城市轨道交通车站集散能力瓶颈识别方法研究

城市轨道交通车站集散能力瓶颈会导致车站内部分区域出现严重的客流拥堵现象,降低车站集散效能,影响乘客出行效率和安全。在分析城市轨道交通车站集散能力瓶颈内涵和成因的基础上,提出了基于拥堵强度的瓶颈识别方法。构建基于累计 Logistic 回归的拥堵强度判别模型,结合调查数据对模型进行参数标定和验证。以北京地铁东直门站为例,结合 Anylogic 动态仿真,验证了模型的有效性,表明该模型能够准确、实时地识别出城市轨道交通车站集散能力瓶颈。      

地铁车站客流瓶颈识别与疏解方案优化研究

客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响.构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况.在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不同导流杆设置方法对疏解效果的影响.以宋家庄站为例,对该站的瓶颈点进行识别和疏解,仿真结果表明,导流杆连续设置时对瓶颈的疏解效果较为稳定,案例中最优场景瓶颈区域密度均值和最大值明显下降,间隔设置时疏解效果则不如连续设置时明显.      

基于AnyLogic的城市轨道交通车站设施布局仿真与优化研究

城市轨道交通车站是城市轨道交通网络的关键节点。车站内服务设施的布局直接影响乘客流线的选择,是缓解站内拥堵的重要因素。本文分析了不同服务设施布局下的客流冲突。基于Any Logic构建不同设施布局模型模拟客流,总结不同设施布局的优缺点。根据西安地铁2号线小寨站布局,模拟了某工作日的低峰期客流。针对乘客密度图的瓶颈所在,提出优化方案并再次建模仿真,并提出了缓解车站拥堵的建设性建议。     

城市轨道交通运能瓶颈识别方法研究

城市轨道交通庞大的客流量导致了运能紧张及能力利用不合理的现象,严重影响了系统的整体运行效率。针对运能瓶颈问题进行分析,给出了车站瓶颈静态识别模型;结合能力利用公式和AnyLogic仿真软件,对车站的动态瓶颈进行了研究;对于区间线路瓶颈,提出了基于客流的识别方法;进一步分析了车站内部瓶颈以及车站、线路间瓶颈的动态传播变化规律。最后进行了实例应用,结果表明,复兴门站的车站瓶颈为站台层的换乘楼梯口处,2号线各区间的能力利用率相差不大,线路瓶颈最大值出现在建国门至朝阳门这一区间。该方法考虑了车站和线路不同位置的特性,并提出了相应的瓶颈识别思路,具有良好的实用价值。      

综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别方法

为充分发挥综合客运枢纽行人集散设施的能力,提高枢纽运行效率,分析枢纽行人集散设施瓶颈的形成机理,给出瓶颈的定义和识别流程,提出客流拥堵自动识别算法,考虑拥堵强度、拥堵持续时间和拥堵频率等拥堵特性,构建综合客运枢纽行人集散设施瓶颈识别指数模型并制定瓶颈分级标准.最后以北京南站地下一层换乘大厅为例,验证了方法的有效性.结果表明,高峰时段换乘大厅地铁进出闸机处为Ⅰ级瓶颈,平均排队长度5人,地铁东北、西南售票处为Ⅲ级瓶颈,平均排队长度为14人,与实际情况相符,而通过瓶颈缓解措施,能有效降低排队长度.      

大型铁路客运站客流组织的动态仿真与评价分析

建立了基于AnyLogic软件的大型铁路客运站内客流组织的动态仿真模型,设定了模型的假设条件、核心算法、评价指标和建模过程.应用AnyLogic动态仿真模型进行了实例分析,找出了影响客流组织的瓶颈所在并提出了相应的优化方案.结果表明,AnyLogic软件适合于大型铁路客运站客流组织的动态仿真与评价,是一种比较实用的方法.      

考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配

为刻画拥堵空间排队与溢出现象对交通流分配的影响，提出考虑拥堵空间排队与溢出的道路网静态交通流分配问题，并构建相关的求解算法，用于描述交通需求在起讫点移动过程中路网整体的宏观运行状态。首先，丰富和完善考虑拥堵空间排队与溢出的静态交通流分配的相关假设，提出次生瓶颈、拥堵干扰与渗透和分段化路段阻抗等基本概念和理论，来刻画拥堵交通瓶颈、拥堵空间排队等交通现象；其次，建立网络瓶颈识别算法和空间排队回溯算法，基于此构建考虑拥堵空间排队和溢出的增量分配算法，用于求解交通流分配的结果；最后，通过使用一个具有说明型的算例进行对比分析。研究结果表明：建立的瓶颈识别、排队回溯和增量分配算法可以识别路网中的瓶颈位置及其拥堵排队区域，并可计算得到各路段上的分段分配流量；与点排队只影响瓶颈路段的运行状况和均一的路段分配结果相比，可有效描述路网整体的宏观运行状态以及由于拥堵空间排队所导致的拥堵干扰与渗透现象；不同于“时间片”的伪动态交通流分配模型，新建算法的分配结果是“全时段”与“整体性”的路网宏观运行状态，包含了拥堵瓶颈的具体位置和空间排队的干扰与渗透情况；一般拥堵点排队模型和基于“时间片”的拥堵空间排队模型难以刻画拥堵干扰与渗透现象以及路网整体的宏观运行状态，故所建立的分配方法是对传统拥堵交通流分配的丰富和发展。     

