城市轨道交通车站站台客流集散模型与仿真

结合车站站台客流类型、客流集散流程和客流集散影响因素,建立城市轨道交通车站站台客流集散模型。采用Anylogic软件建立站台客流集散仿真流程和仿真模型。以北京地铁4号线北京南站站为工程背景,对其站台客流进行了仿真计算。结果表明,站台客流集散模型能有效刻画高峰时段内站台客流的集散变化规律,验证了仿真模型的可行性。进一步探讨了高峰时段内基于不同发车间隔和不同上下行时间差的站台客流集散变化规律以及疏散仿真试验。形成了一种可操作的站台客流集散动态分析方法,可为城市轨道交通运力配置和车站客流组织提供一定参考。     

VISSIM在世博高强度客流设施服务水平分析中的应用

高强度客流设施的服务水平评价是2010年上海世博会需要解决的核心问题之一.目前在这方面缺乏相应的理论和技术支撑.提出通过动态模拟出入口广场人群流动的方法来评估入口设施的服务水平.利用VISSIM仿真技术具有的直观、准确、灵活、可重复试验的特点,进行集散设施抽象建模、进出闸机的关键参数校核和集散广场访客行为的模拟.以上南路入口广场客流集散为研究背景,对该入口未来高峰时段的客流进行了模拟,取得了较好的仿真效果.VISSIM仿真模型可满足客流集散仿真的需求.     

基于Anylogic的地铁车站集散能力仿真分析评估

本文根据地铁车站作业流程,利用Anylogic软件建立客流集散仿真模型,对北京宣武门地铁车站不同时段的乘客集散过程进行仿真.通过对仿真数据的分析,给出车站设备设施布局的优化建议,为运营管理提供支持.     

动态仿真技术在城轨交通车站设计中的应用

论述对城市轨道交通车站形式、规模及内部设施布局进行科学合理的设计,是提高车站客流集散效率和服务水平的前提.从乘客交通流的微观仿真理论出发,对比传统静态评价方法,利用计算机仿真技术,提出城市轨道交通车站设计及能力评价的动态仿真方法;通过对仿真结果进行数据分析,证明动态仿真方法对城市轨道交通车站设计及设施能力评价具有较好的适应性.     

基于RSM的地铁车站集散能力仿真计算

结合地铁车站乘客集散过程的特性,分析车站集散能力及影响因素;以单位时间内车站最大集散乘客数量和最小平均集散时间为目标函数,建立地铁车站集散能力优化模型;针对模型中目标函数难于使用解析方法求解的情况,构建基于排队理论的乘客车站集散过程仿真模型,并在原优化模型基础上提出车站集散能力仿真计算模型;考虑到仿真模型的效率,提出基于响应曲面法(RSM)的车站集散能力求解算法。以北京地铁2号线某站为例开展研究,计算分析不同仿真方案下车站集散能力和平均集散时间,验证模型及算法的有效性与实用性。     

基于仿真的城市轨道交通站台客流滞留分级预警方法

站台是城市轨道交通车站客流集散和客流高峰期限流的核心区域。运用计算机仿真的方法对列车延误时站台的客流滞留、密度分布和服务水平变化过程进行了仿真研究,测算了站台达到拥挤和安全极限时的客流容量,分析了不同客流到达率下站台达到拥挤和安全极限的时间分布以及服务水平变化曲线,并提出利用关键控制点对站台进行客流拥挤和安全分级预警的方法。     

城市轨道交通系统故障时的客流动态分布仿真研究

分析了轨道交通系统故障对线网上客流分布的影响。设计了列车运行与车站客流变化仿真系统。根据客流的时空分布特点,基于列车运行图随机设置和生成故障,模拟列车运行与车站客流变化,以观察受故障影响后的线路客流分布情况。仿真结果可为制订故障处置预案、配备车站设施和确定乘客疏散方案等提供依据。     

基于网络瓶颈控制的轨道交通车站客流疏导研究

轨道交通客流在特定时空区间的强聚集效应导致车站内部设施的服务能力与客流量不匹配,极易造成乘客拥堵、滞留等问题。通过对轨道交通车站客流流线大范围调研,确定服务设施实际通行能力,识别车站瓶颈区域。进而利用多点联动的瓶颈控制方法,构建网络瓶颈客流疏导模型,协调流线网络结构中设施通行能力的匹配度,计算瓶颈点上下游客流调节量。以北京东单地铁换乘站为例进行流线瓶颈优化,制定不同客流强度下瓶颈优化方案,验证模型的有效性和实用性。模型可协助车站管理人员明确瓶颈控制区域的范围,并制定详细的限流泄流乘客量分配,为高密度客流组织提供理论依据与数据支撑。     

