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.     

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.     

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。     

基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别

为了更为真实的反映城市轨道交通网络的实际运营情况,在复杂网络理论基础上,进一步考虑客流因素的影响,提高网络中关键站点识别的准确性,通过分析站区间断面客流来源,根据普通站和换乘站的客流运输功能特征,分别构建了客流传播模型,对历史刷卡数据配流统计标定模型参数,并结合复杂网络的度与介数提出了4个关键站点识别指标.以某市轨道交通网络为例,利用刷卡数据对某工作日早高峰时段进行了全网动态客流演示并展示关键车站.研究结果表明:关键线路为1号线与10号线,南站、西二旗、天通苑附近乘客滞留严重,客流负荷强度大的车站更易受到大客流的冲击;本文所构建的客流传播模型可动态显示全网各区间等级及滞留车站的变化,并能综合真实客流、线路运输能力以及线网结构三方面的指标识别关键站点,可更有效地为轨道交通网络安全管理提供参考.     

基于相关向量机的城市轨道交通突发大客流预测

针对轨道交通突发客流量流向的不确定性,提出采用相关向量机对轨道交通突发客流进行预测.首先分析突发大客流对交通的影响,总结出突发客流的特点,并给出界定条件;考虑到核形状与核参数对相关向量机回归分析有重要影响,采用遗传算法对核函数和核参数进行协同优化;采用优化后的模型对某轨道交通突发大客流进行预测,并采用受试者工作特征曲线对模型进行评价.结果表明:经过优化,RVM模型的泛化能力和稳定性得到增强,预测准确率达到了97%.     

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以瓶颈模型在高峰期轨道交通客流平衡中应用不足为切入点,针对具有潮汐客流特征的轨道线路,给出能够反映不同站点出行特征的弹性瓶颈概念,并以此为基准,提出弹性“瓶颈”平衡模型。首先,扩充了拥挤风险费用的定义,建立了更加符合实际的高峰期不同轨道交通站点不同时段的出行费用模型;其次,建立轨道交通高峰时段计算方程,分析不同站点的高峰时段特征;再次,结合轨道交通站点的弹性特征,构建了高峰期轨道交通客流的弹性瓶颈平衡计算模型;最后,通过模型计算求解,对比分析模型分析结果与土地价值的空间递减性之间的相似度,以验证弹性“瓶颈”模型的合理性.     

城市轨道交通客流时空分析研究

城市轨道交通的客流是动态变化的,研究客流的变化规律具有很重要的意义。客流的基本特征在于它沿时间和空间分布的不均匀性,客流的变化规律影响到城市轨道交通的行车组织及客运组织。本研究分析了影响轨道交通需求变化的因素,以及客流在时间和空间上的变化形态,依据客流的变化规律提出了轨道交通系统行车组织和客运组织的建议。     

轨道交通车站大客流事件的形成、传播及对策

为定量分析轨道交通车站大客流事件形成及传播机理并提出应对策略,从大客流事件界定入手,将其发生与否归结为车站容量、输送能力及乘客到达流量之间的数量关系。区分大型活动大客流、事故/故障大客流、高峰小时大客流3类大客流事件,定量分析其形成原理,同时给出其影响的传播机理,在此基础上有针对性地提出应对策略。研究结果表明,当车站乘客到达流量与车站输送能力叠加后的流量超过车站容量并继续增加时,大客流事件将发生,并通过"涟漪反应"将其影响在轨道交通网络中传播。为此,可从事件预防、应急处置和事后评估三个层次,以及控制到达流量、提高服务能力、加强客流组织和关注薄弱环节四个方面来制定大客流事件应对策略。     

长三角城际轨道交通设想

城际轨道交通,在国外又称区域性轨道交通系统(Reguonal Rail System),是指在中心城市辐射经济圈中的便捷、快速、大运量、衔接合理的客运轨道交通系统. 城际轨道交通作为介于干线铁路和城市轨道交通之间的一种新型交通运行方式,具有一系列特点:从客流性质上看,客流存在明显的日波动、周波动,客流成分以往返客流为主,列车编组数少于干线铁路;从运输任务上看,城际轨道交通基本上不承担货物运输,以客运为主;从经营方式上看,城际轨道交通可以实行与房地产捆绑经营.     

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.     

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.     

两种典型公交站点候车时间模型对比研究

乘客候车时间可直接反映公交运输系统的运营状态和服务水平.将常规公交站点分类为是否与轨道交通有衔接,对27路、111路白石桥东站,以及运通105路和87路城铁西直门站进行实地调研,获取各线路晚高峰的乘客候车时间数据,对数据进行拟合与分析.结果表明,客流到站时间分别服从对数正态分布和伽马分布.基于客流到站时间分布函数,反推出乘客候车时间模型,同时对模型进行对比分析,并得出相应结论.     

考虑综合效益的城市轨道交通票价制定方法

城市轨道交通的票价制定涉及到社会各方的利益,合理的票价可以促进城市轨道交通系统的健康良性发展。由于城市轨道交通的票价与其承担的客流量有直接关系,故首先利用logit模型确定城市轨道交通的客流分担率,同时考虑诱增客流量,在此基础上建立起综合考虑包括消费者、企业、政府各方在内的综合效益最优的多目标规划模型,从而求解相应的最优票价。最后以具体实例详细验证了该方法的可行性。     

城市轨道交通与地面常规公交换乘客流预测模型研究

轨道交通与地面常规公交共同支撑着城市公共交通系统.一个城市轨道交通系统效率的发挥,有待于作为集散客流重要交通方式的常规公交的配合,科学地分析与预测轨道交通与常规公交之间的换乘客流量,可以为确定交通枢纽建设的合理规模、各种交通工具在枢纽中的布局分布等提供依据.本文在总结各种客流预测模型的基础上,针对城市的不同情形给出了不同的换乘客流预测模型.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.