客运枢纽集散网络瓶颈识别及缓解方法研究

客运枢纽是城市交通网络的重要组成部分,客运枢纽集散网络瓶颈识别方法是客运枢纽规划与设计理论的重要内容之一.文中分析了枢纽内各集散设施,依据各类设施的功能和服务形式对客运枢纽内基本设施进行了分类;依据枢纽内集散设施的分类、布局和旅客流线,分析了瓶颈形成机理,并对客运枢纽集散网络瓶颈进行了分类；在参考已有研究成果的基础上,...     

时变网络下轨道交通出行路径动态选择模型——以武汉市为例

轨道乘客出行路径选择模型在轨道站台设计、线网规划、运营管理等领域应用广泛.为解决传统换乘路径分配方法在考虑乘客出行自主性方面及在应对供需动态演化方面存在不足的问题,提出一种基于时变网络载体的轨道交通出行路径动态选择模型,可用于真实模拟不同时段的客运强度与设施服务对路径选择的影响.并结合全网乘客进出站信息、轨道运行时刻表、人工调查、静态线网结构等数据,分析个体出行与网络整体满载情况的相关性.在此基础上,将基于站点的轨道网络简化为基于换乘区间的拓扑结构,并结合客流指标获取算法,进行武汉市轨道乘客出行特征仿真测试.实验结果表明,该模型强调网络环境的时效差异,能够更加精细、完备地模拟出行偏好,模型具有普适性,并具有与轨道交通规划、土地利用规划等专项规划相结合的潜力.      

基于BIM与Pathfinder的地铁车站客流疏散相关研究

一般地铁疏散计算大多是对疏散设施通行能力的分析，然而未能明确地铁车站建筑形式及站厅至站台提升高度的多样性、客流的复杂性等因素对地铁客流疏散是否存在影响以及产生何种程度的影响，需要结合仿真模拟软件进一步分析。主要基于BIM环境利用Pathfinder仿真软件，在满足规定疏散时间的条件下，研究不同建筑形式车站的不同客流量下同一提升高度的客流疏散情况和在同一建筑形式车站的相同客流量下不同提升高度的客流疏散情况，通过数据模拟并分析得到车站建筑形式对站台客流疏散效率影响不大且疏散效果随车站站台至站厅疏散设施提升高度的增加呈现先减小后增大的趋势，其分界点位于疏散设施提升高度值为19 m处。同时，疏散过程中拥堵会造成模拟结果与理论计算结果出现较大偏差，在工程设计时疏散设施要考虑一定程度上的冗余度。     

基于时间依赖网络的城市交通紧急疏散线路研究

研究时间依赖网络的城市紧急疏散交通线路问题.在对考虑疏散过程中交叉口延误和通行能力、紧急疏散网络防堵塞改造已有研究的基础上,对紧急疏散时城市交通网络的时变特性进行分析,提出了动态路阻交通紧急疏散线路的思想.考虑到紧急疏散时不一定满足FIFO要求的特性,将研究对象转化为时间依赖非FIFO网络交通紧急疏散线路的确定问题,建...     

基于动态交通分配的应急路径规划

为了提高在应急救援与疏散工作中的应急交通效率,针对已有相关算法未考虑交通问题动态性的不足,提出了1个基于动态交通分配的应急路径规划算法。给出了问题的定义,设计了1个基于仿真的动态交通分配模型,给出了基于动态交通分配的算法求解步骤。通过北京市路网数据对算法进行验证,证明了算法的可行性与有效性。     

紧急事件下疏散元胞传输宏观模型研究

作者通过建立元胞传输模型研究了紧急事件下网络动态交通流应急疏散问题,将车流离散化处理成单个车辆可以有效的克服网络规模较大时运算效率低的缺点。模型采用时间步长法进行模拟,紧急疏散车辆路径的确定与各路段的走行时间密切相关。仿真结果说明模型和算法提高了紧急事件下网络动态交通配流的应用效果。     

