铁路客运站候车厅候车能力的适应性分析

铁路客运站的服务能力是衡量铁路客运服务质量的核心之一，在分析计算铁路客运站候车厅最高聚集人数的基础上，归纳出其与有效候车面积之间的关系，并进一步给出了候车服务能力的计算方法，为我国客运站的现状评价提供了一种新的思路。     

基于排队论和Anylogic仿真的车站进站排队优化

通过实地采集数据，应用排队论和Anylogic软件仿真，研究了目前既有站和部分高铁站进站排队时间过长和用户体验差的问题。发现通过调整不同排队方式和增减设备数量，可满足改善旅客进站体验的目的。研究结果表明，混合式排队适应于目前大客流车站进站，并列式排队适应于小客流车站，并可通过调整关键设备数量来提高进站效率，减少旅客排队等待时间和改善旅客进站的用户体验。     

高速铁路大型高架车站的振动研究

高架车站是目前高速铁路建设中广泛运用的建筑形式,动车组列车通过时引起的振动影响旅客候车的舒适性。分析长沙南站结构,对其高架候车厅楼板进行振动测试;对国内外高架车站减振优化设计进行论述和分析,提出减振优化对策。     

铁路旅客车站客运广播系统设计分析

客运广播是铁路旅客车站客运信息系统的重要系统之一,在三等站及以上或旅客聚集高峰大于300人的客运站应设客运广播系统．根据客运车站规模大小,需设置不同类型的广播控制器和功放设备,并在站前广场、进站区域、售票区域、候车区域、站台、出站区域以及办公区域等设置扬声器,覆盖全部旅客服务区域．本文结合设计规范对客运广播系统设计进行深入分析,重点介绍了在不同广播区扬声器的配置密度,对铁路旅客车站客运广播系统的设计有比较好的指导作用．     

基于BC算法的地铁站台乘客分布建模及应用

为定量化分析地铁站台客流组织方案的应用效果,实地收集乘客候车分布数据,统计分析候车位置选择的特性,研究发现乘客的候车位置选择具有集中性,并受行走距离、排队长度和候车区域容量影响。基于细菌趋药性(BC)算法原理,结合站台乘客候车位置选择特性,建立了站台乘客分布仿真模型,并利用实测数据对模型进行了标定和验证。从实例站台的限流栏杆长度方面提出了优化方案,利用所建模型再现了实例站台的候车场景及优化方案,对优化效果进行验证。结果显示:优化的限流栏杆设置方案实施后,站台候车区域客流平均密度在各客流条件下分别下降了0.02、0.07和0.09,可上车的人数分别增加了10、8及11人次,因此所提优化方案具备有效性,得到的模型及应用成果能为地铁车站运营管理方在站台客流控制策略的制定方面提供理论支持和依据。     

基于开始广播检票信息的旅客检票流程仿真

如何通过合理设定开始检票广播时间,使得旅客在进站上车的过程中增加检票的流畅性,是提高高速铁路客运车站广播服务质量的一个重要服务环节.本文建立旅客候车检票模型,并通过SRAIL仿真系统对北京南站进行实例仿真,对不同的开始检票广播信息进行评价分析,得出最佳开检广播时间.     

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。     

京雄城际铁路雄安高架站无砟轨道减振技术研究

京雄城际铁路雄安高架站轨道层为"房桥一体"的框架结构,该层正上方及正下方均设置旅客候车区.列车到发及通过时引发的振动传递至站台、车站办公场所及候车厅,会影响候车旅客及车站办公人员的舒适性.基于有限元理论建立车-轨-站一体化耦合动力学模型,研究列车通过时无砟轨道结构的动力响应,分析不同刚度隔振垫的减振效果,并对减振无砟轨...     

城际铁路宋城路站大客流组织实践与分析

郑开城际铁路是河南省第一条城际铁路,连接郑州与开封,是中原城市群城际轨道交通重要组成部分。宋城路站是郑开城际一期工程的终点站。针对突发大客流时期车站客流量大、候车厅面积小、出站通道受限、始发车间隔短等问题,车站采取"限时限车次"候车工作法组织引导客流。2018年5月1日,在500平米的候车厅将9590名旅客安全有序组织上车,经受住了始发大客流的考验,为进一步做好城际高铁站大客流客运组织工作积累了宝贵经验。     

