基于乘客群体特征的城市轨道交通满意度研究

为提高城市轨道交通服务质量、优化乘客乘车体验、提升城市轨道交通在公共交通中的竞争力，对城市轨道交通乘客满意度开展研究。首先，选取乘客特征因素，引入皮尔逊积矩相关系数来分析乘客满意度与乘客特征因素的相关关系，提取对满意度存在显著影响的乘客特征因素。然后，运用主成分分析法刻画乘客群体特征，据此对乘客进行分类，并采用克鲁斯卡尔-沃利斯检验法来分析其满意度的差异性。基于此，对某城市地铁A号线2019年乘客满意度调查数据进行了分析，结果显示：地铁A号线乘客的出行频率、出行目的和收入水平与乘客满意度显著相关。通过主成分分析将乘客划分为常乘客与非常乘客，发现两者对城市轨道交通服务的关注点不同，常乘客更关注乘车效率，非常乘客更关注信息指引准确性，运营单位应针对不同乘客群体展开差异性服务。     

基于WIFI数据的城市轨道交通乘客出行时空轨迹推定

针对复杂轨道交通网络环境中乘客出行路径选择与站内走行行为的问题,传统方法由于缺乏时空维度的详细数据,所得结果与实际情况易存在偏差。城市轨道交通网络WIFI信号的逐渐覆盖和移动终端数量的持续增长,提供了大量无线定位信息资源。为实现乘客出行时空轨迹的精准化识别,利用轨道交通网络范围内的WIFI信号数据,建立基于乘客完整出行链的轨道交通超级网络,提出基于改进的接收信号强度指示(RSSI)定位算法的乘客出行轨迹推断模型。通过实验测试验证了该方法的可靠性,结果表明:该方法能更为准确地推断乘客在城市轨道交通网络及车站内的综合出行过程,可为城市轨道交通客流分析、票务清算等提供理论与技术支持。     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型

在已知乘客需求量、车辆载客容量和站点间行程时间的条件下,将车辆的运行时间和乘客出行时间最小化作为目标,构建面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型. 该模型采用引力模型进行车辆路径初始化,采用启发式算法对车辆路径进行最优化求解. 根据仿真案例结果发现,在乘客需求分布存在较大差异和不确定性时,模型仍能满足所有乘客需求,且车辆总行程耗时较为稳定,系统进行路径优化计算耗时较小,验证了模型及算法的实用性. 研究结果表明,面向多目标站的灵活型公交路径优化调度模型能够最大程度满足乘客需求,并在企业成本、乘客时间成本与需求响应方面达到最大平衡,在实际交通中具有重要意义.     

COVID-19在城市轨道交通系统内的传播建模与预测

考虑城市轨道交通出行特征, 将新冠疫情下城市轨道交通系统内的乘客分为易感者、感染者、暴露者; 假设病毒自由传播, 以疫情发生初期的病例为研究对象, 结合相关研究, 选择病毒传染概率为0.41;将感染者乘坐城市轨道交通的过程分为出入站阶段和乘车阶段, 考虑病毒有效传播范围、人群分布特征、人群流动特征, 建立新冠疫情在城市轨道交通系统内部的传播模型; 以某市地铁为模拟案例, 假如有13个感染者乘坐地铁, 结合历史客运数据确定模型参数的取值, 预测不同载运水平下可能造成的感染人数, 同时研究与可能感染人数相关的各类要素。研究结果表明: 当载运水平降低至平均水平的10%时, 多数案例的可能感染人数降低至1人以下, 证明了城市轨道交通客流管控强度的有效性, 起终点站内人数折减引起的感染人数变化(小于20%)低于车厢人数折减引起的变化(60%~80%), 说明相比起终点站内人数, 车厢内的人群密集程度对可能感染人数的影响更加显著; 在经停时, 假如上下车人数之比不大于1, 则能有效控制可能感染人数的升高; 当经停站数与可能感染人数非线性正相关时, 载运水平、经停站数、可能感染人数之间的函数关系具有较高的拟合优度(决定系数为0.700 1)。      

考虑城市客运结构优化的城市轨道交通定价方法研究

票价直接影响乘客出行方式选择和城市客运结构.在比较交通方式相对优势度和影响因素的基础上,以城市综合交通乘客出行时间最少,整体系统结构优化为目标,构建了城市客运系统整体出行时间最小的双层规划模型,并进行算例分析,验证模型的可操作性.算例表明,调整城市轨道交通票价情况下,随着票价降低,选择城市公共汽车和私人小汽车出行客流转移到城市轨道交通,城市轨道交通客流逐步增加,整个系统广义出行成本降低,系统总出行时间减少.城市客运系统结构中各交通方式优势的发挥受票价影响,在城市轨道交通票价制定时,应优先提高城市轨道交通客流量以增强客流分担率,最大可能发挥其运能大和系统出行时间少的特点.     

