南京地铁换乘站大客流组织方法的探讨

地铁南京站是地铁1号线、3号线的换乘站,客流量大,换乘客流多,如何做好南京站的大客流组织工作是南京地铁1号线客运组织的重点工作。本文以1号线南京站为例,根据南京站在线网中的位置和客流特点,对南京地铁进入网络化运营时期后的大客流控制措施进行一定的探讨。     

广州地铁线网车站大客流控制策略

随着地铁线网不断发展,地铁车站不可避免地面对大客流压力。在设备资源有限情况下,广州地铁采取车站级客流控制、单线级客流联控和线网级客流联控。同时在高峰时段定时启动客流控制,做好乘客宣传,确保车站客流组织的安全顺畅。     

南京地铁1号线及南延线运营模式探讨

在南京轨道交通近期线网规划和客流预测的基础上,结合南京地铁1号线及南延线运营模式的选择,重点从通过能力和车底运用数量两个方面对"卜"形和"Y"形与独立运营相结合这两种模式进行探讨。     

南京城市轨道交通线网大、架、定修布局建议

通过研究南京轨道交通线网规划、正在建设的南京地铁1号线、正在设计的南京地铁2号线车辆设备,对南京轨道交通线网大、架、定修布局提出建议。     

郑州地铁短期客流预测研究

建立符合郑州地铁客流特点的短期客流预测模型并运用到线网客流预测工作中。短期客流预测模型可预测未来1个月内工作日、周末及节假日的线网客流,为线网日常运营管理及运输组织工作提供有效参考依据。     

多元数据在北京轨道交通线网规划中的应用

随着城市轨道交通的发展,越来越多的难题显现出来,多元数据分析模型可为轨道交通线网规划提供定量技术手段。首先,介绍北京轨道交通多元数据库的构建,主要包括地铁AFC刷卡数据、手机信令数据、公交IC卡数据和浮动车数据等;其次,从地铁车站进出站客流特征、地铁车站换乘客流特征和线路断面客流特征三方面,阐述轨道交通现状客流特征;最后,以具体线路为例,对该线路的运营现状和线上重点车站存在的问题进行分析,并提出优化建议,展现多元数据在北京轨道交通线网规划中的应用。     

地铁临时线网应急指挥中心客流及行车设备监控平台设计方案

介绍广州地铁临时线网应急指挥中心客流及行车设备监控平台总体架构和主要功能，设计方案考虑了工程特点及建设要求等因素，对大屏幕显示技术方案进行了详细分析，并采用KVM OverIP技术实现信息采集，成功实现临时线网应急指挥中心应承担的各项功能。     

天府广场站节点与平行换乘方式的研究

研究目的：通过对2种不同换乘方式的研究,阐述地铁车站的换乘方式。研究方法：从线路走向、换乘客流量及换乘客流特点、区间线路方案,对节点或平行换乘方式进行研究。研究结果：节点和平行换乘方式均能满足天府广场站换乘客流的换乘要求。研究结论：重要的地铁换乘车站,应根据不同城市、不同线网、不同线路走向、不同站点各自不同的特点,并结合站址周边环境条件,从一个区域的范围研究任何有价值换乘方案,经技术经济比较后,提出经济、合理、可行的地铁换乘车站建筑布置形式。     

基于Anylogic的地铁车站客流仿真分析

采用Anylogic仿真软件，从流畅性、时效性及舒适性3个方面，对地铁车站进行客流优化研究，以地铁车站乘客平均排队人数、平均逗留时间及区域密度3项指标分析和评价客流组织方案。具体以兰州地铁西站什字站为例，建立乘客进出站流线及列车进出站的人?车混合仿真模型，对兰州地铁西站什字站站厅和站台的客流进行研究，分析站内客流存在的主要问题，并针对瓶颈问题提出优化建议，从设备配置和管理措施2个方面进行客流优化。     

地铁“南京火车站”站 的实施方案设计

在地铁“南京火车站”站的实施方案设计中，笔者与同事认真分析了车站周边环境状况，选择了合理的站址位置；在确定地铁“南京火车站”站的整体布局与车站形式时，充分考虑了地铁“南京火车站”站与南京铁路新客站的功能整合；在地铁“南京火车站”站的具体建筑设计时，充分考虑了客流变化与旅客活动的特点。     

基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。     

地铁换乘客流实时监测模型研究

针对地铁换乘客流随机性强及短时冲击性等特点,在分析地铁线网结构的基础上,提出基于时序倒推的地铁换乘客流实时监测模型,并采用BP神经网络算法进行模型求解。选取南京地铁典型换乘站对所述方法进行分析验证,进一步说明模型的合理性和可行性。     

