地铁安检客流智能引导及组织优化方法研究

为避免因地铁车站进站客流的空间不均衡性所导致的乘客安检排队时间过长、车站拥堵,甚至踩踏事故,本文设计了地铁安检智能引导分流系统并基于此提出客流组织优化方法。首先,在传统地铁安检模式的基础上设置智能引导分流系统,根据乘客行李类型将安检台划分为大包、小包/无包安检通道,实时采集安检区域的客流分布特征;其次,在排队等候理论的基础上综合考虑乘客转移时间和转移意愿,计算最优安检排队决策;最后,通过引导设备指引乘客选择最优安检通道。选取上海地铁1号线上海火车站地铁站晚高峰时期的客流数据作为案例,进行计算仿真分析,并通过实地实验进行校准验证。结果表明：运用本文方法后,地铁车站各安检通道的客流排队压力显著降低,计算仿真结果与实际安检情况误差为3.2%,且优化后大包乘客的平均安检排队效率提升38%,小包/无包乘客的平均安检排队效率提升16%。研究成果为提高乘客安检排队进站效率,有效避免地铁车站拥堵提供理论依据与方法支持。     

基于GSPN—EMC的地铁安检服务流程建模及性能分析

为分析地铁安检系统性能、提高安检服务效率,在分析地铁安检服务流程结构特征的基础上,利用广义随机Petri网(GSPN)建立地铁安检服务流程模型.构造GSPN模型同构的嵌入马尔可夫链(EMC),进而对地铁安检服务流程性能进行深入分析.以地铁10号线国贸站为例进行性能分析,结果表明:新建立模型既能整体分析整个地铁安检服务流程的性能,又能有效识别流程中的瓶颈环节,为安检系统的针对性优化提供理论基础.     

基于多维度需求的地铁信息服务质量测评

地铁是人员高度集中的场所,需要对乘客快速疏散。合理的地铁信息能够优化地铁乘客组织的水平,改善乘客候车条件。为深入了解乘客对地铁信息的物资质量感知度,提高地铁服务质量,在分析乘客地铁多维度信息需求的基础上,基于分析型KANO模型建立地铁信息服务质量测评体系。以北京市地铁换乘站—望京站为例,测评乘客对地铁信息的服务质量感知情况。     

基于Anylogic的地铁大连北站站厅层客流组织仿真及优化研究

为解决高峰时期地铁大连北站人流密集、流量大而影响乘客顺畅有序进出站问题,在对车站开展实地调查的基础上,为利用车站的有限资源,优化进站速度,基于社会力原理,应用Anylogic软件建立车站站厅层客流组织仿真。仿真结果表明:站厅层安检区排队拥挤,安检区、出站去往C口的乘客流交织冲突现象明显,为此进行客流组织优化,实现安检区不再拥挤、安检区和出站去往C口乘客流不再交织。     

运用"CSI"持续提高上海地铁运营服务质量

上海地铁运营有限公司自1999年起，已连续4年，委托上海质量协会用户评价中心，在地铁乘客中开展“用户满意度”(以下简称CSI)调查评价。由于公司对每次“CSI”评价报告中的薄弱环节进行了有针对性的改进，上海地铁运营服务的质量水平在逐年提高，乘客对地铁服务的满意程度也在逐年提高。     

地铁车站客流指示与疏导方案优化设计

科学合理的车站客流指示与疏导方案可以帮助乘客在复杂的车站环境中安全、迅速、准确的选择行进路线。文章以南昌地铁双港站、庐山南大道站、地铁大厦站为调查对象,从基础设施设备、客流量、乘客进站走行时间三个方面进行调查,得出客流指示与疏导系统存在的问题。最后以地铁大厦站为例进行方案优化设计,并从站外引导、乘客进站、乘客出站三类流线模拟乘客走行记录时间来对比优化前后的效果,为方案优化设计提供依据。     

广州地铁开包抽查

从7月25日起,广州地铁选定了部分客流量大的运营车站,派出安检人员在车站进出口对乘客携带的物品进行运输安全检查。     

基于IC卡数据的轨道站点候车时间特征分析

城市轨道在面对高峰时刻大量的通勤客流时,有可能因地铁已满负荷行驶乘客而等待下一车辆,由此产生轨道站点候车时间。基于此,提出了一种基于地铁IC卡数据来计算高峰时期乘客真实候车时间的方法。其特点是针对特定OD,通过高峰时刻乘客出行时间与非高峰时刻乘客的出行时间的关系来计算乘客站内高峰候车时间。基于IC卡数据可计算出真实准确的候车时间,并使用北京市地铁IC卡数据计算了北京市278个轨道站点站内候车时间,并对其候车时间特征进行了分析。     

非正常情况下地铁乘客应对行为规律调查研究

为了提高轨道交通系统的服务水平和安全可靠性,优化地铁应急资源的配资和布局,需要掌握非正常情况下地铁乘客的出行行为特征,准确预测异常发生后的网络客流重分布情况。本文首先分析了典型情况下地铁乘客可能的行为选择和出行流程,然后采用问卷调查和统计分析的方法,对苏州市轨道交通乘客的构成特征和故障应对行为特征进行了分析研究,接着通过相关性分析得出了影响乘客行为选择的主要因素,并依据数据的变化趋势定性描述了各因素的影响规律,其结果可供应急处置决策提供参考。     

