案优化系统,对某客运专线的开行方案实例进行测算,结果表明,该系统具有良好的优化质量和运算效率。     

滇中城市群城际铁路网客流预测

基于对滇中城际铁路网客流的现状分析,将城市群内交通划分为区域内交流、对外交流、过境客流三部分,以区域内交流为重点,将客流以不同的交通方式划分为公路客流、铁路客流与航空客流进行分析。采用改进的四阶段交通需求预测理论,以实际客流数据为基础得到2015年不同交通方式与全方式的客流OD表。运用弗雷特法(Frator method)计算未来各规划年不同交通方式与全方式居民出行城际客流和旅游客流分布。建立滇中城市群各城际通道方式划分Logit模型,得到滇中城市群城际铁路客流OD表,成功得到未来各规划年的客运交通分布预测、客运交通方式预测与主要通道客运交通预测。     

基于BFS和加权半监督聚类算法的地铁客流分配研究

复杂的城市轨道交通线网给乘客提供多种出行路径选择,而轨道网络起讫点间可能存在多条可选有效路径,给城市轨道客流清分工作带来难度。为求解相同起讫站点间各路线乘客选择的概率问题,以广州市地铁自动售检票(automaticfarecollection,AFC)系统刷卡数据为研究对象,提出一种创新性的半监督聚类算法框架。首先基于广度优先(breadth first search, BFS)的K短路径的搜索算法,识别起讫点间的有效路径集,由此确定初始聚类中心及个数;然后以路径距离和换乘次数等特征值依次标定各有效路径权重,由这些标记数据出发,采用加权半监督的方式增强聚类算法的分类能力。最后结合客流调查结果,与经典K-means算法和朴素贝叶斯分类算法进行比对。通过算例证实提出的客流分配算法性能最优,准确率高达94%,具有较好的分类效果。     

基于广义费用函数的城际铁路分时定价策略研究

随着我国城市群的发展,区域内部各城市之间的客流需求不断增长,城际铁路作为城市间出行的主要方式,客流在高峰、低谷时段具有明显的不均衡性。为了更加平稳有序地提供高质量服务,充分发挥票价调节供需匹配关系的作用,对城际铁路分时定价策略进行研究,构建不同时刻、不同运输方式的旅客出行广义费用函数,建立双层规划模型,优化不同时段城际铁路票价,并结合Frank-Wolfe算法和带有惯性权重的粒子群算法,求解双层规划模型。最后,以京津城际铁路为例,验证了分时定价策略可以使客流分布更加均衡,并提高铁路运输部门收益。     

高速铁路综合枢纽车站旅客换乘引导信息服务平台方案设计

针对高速铁路枢纽车站内旅客换乘时缺乏准确的综合交通信息的问题,设计高速铁路综合枢纽车站换乘引导信息服务平台,描述其技术架构、结构与功能。通过采集与融合与高速铁路枢纽车站接驳的各种交通工具的多源交通数据,该平台可为旅客提供准确、便捷、较为全面的换乘引导信息服务,有助于提高旅客在高速铁路枢纽车站的换乘效率,缓解车站旅客疏散压力;同时,平台可对高速铁路与城市交通接驳服务需求进行预测,帮助客运部门优化运力资源的配置,实现交通资源高效组织与利用。并对高速铁路枢纽车站内5G技术应用场景进行展望,以进一步改善旅客出行体验。     

广州三条城际铁路线的客流特征分析

城际铁路是珠三角城市群内部互联互通的重要通道,实现了广州与周边城市的快速联系。通过对比研究了广深、广珠和广佛肇等3条城际铁路线的客运总量、空间分布、时间分布及客流成长等特征,为国内其他城市群发展城际铁路提供借鉴。     

加德满都至博克拉铁路客运量预测研究

新建加德满都至博克拉铁路项目位于尼泊尔中部,线路由尼泊尔首都加德满都至博克拉,正线全长164.395 km。由于沿线区域欠发达,几乎无铁路分布,项目客运量预测存在基础资料少、铁路统计调查数据缺失等困难,针对上述困难,对预测的方法进行研究,根据项目客流特点,将尼泊尔划分为17个小区,采用四阶段法进行客运量预测。结合小区人口和旅游客流的现状及增长情况,预测各小区的交通生成量,采用重力模型法得到总客流OD,通过Logit模型得到铁路OD,最后根据最短路径法进行客流分配,从而得出项目区段客流密度和车站旅客发送量,本项目的预测对类似项目有一定的参考作用。     

铁路客票快速经由算法的研究与实现

为解决铁路既有运能和路网布局导致的高峰期无票及小站间无直达车的问题，以计算推荐换乘站为目的，提出了铁路客票快速经由算法；通过对比分析既有经由算法，根据应用程序实现复杂程度，使用GemFire平台搭建了铁路旅程规划系统模型。经测试，算法准确高效，可实现旅客有效中转换乘，提高铁路客运资源利用率。