综合客运枢纽疏散流线设计优化方法

综合客运枢纽内部人员密集、通道网络复杂，且进出口数量较多，客流疏散效率不易提高。针对这个问题，不同于现有研究大多考虑改造物理设施，本文提出了通过控制通道开闭状态及通行流向，充分发挥既有设施通行能力的疏散流线设计优化方法。设计了由系统输入、疏散仿真及疏散流线优化模块组成的疏散流线设计仿真优化框架。其中，系统输入模块包含疏散需求、疏散网络、疏散行为参数；疏散仿真模块用于给定疏散流线方案下疏散效率的模拟测算；疏散流线优化模块则基于疏散仿真模拟结果迭代优化疏散流线方案。疏散仿真方面，考虑到行人在疏散途中可能动态修改疏散路线的特点，基于Logit模型构建了行人疏散择路行为模型。疏散流线优化方面，为提高疏散效率，避免局部通道过于拥挤，设计了以整体疏散时长、所有个体总疏散时间和通道最大饱和度最低为目标的疏散流线优化模型，并应用基于NSGA-Ⅲ的疏散流线多目标优化算法进行求解。以虹桥火车站到达层疏散场景为例开展模型验证，结果表明:相比于常规情况无特殊流线设计的疏散方案，优化方案的整体疏散时长、所有个体总疏散时间和通道最大饱和度分别降低36.2%、16.6%、51.6%。该方法对建设安全高效的综合客运枢纽内部行人疏散系统具有较好的参考及应用价值。      

自适应巡航及协同式巡航对交通流的影响分析

自适应巡航（ACC）和协同式自适应巡航（CACC）等自动驾驶技术正逐渐进入市场，未来一段时间内道路交通流将由人工驾驶车辆与不同等级、不同形式的自动驾驶车辆混合构成。为分析ACC和CACC对交通流的影响，利用实测交通数据NGSim建立人工驾驶车辆跟驰模型，并在综合已有ACC和CACC模型的基础上，提出基于安全间距的自动驾驶跟驰行为模型，进而得出不同ACC，CACC车辆渗透率下交通流的基本图模型。研究结果表明：自动驾驶可以提升交通容量；与ACC车辆比例r_a相比，CACC车辆比例r_c对交通容量的影响更为显著；当r_c>0.5时，饱和流量快速增加，当r_c=1时，饱和流量约为纯人工驾驶时的2倍。进一步，通过仿真考察车辆在车队中的跟驰响应和交通流在瓶颈处的运行情况。研究结果表明：自动驾驶改善了交通流的动态特性，对存在跟驰关系的连续车流来说，自动驾驶使得后车可以更加及时地响应前车的行为，车流会在更短的时间内进入稳态；在交通瓶颈处，自动驾驶降低了拥堵程度，提高了阻塞发生的临界流量。总体来看，自动驾驶对交通流静态和动态性能均有所提升，特别是在协同式自动驾驶场景下，车辆行为更加协调一致，交通流表现出良好的抗扰性，进一步验证了车路协同对自动驾驶的意义。     

面向常发性拥堵的城市局部路网韧性评价与分析

为了缓解常发性拥堵引发的城市噪音、能源消耗和废气排放等现状，使路网具备抵抗短时激增车流的能力，将宏观基本图与性能时序图相结合对局部路网韧性进行量化。针对韧性属性，提出了鲁棒性指数、损失面积比、恢复快速性、流量峰值差和临界密度差5个评价指标，反映路网在性能下降、稳定和恢复阶段的韧性特性。引入Kendall法检验各赋权法的一致性，并基于CRITIC的多属性决策获得最优权重，提出了组合赋权和模糊逻辑相结合的城市局部路网韧性综合评价方法，结合李克特量表法对综合韧性得分进行分级。以长沙市局部路网为例，设计韧性改善方案，针对常发性拥堵路段上的交叉口进行信号配时优化；通过VISSIM仿真并计算得到各方案的韧性指标。研究结果显示:方案8，10和16能有效吸收短时激增车流并与路网状态相适应，所有方案中方案14的韧性得分最高。局部路网综合韧性得分具有随着优化路段数的增加而增长的趋势，但并不是线性递增。信号配时优化改变了路网韧性属性，并降低了部分路段对城市局部路网韧性的负面影响。不同评价方法下的韧性得分排名存在部分差异，流量峰值差与脆弱性指数的评价排名更接近，损失面积比与韧性损失值的评价排名更接近。所提出的指标不局限于单一韧性属性，能更全面、客观地反映干扰下路网的响应过程。