铁路客运站旅客进站流程优化

在旅客进站流程中,实名认证与安检是2个重要环节,减少这2个环节的排队时间对优化整个旅客进站流程具有重要意义。运用数理统计原理,拟合出实名认证与安检环节旅客到达和服务时间概率分布规律。运用排队论基础对这2个环节排队特征进行分析研究,建立M/M/1/∞/∞/FCFS排队系统模型,并计算旅客停留时间与排队等待人数等参数。对该模型进行优化,将实名认证与安检2个窗口合并,实现旅客在安检的同时进行实名认证,重新建立排队系统模型。对比优化前后系统模型中旅客停留时间与排队等待人数等参数可知,窗口合并可优化旅客进站流程,提高进站效率。实际操作中,采取工作人员尽快适应窗口变化、实现职责合一以及加强对旅客的引导等管理措施,进一步保障窗口合并后取得理想效果。     

基于Anylogic的地铁车站客流仿真分析

采用Anylogic仿真软件，从流畅性、时效性及舒适性3个方面，对地铁车站进行客流优化研究，以地铁车站乘客平均排队人数、平均逗留时间及区域密度3项指标分析和评价客流组织方案。具体以兰州地铁西站什字站为例，建立乘客进出站流线及列车进出站的人?车混合仿真模型，对兰州地铁西站什字站站厅和站台的客流进行研究，分析站内客流存在的主要问题，并针对瓶颈问题提出优化建议，从设备配置和管理措施2个方面进行客流优化。     

基于数据拟合的铁路车站旅客最高聚集人数计算研究

铁路车站旅客最高聚集人数是设计铁路客运站站房规模的主要依据之一。文章以成都东站为例，通过提取售/取票设备数据，统计旅客提前到站时间，采用对数正态、复合负指数、威布尔3种分布形式对旅客到站规律进行拟合分析，构建铁路车站最高聚集人数检算模型。试验结果表明，对数正态分布对铁路旅客提前到站规律拟合效果优于其他2种分布，基于最优拟合分布的计算结果更为精确，有利于精准掌握车站最高聚集人数。     

后疫情时代基于XGBoost的铁路客运站客流量预测研究

进入"后疫情时期",铁路客流正逐步回升,但呈现较大波动,面对铁路提质增效的任务,准确预测客流量愈发重要.文章采用极端梯度提升(XGBoost,eXtreme Gradient Boosting)模型,以新冠肺炎疫情、天气和日期属性作为影响因素,选取上海站2016年1月1日—2020年7月27日客流量数据作为训练集和验证...     

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。     

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.     

铁路客运站客调命令解读系统分析与设计

为提高客运站调车作业计划编制的效率，确保调车工作准确高效，针对大连站的客调命令解读和调车作业计划编制的工作特性，分析系统功能需求，建立基于B/S结构的客调命令解读系统，并对系统实现的总体架构、功能结构及主要技术特点进行研究。该系统实现了客调命令的自动解读，调车作业计划由原有的人工编制向计算机辅助编制转变，对于提升大连站和沈阳站生产计划的自动化和智能化水平有促进作用，可以为其他客运站提供参考。     

北京南火车站客流流线组织优化的动态仿真分析

针对北京南火车站高架层客流换乘组织的复杂性,分析并设计换乘客流流线,利用VISSIM微观动态仿真软件,建立客流组织动态仿真模型,提出换乘客流组织流线优化方案,为实际运营管理提供决策参考依据.     

城市交通可靠性对铁路客运站最高聚集人数的影响

城市道路交通可靠性是铁路客运站最高聚集人数的重要影响因素,为了定量衡量城市交通可靠性对铁路客运站最高聚集人数的影响,在已有的最高聚集人数计算方法的基础上,给出了城市道路交通可靠性对铁路客运站最高聚集人数影响的计算方法:利用计算机工具,用旅客实际的候车时间减去旅客由于道路交通状态的不确定性需要额外准备的时间(即缓冲时间),重新得到旅客的候车时间分布,根据重新得到的候车时间分布,确定城市交通不稳定情况下的旅客最高聚集人数,并通过算例进行实证分析.研究结果可以为铁路规划和设计部门提供参考.     

基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流 控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度 Q 网络的多站协同控制模 型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高 客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所 提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车 站的乘客拥堵。     

大型客运枢纽站安全应急疏散计算机仿真分析

大型客运枢纽站是重要的旅客换乘集散场所,由于其内部功能区位布局和客流分布比较复杂,因此当发生突发事件时,如何有效地预防和减小事故伤亡率,防止事故发生后产生群死群伤的现象,成为研究重点。本文以北京南站为例,利用Anylogic仿真软件,设计北京南站地下一层的旅客疏散流线,并对其进行评价。