突发事件下城市轨道交通网络客流重分布预测方法研究与应用

城市轨道交通发生突发事件后,准确把握乘客出行路径选择行为特征及受影响客流分布是保障应急处置高效、有序的关键。基于突发事件下乘客出行行为特征变化的分析,提出了受影响客流的界定算法;基于突发事件下乘客出行方案选择模型和多方式出行备选路径集的构造,建立了突发事件下网络受影响客流重分布预测算法。利用广州地铁5号线某一突发事件数据对预测模型进行了精度分析,验证了模型的适用性和有效性。     

基于行为分析的突发事件下城轨站间客流分布预测

提出突发事件下城市轨道交通(城轨)站间客流分布预测方法,旨在为制定突发事件下的应急预案和运营管理措施提供决策支持。首先,提出突发事件下城轨受影响客流界定算法,界定受影响的客流;然后,针对受影响客流,基于非集计理论构建突发事件下城轨乘客的出行选择行为模型,捕捉受影响乘客的出行选择偏好;其次,建立突发事件下的多方式备选出行方案集合,结合乘客出行选择行为建模结果,预测突发事件下城轨站间客流的重分布。最后,基于某突发事件下某城市轨道交通系统的历史客流数据,对该预测方法进行验证。结果表明,该方法能够捕捉到突发事件下城轨乘客的出行行为特征,分时站间客流预测的平均绝对误差为2.05人,预测效果较好。     

延误条件下地铁车站客流的引导需求分析及信息服务对策

在高客流负荷和网络化运营条件下,列车延误会导致短时段内车站滞留客流激增,为防范拥塞导致的安全风险,地铁车站会启动预案及时引导客流。从乘客感知角度出发,调查并分析列车延误条件下乘客的出行计划改变意愿、信息需求偏好,研究表明,在不同程度的列车延误情景下,乘客出行计划改变及决策所需的信息需求存在显著差异。对站内客流引导服务现状进行调查,结果表明,乘客对于人工引导的依赖性最高,现有信息化引导措施与乘客的期望尚存差距。在此基础上,提出延误客流信息服务综合提升对策,以提升延误条件下乘客信息服务满意水平。     

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。     

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...     

基于候选列车集与弹性需求的城际铁路列车开行方案优化

城际铁路列车服务水平直接影响着全天各时段旅客出行需求量。为了研究这种影响关系,获得吻合出行需求的城际列车开行方案,首先建立旅客时段出行需求与广义出行费用间的弹性需求函数,并基于给定候选列车集构造旅客出行网络,进而以最大化列车开行收益为优化目标,构建面向弹性需求的城际列车开行方案优化模型。模型结合弹性客流在出行网络上的路径选择,从候选列车集中选择开行列车,并优化其停站方案与始发时刻。在生成初始列车开行方案基础上,设计其邻域解生成策略,构建求解模型的模拟退火算法。算例优化不同分布客流的列车开行方案,结果表明:模型与算法能够获得更吻合弹性需求的列车开行方案,且有助于提高旅客服务水平与企业经济效益。     

地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型

地铁发生突发故障后,通常采用接驳公交车疏散滞留乘客.然而,当大量乘客被接驳公交车运送到折返站时,很可能会造成折返站的乘客滞留.为了降低公交接驳阶段和乘客换乘阶段全过程的乘客延误,构建了地铁突发故障下的公交接驳和客流管控协同模型;通过求解模型得出乘客延误最小的应急管理方案,并对影响模型性能的相关因素进行敏感性分析.以深圳地铁3号线为例,对比传统模型和协同模型的性能.研究结果表明:协同模型在降低乘客延误方面比传统模型拥有更好的性能,协同的管理方案可以有效降低乘客延误;当所有乘客都能被疏散时,增加公交车数量对降低乘客延误的效果甚微;列车小交路模式启动时间和列车发车间隔对降低乘客延误起着重要作用.     

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.     

