基于元胞自动机的轨道交通突发客流拥堵消散演化机理研究

为保证城市轨道交通运输系统在突发客流条件下能够安全高效运营，本文基于元胞自动机建立城市轨道交通突发客流拥堵传播模型.分析突发客流量拥堵传播过程，采用状态参数集反映车站拥挤程度的多样化差异，定义更为准确合理的客流量元胞自动机演化规则.以成都市轨道交通部分线网为例，仿真设置不同量值的突发客流，研究线网客流状态的演化规律.结果表明，随着突发客流量增加，客流状态从区域拥堵演化至线拥堵的速度减缓，从线拥堵演化至点拥堵的速度保持不变或略有加快.此外，大量突发客流会引起拥堵消散速度的减缓，造成更大时空范围的区域性拥堵.     

基于元胞自动机的轨道交通客流拥堵传播研究

随着轨道交通网络化运营的发展,客流拥挤己成为大城市轨道交通常态.本文基于元胞自动机建立轨道交通大客流拥堵传播仿真模型,研究通勤大客流情景下城市轨道交通车站与区间拥堵状态传播问题.该仿真模型克服平均场理论的局限,通过建立局部交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用,定义列车满载率作为传播强度的衡量指标.从网络层、线路层和车站层构建指标,定量分析大客流拥堵传播规律.结果表明,本文模型可用于分析可预见性的大客流,预测客流在轨道交通网络中的传播规律,为客流控制策略的制定和评价提供依据.     

北京市轨道交通线网客流分布及成长规律

为了应对城市轨道交通快速建设带来的客流规模及分布的变化,有必要对线网客流变化趋势及成长规律进行研究。以北京市轨道交通系统IC卡数据为基础,从客流量的空间、时间分布等角度分析轨道交通网络化运营客流特征。分析轨道交通新线开通产生的诱发客流和转移客流,揭示新线开通对既有线路客流分布的影响。最后,从线网规模、线位、线网布局等方面归纳轨道交通线路及线网客流成长的一般规律。     

基于演化博弈理论的城市轨道交通高峰票价定价研究

准确衡量高峰时段城市轨道交通与地面公交的时间、空间价值,确立合理的城市轨道交通票价对于城市轨道交通可持续发展显得十分重要.通过构建群体成员高峰时段对于城市轨道交通以及地面公交选择情景下的演化博弈模型,以重庆市为例,对其城市轨道交通票价定价进行了研究分析.结果表明:票价以4元为基础票价,以2元递增从一定程度上能够有效地控制城市轨道交通的客流量,并在此基础上对城市轨道交通客流量以及票价进行了敏感性分析,发现在相同票价变化幅度的情况下,出行距离越远,客流变化幅度越大,且随着出行距离的增加,客流变化幅度差值显著增加.     

基于客流集散网络的城市轨道交通瓶颈识别方法研究

为科学客观地识别大型城市轨道交通网络瓶颈,提高网络化运营和服务管理水平,本文从轨道交通网络层出发综合考虑车站与区间能力关系,研究系统内部断面客流量和车站实际客流集散量的关系,从网络系统内部与外界客流集散关系角度,建立了基于集散网络的城市轨道交通瓶颈识别模型。以成都轨道交通网络为例进行分析,验证了该瓶颈识别方法的有效性和实用性。案例结果表明模型方法可对大型实际客流集散网络的瓶颈进行有效识别,瓶颈车站主要集中于1号线南部,最拥堵车站为火车南站(13号车站)。与既有方法相比,本文方法能从车站角度客观量化网络系统实际运营拥堵情况。     

基于可控性的城市轨道交通客流控制车站识别方法

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性.基于严格可控性框架和滞留人数为核心的子网生成策略,得到客流控制车站的识别方法.进一步地,引入机器学习领域的相关评价指标评估该方法的效果.研究结果表明:平峰时段北京市城市轨道交通网络的可控性为0.043,意味着该时段的网络状态较为稳定,无需采取客流控制措施;高峰时段,识别方案在拥堵生成到消散的过程中,更加侧重于对线网中心车站的控制.通过识别方法得到的客流控制方案与实际客流控制方案的吻合度最高可达70％.当两种方案控制车站的数量相同时,识别方法得到的客流控制方案更加侧重于对城市西部和中心区域的站点进行控制.     