城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量评估

为评估区间通过能力下降对城市轨道交通网络可靠性和运输服务质量的影响，首先，以区间通过能力下降前后乘客的相对广义出行费用确定乘客的出行是否可靠，并以出行可靠的乘客占比评估网络的可靠性；其次，以乘客的平均广义出行费用评估网络的运输服务质量，采用基于改进Logit模型的随机用户均衡配流模型计算乘客的广义出行费用，并通过MSWA （method of successive weighted averages）算法求解该模型；然后，通过区间影响的乘客占比、区间介数分别识别网络的重要区间；最后，以武汉地铁为例分析重要区间通过能力下降后的网络可靠性和运输服务质量. 仿真结果表明:受区间影响的乘客占比识别的重要区间对城市轨道交通网络的可靠性和运输服务质量产生重要影响；重要区间多与换乘站直接相连，并且各重要区间能影响网络中12.24%～13.96%的乘客；为保证武汉地铁网络可靠性高于0.95，网络最多能容忍区间介数识别的3个重要区间的能力下降20%，或区间影响的乘客占比识别的1个重要区间的能力下降20%；随着下降区间数目和下降比例的升高，网络的可靠性持续下降，但网络的运输服务质量下降的情况会有所减弱.      

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

城市轨道交通客运服务标准编制研究

城市轨道交通客运服务标准应主要针对乘客的需求而制定,是当前需要优先制定的服务业标准之一。通过对城市轨道交通客运服务及特性进行分析,结合国际相关服务标准以及我国现行的服务标准及标准化模式,提出了“以人为本”、系统性和与国际接轨的标准编制原则。乘客乘车是一个按时间顺序的活动过程,沿乘客乘车时间次序展开服务次序,是标准编制的重要技术方法。确定城市轨道交通客运服务内容是城市轨道交通客运服务标准编制的一项主要任务。在借鉴国外先进服务标准理念的基础上,通过轨道交通客运服务质量和从乘客实际需求出发来规范服务内容。最后,对乘客相应权益的规定做了说明。     

突发事件下地铁网络乘客出行行为仿真模型

城市轨道交通突发事件会对乘客出行行为造成一定影响,同时还将影响网络客流分布。首先分析了突发事件对轨道交通网络客流出行行为选择的影响,建立了乘客Agent和列车Agent模型及系统要素间的交互机制,利用多智能体仿真方法构建仿真模型,对城市轨道交通网络突发情况下的乘客出行行为进行仿真研究。最后通过实验网络进行仿真验算,结果与传统方法对比验证本仿真模型的有效性和实用性。研究可为城市轨道交通网络客流分布计算提供基础,也可为城市轨道交通应急指挥、列车运行方案调整等提供辅助决策依据。     

基于区域协同的轨道交通发车时刻模型研究

为实现城市轨道交通换乘时间的最佳衔接和提高轨道交通运营系统的效率,对基于区域协同的轨道交通发车时刻问题进行了研究.在分析轨道交通线网协同性,考虑轨道交通内部线路间的换乘衔接和换乘站到达乘客的特性的基础上,以乘客在换乘站总候车时间最小为优化目标,建立了区域协同的发车时刻线性规划模型,并用两条十字交叉的轨道交通线路的算例验...     

需求响应机制下轨道交通出行预约与列车运行计划优化方法

轨道交通供给侧的计划性与需求侧的时变性相互冲突，为更好地协同供需双方，提出了需求响应机制下城市轨道交通列车运行计划的优化方法，包括出行预约和需求响应2个环节；建立了需求响应与列车运行计划协同优化模型，以最小化乘客出行成本和列车运行成本为目标，重点关注乘客由于预约行为产生的延误时间成本；考虑列车运行、运输能力、编组情况、客流分布等因素，设计了基于乘客优先级的自适应大规模邻域搜索算法，外层优化列车运行计划，内层优化客流分配方案，最终实现客流的供需匹配；以北京地铁八通线为例，按照需求响应机制对该线路全天的需求处理与运输组织进行数值试验，并对试验结果从车底运用、乘客等待时间和满载率分布三方面进行分析。研究结果表明:该优化方法可使开行的列车数降低13.8%，同时采用多编组模式，使用车辆数减少了29.8%，这能够有效压缩列车走行公里数，削减企业开支；能够在保证乘客基本出行的前提下，最高可将乘客平均在站等待时间缩短约35.3%，并且预约比例的提升对等待时间的削减效果明显；优化后的运行计划能控制列车满载率维持在设定水平，有效降低人员密度，避免人群大规模聚集，对城市轨道交通疫情的有效防控做出有益探索。      

多模式网络公交OD矩阵的一种推算方法

为了分析轨道交通对常规公交乘客选择出行方式的影响,用Dijkstra算法寻找出行时间最短的路径,在此基础上,以出行时间最短作为出行方式选择的规划目标,使用MATLAB软件,设计了轨道交通影响下的常规公交客流量OD矩阵的算法.与传统的重力模型相比,避免了估计阻抗系数的复杂过程.算例结果表明:为了换乘轨道交通, 43.7%的公交站客流量增至轨道交通出现前的2.73倍; 56.3%的公交客流量被轨道交通替代.      