地铁枢纽通勤乘客体能消耗实验设计及感知分析

大城市地铁对通勤出行者吸引力不断增强,地铁通勤大客流现象呈常态化趋势。地铁枢纽作为地铁网络节点,通勤大客流现象更为频发、显著性更强,地铁枢纽大客流也会对乘客生理感知造成较大影响。通过地铁枢纽内通勤乘客的体能消耗测量实验,获取通勤乘客在地铁枢纽内的体能消耗数据,分析通勤乘客在地铁枢纽的出行体能消耗影响因素,得出初始状态、自身体重、拥挤度、性别等因素对乘客生理感知疲劳度有明显影响。基于降低出行者生理疲劳及提升乘客感知服务水平,提出地铁枢纽的大客流服务改善策略。     

地铁换乘站不同设施区域乘客走行速度分析

准确测量乘客走行速度是评价和优化地铁换乘站各处设施服务水平的重要依据,从统计角度对乘客在不同换乘设施区域走行速度进行研究.分析了影响走行速度的因素,设计乘客步速规律的抽样调查方法并对北京海淀黄庄站不同设施的行人走行速度进行了抽样调查.通过对调查数据的分析,得出了乘客步速在瓶颈处近似服从平方根正态分布,下行楼梯处近似服从对数正态分布.对各处设施内乘客走行速度进行比较,得出不同设施乘客步速的换算系数.     

北京地铁电能与水量消耗分析

由于北京地铁大运量的特点,使总能耗量相当巨大,因而节能降耗十分必要.本文针对北京地铁每条线路的实际能量消耗、列车的牵引用电消耗和其他所有动力用电消耗进行了分析,对于地铁各线路的水量消耗作了调查,所得结论可为节能型地铁的设计和运营提供依据.     

突发情况下地铁站应急疏散研究

地铁车站作为城市轨道交通乘客集散的枢纽,其特殊、复杂的建筑结构和客流特性使得乘客在站内的安全问题尤其受到重视.如何预防和减少安全事故的发生,以及在突发事件情况下对乘客进行安全迅速的疏散,已经成为国内外研究的重要问题.本文在元胞自动机的基础上,考虑了突发情况下乘客存在的非理性行为,建立疏散模型,并利用Pathfinder仿真软件,对广州地铁1号线杨箕站进行模拟仿真,通过对仿真结果的分析,提出合理可行的意见和建议.     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

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。     

地铁+折叠自行车通勤出行调查——以南京市为例

为研究地铁+折叠自行车通勤方式的效果,以南京地铁为例对使用折叠自行车的乘客和普通乘客进行了现场调查和问卷调查。分析相关数据发现:地铁+折叠自行车的通勤方式在南京已获得了较好的实践及市民的广泛认可;与私人小汽车、公共汽车、自行车、地铁+步行等交通方式相比,更加节约出行时间和出行成本,也更加低碳。随着地铁线网的加密,地铁+折叠自行车通勤方式的服务范围可达主城区总面积的92%。为更好地推广这种健康环保的出行方式、鼓励更多的人使用公共交通,从城市及交通规划、设施配置、宣传引导三个层面提出了改进建议。     

城市轨道交通车站疏散乘客行为及影响分析

轨道交通车站突发事件下乘客的疏散行为对安全疏散具有重要影响。通过对轨道交通车站乘客疏散的个体行为和群体行为及其产生的影响进行细致分析,结合疏散行为特性和疏散行为的负面影响提出了缓解和解决措施。     

基于乘客需求的地铁枢纽通道信息系统评价方法研究

为了更好地满足乘客对地铁枢纽通道信息不同程度的需求,文中基于马洛斯需求理论系统地分析了地铁乘客枢纽需求信息层次;利用KANO模型设置问卷对乘客需求信息进行调查,研究乘客对地铁枢纽通道各类信息的需求程度,提出了基于乘客需求的地铁枢纽通道信息系统评价方法,并就乘客对各类信息的敏感度进行了探讨.     

地铁车厢立席乘客的空间舒适度建模与模拟

地铁车厢拥挤直接影响乘客的乘车舒适度.本文根据“人体空间气泡”的概念, 引入地铁车厢内乘客心理舒适度,结合乘客感知空间舒适性调查,建立乘客空间理论模 型,并以此得到基于空间舒适性的立席密度评价标准.基于现有行人模型,借鉴社会力模 型中人与人之间的排斥力,定义“广义拥挤力”,建立地铁车厢乘客“拥挤力”量化模型.以 北京地铁4 号线为研究对象,结合实地调研得到的车厢内乘客密度分布规律,应用 PFC2D 离散元软件以力的形式来模拟乘客空间舒适度状态.结果表明,要使80%乘客的空 间舒适度等级在舒适以上,则合理密度应该在4-5 人/m2之间,为制定合理立席密度标准 提供参考.