基于可控性的城市轨道交通客流控制车站识别方法

为进一步拓展可控性理论在城市轨道交通客流控制领域的应用,首先根据相邻车站间进出站客流和断面客流的关系,论证城市轨道交通客流网络为线性时不变系统,证明可控性理论在城市轨道交通网络上的适用性.基于严格可控性框架和滞留人数为核心的子网生成策略,得到客流控制车站的识别方法.进一步地,引入机器学习领域的相关评价指标评估该方法的效果.研究结果表明:平峰时段北京市城市轨道交通网络的可控性为0.043,意味着该时段的网络状态较为稳定,无需采取客流控制措施;高峰时段,识别方案在拥堵生成到消散的过程中,更加侧重于对线网中心车站的控制.通过识别方法得到的客流控制方案与实际客流控制方案的吻合度最高可达70％.当两种方案控制车站的数量相同时,识别方法得到的客流控制方案更加侧重于对城市西部和中心区域的站点进行控制.     

基于PWNN模型的轨道交通客流预测分析

在缓解城市交通拥堵、环境污染等问题上,城市轨道交通起到了举足轻重的作用。客流预测作为城市轨道交通建设的设计基础和前提依据,单一的客流预测方法往往难以满足预测精度要求,因此,通过收集北京地铁2号线2017年全年客流量数据,对其常态客流统计特征进行了深入的分析,并采用SPSS分析软件进行了层次聚类分析,构建了PWNN组合预测模型,对常态客流进行了客流预测分析。结果表明:PWNN组合模型能够减小常态客流的预测误差。     

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.     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

轨道交通拥挤传播速率量化模型研究

轨道交通作为综合客运交通系统的骨干,影响着城市客运交通乃至社会经济的正常运转,对其大客流拥挤传播规律的研究有助于提高轨道交通系统的运输安全和效率.以往学者研究的大客流传播模型中往往参数量化缺失或者缺乏实际意义,因此,本文着眼于量化大客流传播模型中的参数,旨在构建客流影响下的拥挤传播模型.首先,分析大客流传播模型中参数及其影响因素,阐述现有传播速率量化模型;其次,以客流的不确定性作为研究对象,分析客流传播特征;再次,通过轨道交通客流数据量化模型参数相关的客流和列车剩余载客能力,界定大客流影响阈值;然后,构建考虑客流因素的传染病模型,量化拥挤传播速率,据此分析客流对轨道交通拥挤传播的影响;最后,以北京地铁13号线为例,比较不同时段、不同换乘情况下其大客流拥挤传播影响范围的差异,分析其原因,从而为优化轨道交通系统的服务水平及大客流事件应急处置提供参考和借鉴.     

轨道交通网络级联失效影响范围研究

轨道交通系统因多因素干扰引发客流集中、车站拥挤，并相继传播至周边车站，形成级联失效. 把握拥挤在轨道交通网络的传播范围，是减少交通突发事件影响的基础. 基于轨道交通拥挤传播机理分析，将物理结构、网络初始交通状态、客流量融合进耦合映像格子模型 (Coupled Map Lattice，CML)中，通过历史客流数据量化参数，构建轨道交通拥挤传播模型，展开3 种不同情景下拥挤传播过程分析. 实例验证结果表明，轨道交通车站的初始状态、耦合系数对拥挤传播影响显著，网络结构对拥挤传播范围的影响并不明显. 根据网络结构、初始值和耦合系数，可以掌握拥挤传播规模，识别拥挤车站的影响范围，有助于提高轨道交通系统的可靠性.     