基于 VMD-GRU 的城市轨道交通短时客流预测

精准的客流预测是轨道交通运输计划编制的基础和依据,为提高城市轨道交通短时客流的预测精准度, 基于城市轨道交通短时客流的动态性、非线性、不确定性、周期性、非平稳性及时序性等特点,提出一种组合 模型预测方法,即 VMD-GRU 神经网络预测模型,由变分模态分解和门控循环单元组合而成。变分模态分解的 作用是分解短时客流,降低数据中的噪声,减少数据波动;门控循环单元的作用是基于分解的短时客流,进行 客流预测。经南京地铁的数据验证,该模型在地铁短时客流预测方面效果良好。与 GRU 相比,VMD-GRU 在 15、30 和 60 min 的时间粒度下,预测准确度分别提升 7.57%,16.93%,18.47%。该模型可为地铁运营管理部 门对车站客流管理、日常行车计划制定等提供有效的数据支撑,从而提升线网总体运营效率以及轨道交通系统 的服务水平。     

新线开通后深圳地铁线网客流成长特征分析

分析深圳市轨道交通网络化发展过程中的客流变化特征,重点针对深圳地铁三期工程7、9、11号线开通后运营实际,从"网、线、点"3个层面综合分析轨道交通客流发展规律和时空分布特性,尤其是新建线路对原有网络的影响。网络层面重点分析网络客流规模、强度与地铁建设的关系;线路层面着重研究不同性质线路高峰断面、客运量增长特征的差异性;车站层面分析进出站客流、换乘客流、接驳客流的特征。通过对客流特征的分析,进一步针对未来深圳轨道交通规划设计及运营提出几点建议。     

基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流 控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度 Q 网络的多站协同控制模 型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高 客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所 提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车 站的乘客拥堵。     

地铁天津站换乘方式探讨

天津地铁已进入网络化运营阶段,此文在介绍地铁天津站换乘及客流组织方式的基础上,对站台型式的设置进行分析比较,并提出地铁换乘车站设计的几个原则,以使换乘车站的设置能够更好的为运营服务。     

北京地铁西直门站换乘流线优化方案探究

北京地铁西直门站是大型换乘站,采用单向换乘模式。根据西直门站的周边条件,从客流量、站内设施布局和标志设置入手,通过分析4号线建成后西直门站换乘流线及换乘客流的现状,指出了西直门站乘客换乘方式存在的主要问题。提出了优化换乘流线(方案1)及工程改造(方案2)两个优化方案,并对方案2的换乘客流进行了仿真及评价。方案2解决了西直门站3线换乘问题,提高了西直门站的换乘效率。     

地铁车站大客流组织措施研究

针对地铁车站大客流组织问题，以天津地铁营口道站为具体研究对象，结合实际运营经验，对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先，结合营口道站实际运营情况和一线工作经验，总结地铁车站的大客流组织原则；其次，从乘客乘坐地铁的流程入手，详细分析影响车站大客流组织的主要影响因素，定量化计算AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序？、列车运能和客流疏导能力等；最后，遵循大客流组织原则，针对影响大客流组织的主要因素，从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

基于FTA-BN的综合交通枢纽中地铁车站安全风险评价

以综合交通枢纽中的地铁车站安全为研究目标,综合考虑综合交通枢纽中特殊的客流组成和乘客特征,以踩踏、火灾、水灾、公共卫生和大面积滞留5类易发风险事故作为研究对象,基于FTA-BN方法对其影响因素进行分析,识别其风险因素,建立相应的事故树模型,转化为贝叶斯网络模型进行风险评价;引入三角模糊数处理专家自然语言,得到贝叶斯网络中的先验概率和条件概率分布,然后通过贝叶斯网络模型进行网络推理计算和敏感性分析,找出地铁车站中的薄弱部分,制定相应的风险管控措施,从而提高枢纽中地铁车站对于紧急事件的应对能力。以广州南站地铁车站为例进行快速评价,结果表明：广州南站在公共卫生安全方面存在一定危险,发生概率为42.98%,且较易发生大面积滞留事件,可能性为30.40%。     

城市轨道交通车站高峰客流偏差研究

城市轨道交通车站设计时,大多数城市采用预测的城市高峰小时客流作为设计客流。但由于城市轨道交通车站客流的高峰出现时段与城市高峰小时不完全一致,导致某些车站设计客流偏小。为研究城市高峰小时客流与车站高峰小时客流的差异,通过引入车站高峰客流偏差系数,合理确定车站设计客流。以西安市地铁为例,运用最小二乘支持向量机建立预测车站高峰客流偏差系数的模型,得出训练集拟合优度为0.71,测试集预测平均相对误差为2.41%,模型拟合效果良好,表明最小二乘支持向量机能够很好地预测车站高峰客流偏差系数。