旅客列车停站设置方案优化

旅客列车停站设置的影响因素主要有客流换乘需求、列车停站等级、列车指定停靠车站、车站接发列车能力、停站数量对旅行速度的影响和列车最大停站数量.分析停站设置和客流换乘选择之间的博弈关系,将基于停站方案的多类用户均衡客流分配模型作为下层规划模型,将旅客广义出行费用最小和列车停靠站数量限制作为上层规划模型的目标函数,构建旅客列车停站设置方案优化双层规划模型.通过分析停站方案变动引起的目标函数变化,构造解的邻域,设计基于模拟退火的求解算法.对由某客运专线和既有铁路组成的混合网络测算结果表明;列车平均停靠3.68站,列车直通客流比例平均为65.24%;客流直达比例为65.23%,人均换乘次数为0.44次;旅客出行费用较初始停站方案下降了35.47%.运算结果合理,具有较好的优化质量,旅客的出行费用显著下降.     

基于列车满载率的城市轨道交通进站客流量控制

基于新冠肺炎疫情的防控要求，2020年初北京轨道交通将列车满载率作为客流控制指标，严格控制城市轨道交通的进站客流量。为此，亟需量化各车站的进站客流控制阈值，用以作为现场客流管控的依据。提出了基于列车满载率的进站客流控制模型及相关客流控制方案。首先根据线网的客流特征对控流日客流的OD(起讫点)信息进行预测，再结合列车运行图精确推演出乘客进站—上车—换乘—下车的全过程出行链信息，计算得到乘客出行所乘坐的各计划运行车次的列车满载率数据；然后结合列车满载率控制指标进行逆向推演及反算，得到该计划列次在各站上车的客流控制阈值，再根据车站客流分布特征计算得到各站10 min粒度的进站客流控制阈值；最后，举例说明了该客流控制模型在北京轨道交通线网进站客流控制管理中的科学性及有效性。     

基于混合Logit模型的旅客对短途高速铁路列车选择行为

以南京到上海和南京到杭州的短途高速铁路客流为背景,应用行为调查法与意向调查法开展客流调查,获取客流数据。基于选择行为理论,以旅客对列车的选择作为因变量,旅客个体特征、出行特征、列车服务水平作为自变量,基于多项式Logit模型构建混合Logit模型,拟合客流调查数据。结果表明:混合Logit模型的拟合优度高于多项式Logit模型;出发时间是影响旅客选择行为的关键因素,77%的旅客偏好选择6:00—7:00出发列车,仅有10%的旅客偏好选择20:00—21:00出发列车;列车旅行时间、票价水平与旅客对列车的选择行为负相关;女性、50岁以上、学生、低收入、自费购票等类的旅客对票价敏感度较高;公务人员及企业职员偏好选择8:00—11:00开行的列车,休闲出行旅客偏好选择8:00—11:00及14:00—17:00开行的列车;行前接驳选择自驾换乘的旅客,偏好选择5:00—8:00开行的列车;旅客对6:00-10:00开行列车的支付意愿最高,对17:00—22:00开行列车的支付意愿最低。     

基于用户平衡分析的旅客列车始发时间分布优化

设计了基于旅客列车始发时间分布的旅客出行选择网络，并研究了该网络上旅客的各项出行费用，以旅客出行总费用最少为优化目标，建立了车站旅客列车始发时间分布的双层规划模型，同时设计了模拟退火启发式算法。模型反映了列车能力对客流分布的影响和拥挤条件下的旅客群体选择行为。算例分析结果表明，采用该模型与算法取得较好优化效果。     

基于个性化需求的铁路最优换乘模型与应用研究

铁路旅客在出行方案选择中,往往由于始发终到站间没有直达列车而难以选择经济合理的换乘方案.基于旅客列车运行时刻表,考虑换乘中转的各种影响因素,根据旅客个性化需求设置相应的优先级,定义各类因素的加权和为"旅行广义时间函数",通过改造铁路客运实际换乘网络将旅客出行换乘方案抽象成最短路径问题,构造出一个简单明了的动态规划数学模型,设计相应的A*求解算法,通过计算机编程实现满足个性化需求的最优换乘方案.     