城市轨道交通超大客流网络拥挤传播研究

为研究城市轨道交通超大客流传播的时间规律以及不同数量拥堵站点对整体轨道交通网络的影响,通过定义超大客流,引用疾病传播理论,建立了基于网络拥挤模型的超大客流拥堵网络疾病传播模型,并运用Adams微分方程数值进行模型求解。对反演参数得到的SIR传染病模型的传播特性拟合运用于轨道交通网络,并通过不同的初始拥堵站点数量进行仿真。研究表明：轨道交通超大客流的病态传播受传染概率、恢复概率、初始拥堵站点数影响,该联系为超大客流网络拥挤传播提供一种新的研究思路。     

广州市轨道交通客流特征分析

科学合理的预测轨道交通客流状况已成为轨道交通系统决策中面临的重大课题,需要在实践中不断积累、完善和提高。根据广州市轨道交通运营资料,从网络、线路、车站三个层面探讨轨道交通从单线向网络转变过程中的客流特征和成长规律,为客流预测模型的参数选择提供参考。分析发现：随着轨道交通网络的扩展,客运强度边际效应递减、换乘系数增大、平均运距增长;从线到网,换乘客流成为客流增长的主要来源;不同类型车站的客流特征差异较大,预测时应分类考虑。     

基于强化学习的城轨信息发布策略研究

通过信息发布影响乘客选择行为进而改变路网客流分布，是从需求侧缓解拥堵问题的重要手段之一.本文提出基于强化学习的城市轨道交通信息发布策略生成方法，根据路网各区间客流满载率提取系统状态，再根据系统状态在学习器生成由各OD推荐路径组成的信息发布动作，对乘客进行信息发布；通过发布信息后路网系统状态变化，评估获得实施信息发布动作的奖励值.依托城市轨道交通客流分布动态仿真系统，使用 Q- learning 算法进行训练，获得最优信息发布策略.以实际路网为例进行算例验证，通过对比有无信息发布情景得到，在有信息发布情景下路网客流拥堵情况得到了较大缓解.     

城市轨道交通网络化客流特征及成长规律——基于京沪穗深城市轨道交通网络客流数据分析

中国各大城市轨道交通将陆续进入网络化运营阶段,然而对于网络化进程中客流特征及成长规律尚缺乏深入细致的分析与研究。对北京、上海、广州、深圳4个城市轨道交通网络化进程中的客流特征及成长规律进行系统总结,涉及客运量及客运强度、断面客流量分布、线网换乘系数、乘距与运距、客流时间分布等。同时,针对轨道交通沿线土地利用、线网规模、服务水平、票制票价等影响客流特征变化的主要因素进行分析。在此基础上,对当前中国城市轨道交通规划、建设、运营组织的若干关键问题提出建议。     

重大公共卫生灾害主动限流背景下城市轨道交通网络集成韧性

分析了重大公共卫生灾害对城市轨道交通网络集成韧性的影响机理；基于韧性曲线模型对传统韧性测度方法进行了修正，构建了面向重大公共卫生灾害影响的城市轨道交通网络集成韧性测度方法；评估了城市轨道交通网络节点重要度水平，运用复杂网络构建了城市轨道交通网络拓扑模型，对节点客流进行了模拟分配；应用SEZIR传染病传播模型模拟了灾害传播过程，研究了城市轨道交通在重大公共卫生灾害背景下的集成韧性水平演化规律；以西安市疫情发展过程为研究对象，对主动客流限制下城市轨道交通网络的集成韧性水平进行了模拟和数值分析。研究结果表明：主动客流限制措施能够有效提高城市轨道交通网络对重大公共卫生灾害的阻断能力，当客流限制水平达到30%后，重大公共卫生灾害传播过程趋于平缓；主动客流限制措施会直接导致城市轨道交通网络运行效率降低，但能够提升城市轨道交通网络在重大公共卫生灾害影响下的集成韧性水平；当客流限制水平分别为70%、40%和20%时，城市轨道交通网络集成韧性水平的改善提升效果更加明显，累积改善效果分别可达到10.73%、46.87%和226.81%。