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以城市轨道交通网络化运营为背景,针对城市轨道交通客流分布时空不均衡特性,提出基于基尼系数定量化评价城市轨道交通客流分布均衡性的方法.通过洛伦兹曲线和基尼系数方法对我国某城市轨道交通客流均衡性进行实证分析和探讨.通过实例验证,证明运用基尼系数对城轨客流均衡性进行定量评价的方法简单快捷,能够面向不同的路网对象进行评价,为城轨交通运力配置提供辅助决策支持,对提高资源使用效率、满足乘客需求具有一定的指导意义.     

城市与区域轨道交通的一体化规划

城市与区域一体化的轨道交通系统,是城乡统筹交通体系的一大支柱。不仅为城市中心区的出行提供方便,而且能使城市中心区与外围组团间的联系日益紧密,缩小城乡经济生活差距,保障合理的通勤时间,为市区人口产业向城市外围扩散创造条件。从城市与区域轨道交通一体化规划的内涵出发,对城市与区域轨道交通一体化规划的相关问题进行研究,提出轨道交通线网一体化规划的建议,为决策和设计部门提供参考。     

重大疫情下的列车动态编组与调度

为了降低疫情大爆发背景下旅客在乘坐城市轨道交通出行的过程中感染疾病的风险, 以列车编组与调度为研究对象, 提出重大疫情下基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法; 为了提高城市轨道交通列车编组与调度的灵活性, 应用虚拟编组技术对城市轨道交通列车进行编组; 建立了基于客流的列车动态编组非线性规划模型, 对城市轨道交通列车的调度进行优化, 以提高城市轨道交通的运输效率, 降低车站人员密度, 进而降低疾病的感染风险; 应用改进的Wells-Riley模型进行感染分析; 应用基于社会力的行人运动模型对改进的Wells-Riley模型中的相关参数进行计算, 用于分析虚拟编组动态调度下旅客地铁出行全过程的感染风险; 使用MATLAB对虚拟编组制式下的传染概率进行仿真并与传统制式下的传染概率进行对比。研究结果表明; 虚拟编组技术可以显著提高城市轨道交通列车运输效率, 可将列车间追踪时间间隔缩短至34.6 s, 基于虚拟编组的列车动态编组与调度方法可以有效降低旅客的感染风险, 在相同条件下应用所提方法旅客的感染风险仅为传统方式的85.1%, 在车厢和通道中的感染风险分别为传统方式的50.0%和8.7%。如果将提出的方法配合错峰出行和客流控制及进站防疫检测等措施, 可以进一步降低旅客的感染风险。      

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随着轨道交通在我国大城市中的逐步发展，轨道交通势必与常规公交之间发生客流竞争。本文在分析轨道交通与常规公交客流吸引影响因素的基础上，利用不同出行方式下的出行时耗和出行距离，确定了轨道交通与常规公交之间的客流争夺区域。利用Logit模型，用相对比较容易量化的广义费用函数来代替模型中效用函数，从而建立了轨道交通与常规公交的竞争模型，形成轨道交通与常规公交的分担比例曲线，提供了一种确定两者之间客流分担率的方法。     

基于售检票数据挖掘的轨道交通乘客居住区辨识

以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足：一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行起始站与前日末次出行终点站相同,连续时期内首次出行起始站与末次出行终点站总是紧邻“家”的位置,以此为基础构建居住区辨识中心点法.以北京市轨道交通为对象进行实证分析,通过连续一周自动售检票数据挖掘能对88.7%的公交卡(不包括单程票、员工卡)所对应乘客的居住区进行辨识,验证了本文方法的准确性与有效性.本文研究提高了售检票数据应用价值,为乘客出行行为及需求特征分析提供了方法支持.     

城市轨道交通关键设备识别与运行状态评价

为了科学把握城市轨道交通系统关键设备运行状态，保障城市轨道交通设备运行安全，研究提出了城市轨道交通关键设备识别与运行状态评价体系。首先，通过人员访谈和现场踏勘检查的方式对深圳地铁集团有限公司、厦门轨道交通集团有限公司等企业进行了实地调研，建立了多层次城市轨道交通系统设备评价体系；其次，以设备发生事故的频次程度（Frequency, F）、发生事故的严重程度（Severity, S）和运营单位对风险设备的管控程度（Control, C）作为评估指标，采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）确定指标权重，建立了AHP-模糊FSC综合评价模型，识别城市轨道交通关键设备；再次，借鉴欧洲RAMS（Reliability, Availability, Maintainability, Safety）标准，以可用性指标判断设备运行状态，并将其划分为健康、良好、危险以及严重4个等级。最后，以深圳地铁1号线通信信号系统为例进行验证。结果表明，该研究成果可以识别城市轨道交通关键设备和判断设备运行状态，为城市轨道交通关键设备运行状态评价提供了一种切实可行的操作方法。