客流饱和条件下轨道交通网络动态可达性分析

轨道交通客流的日益增长使乘客在网络上的出行可达性受到影响,当轨道交通处于客流饱和时乘客存在无法上车而被迫留乘的可能性。为分析轨道交通网络可达性的动态变化特征,建立考虑客流饱和条件下的轨道交通网络动态可达性的评价模型;模型以轨道交通网络拓扑结果作为可达性的空间特性,以列车运行计划作为其时间特性。在深圳轨道交通网络上进行案例分析,通过网络客流和列车运行计划,得到乘客在网络上的期望旅行时间,继而得到OD对及车站的可达性指标。结果表明,目前的轨道交通网络中客流需求更大的车站往往配备较好的列车运输能力,以提高可达性,但是受限于列车开行间隔,客流饱和条件下的部分热门车站动态可达性较低。提出可达性评价方法,可用于评价网络中的客流需求与列车运行计划的匹配程度。     

基于时空网络的城际高速铁路列车开行方案优化方法

列车开行方案是有效利用铁路运输能力和提升服务质量的关键组织手段。基于城际铁路客流的时变特性,将时空网络方法引入城际列车开行方案决策,增加考虑客流出行时间信息,从而能更加全面评价所得方案。在构造开行方案时空网络图的基础上,以最小化包括列车运行成本、旅客旅行时间、旅客出发偏差时间和未上车惩罚和列车数量等的总成本为目标,考虑时空网络客流及列车流守恒、发车时间间隔和列车能力等约束,建立基于时空网络的城际高速铁路列车开行方案优化模型,并设计双层模拟退火算法进行求解,其中内层算法优化列车停站方案,外层算法优化列车起讫点、开行数量和始发时间。算例计算分析表明,所提方法能为城际铁路列车开行方案决策提供科学依据。     

广州地铁网络化运营后的乘客信息发布水平提升措施

地铁步入网络化运营阶段后,客流量剧增,通达性增强,服务范围和运营信息量增大,对客运服务信息发布提出更高的要求。通过分析客运服务信息发布的现状及网络化运营后面临的风险和难点,提出优化应急信息发布渠道和范围、采用智能化手段提升信息发布水平、加强乘客多路径出行引导、新增快慢车宣传指引等提升措施,以满足乘客的知情权及出行需求,提高网络化运营服务质量。     

列车运行延误条件下的城市轨道交通客流研究

分析了运行延误对站台乘客密度、乘客上下车过程和客流输送能力的影响,提出了减少运行延误对客流输送影响的行车组织和客运组织措施。基于延误产生后的城市轨道交通线路上的客流分布特点建立模型,并提出了运行延误对客流输送影响的相关计算指标,通过实例分析,产生了一些对车站客流组织工作的相应建议。     

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。     

铁路旅客乘车选择行为及其效用

通过分析铁路客流构成和旅客列车分类,将铁路旅客乘车选择行为的影响因素归结为旅客主体特性、列车特性和随机因素,构造可以直观描述列车特性的时间、费用和舒适度3个因素之间关系的曲线图。采用随机效用理论建立铁路旅客乘车选择行为非集计模型,给出个体旅客对列车选择概率的多项Logit模型,并通过影响因素选择及参数标定等设计求解方法。以某区段不同收入旅客群的乘车选择行为为例进行计算分析。从计算结果可以看出:旅客收入水平越高,考虑时间、舒适度因素就越多,受费用因素影响越小,更趋向于选择乘车时间较短、舒适度较高的高档次列车。计算所得2个旅客群对不同列车的选择概率结果具有合理性,表明模型与算法贴切地反映了铁路旅客乘车选择行为的特征。