安检互认条件下的市郊铁路与地铁换乘站客流模拟仿真研究

在分析研究既有的行人仿真方法的基础上,利用基于元胞自动机的客流仿真技术对安检互认条件下的市郊铁路与地铁换乘站进行仿真,将车站内客流需求、设施设备、运行计划、乘客行为和客流组织集成到SRAIL系统中,通过动态监测手段对设施设备布局进行合理评估。并以在建的新航城站为例,通过SRAIL系统对站内客流进行仿真,从服务水平、交通组织等角度为调整、选择车站设计方案提供依据。     

城市轨道交通换乘站大客流组织的仿真

城市轨道交通换乘站的客流结构复杂、车站设施多样化,科学合理的车站客流组织方案至关重要.以上海世博会背景下的马当路车站为例,应用自主研发的客流分布仿真系统研究了换乘站大客流组织工作的关键问题.结合仿真结果提出了车站设施、客流组织优化建议,以及车站人员的合理布岗等措施.     

基于乘客候车时间的行车考核指标研究

乘客候车时间是乘客时间成本的重要组成部分,反映城市轨道交通运营企业的服务水平。相比行车正点率,乘客候车时间能够更好地作为城市轨道交通企业服务水平和自身运行状况的最主要考核指标。本文在已知站间客流分布和列车到站时刻基础上,提出乘客候车时间的计算方法,并分析了乘客候车时间指标的应用。该研究对城市轨道交通运营企业优化考核指标体系具有重要意义,并为乘客候车时间计算提供参考。     

重庆主城区现状轨道交通问题分析与建议

从客流量、客流分布、车站客流、运行效率、换乘情况等几个方面,分析重庆市主城区轨道交通存在的五大问题:总体客流效果相对较差、客流量空间分布不均衡、部分核心区段线路相对拥挤、重点车站换乘压力较大、运营效率不高。从城市空间结构拓展,轨道车站与人口、用地的契合关系,车站覆盖率,站间距等方面找出存在问题的原因,如城市拓展需要时间、轨道功能层次尤其是快线缺乏等,从进一步加密中心区线网密度、规划轨道快线、做好车站的规划建设等方面提出后期优化完善建议。     

城市轨道交通突发大客流对车站客运服务水平的影响简

文章分析突发大客流对车站服务水平的影响及原因，以此为基础构建突发大客流对车站服务水平的影响模型，最后有针对性地提出应对措施，确保车站乘客安全和运营秩序正常。     

轨道交通车站超高峰系数 概念辨析及取值研究

轨道交通车站超高峰系数是反映车站高峰客流特征的关键指标之一,是城市轨道交通设施设计规模的重 要依据。首先对超高峰系数的概念进行辨析,指出车站超高峰系数应为车站高峰小时内最大 20 min 进出站客流量 的小时当量与高峰小时进出站客流量的比值。然后,以北京市城市轨道交通车站为实例,对其超高峰系数进行综 合分析,提出轨道交通车站超高峰系数的主要影响因素。研究结果表明：虽有约 74%的轨道交通车站超高峰系数 处于相关规范推荐值 1.1～1.4 区间,但另有 26%的车站超高峰系数处于 1.0～1.1 区间,低于规范推荐最小值;车 站周边用地性质、车站高峰小时进出站客流量及车站客流管控限流措施对车站超高峰系数的取值均会产生影响; 就业类车站超高峰系数取较大值的可能性更高;高峰小时客流较小的车站,其超高峰系数往往偏大,而高峰客流 规模超大型车站,其超高峰系数取值一般不超过 1.2;此外,轨道交通车站限流会降低其超高峰系数。     

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。     

广州城市轨道交通衔接设施用地配置模型与应用

交通衔接设施对于提高轨道交通客流集散效率具有重要作用。基于城市轨道交通与其他交通方式的换乘客流及各种交通方式的出行特征,进行数理模拟分析和推导,建立城市轨道交通衔接设施用地配置模型。以广州市为例,参照国家相关标准规范以及广州地铁的实际调研数据标定模型参数,确定各类交通衔接设施的用地配置指标,指导交通衔接设施规划和建设。通过对广州地铁已运营的214个车站的交通衔接设施规划实施评估及服务满意度调查发现：交通衔接设施用地已纳入法定控规进行严格管控并监督实施,近5年交通衔接设施的规划实施率从原来的21%提高到53%,乘客对交通衔接设施的服务满意度从原来的37%提升至76%,为广州地铁出行“最后一公里”的便捷接驳提供了有力保障。     

重庆轨道交通客流量分布特征

根据重庆轨道交通客流量统计数据,分析总结了重庆轨道交通客流量分布特征。重庆轨道交通客流量分布受居民出行行为影响较大,进出站客流量较大的车站基本分布于两路口站附近。不同类型车站的客流量分布特征也不相同,商业类、对外枢纽类和高校类车站的客流量分布相对均匀,其他类型车站客流量的早晚高峰明显。重庆轨道交通线网最大客流量断面位于换乘站上游,故应做好换乘站的客流组织工作,并提高设施承载能力。