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大型活动客流具有短时集聚与疏散的特点,为保障活动结束后场馆附近公交客流的快速有序疏散,构建三层级公交疏散运保体系,包括公交常规线、专用快线和微循环线.按客流量疏散目的地将其分为城市市内的内散客流量和需前往高铁站、飞机场等对外客运枢纽换乘至其他城市的外散客流量.对内散客流量,采用微循环线将乘客运送到公交常规线站点接驳出行;对外散客流量,采用微循环线将乘客运送到专用快线站点,再运送到对外客运枢纽.基于SUMO仿真平台,选择苏州市奥林匹克体育中心体育馆作为大型活动承办场所,仿真三层级公交保障方案下的客流疏散场景,更直观地说明微循环线的作用及其与公交常规线和专用快线的联动特点. 相似文献
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每逢十一、春节等客流高峰期,铁路客运的普通列车一票难求状况依然,航空乘客爆满。但是公路客运却没见到往年那种候车室客满为患、车站人山人海的景象,期待中的客流高峰并没有如期出现,相反在个别线路上还出现了车辆吃不饱的少有景象。虽然从交通运输部公布的道路客运春运数据看, 相似文献
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为研究轨道交通线网多站连续换乘下的客流组织,将连续换乘站客流分为本线同源客流和邻线同源客流,通过Pearson 相关系数判断连续换乘站的相关性,将相关性高的连续换乘站组团,作为大客流情况下客流线控、网控的研究对象以制订相应的方案。最后以广州市轨道交通网络为例,对满足条件的各组团本线、邻线同源客流相关系数进行计算,当同源客流相关系数
大于0.6即具有高相关性时,可制订客流线控、网控方案;以地铁3号线体育西路—珠江新城组
团试点制订线控、网控方案,得出两种方案下各关联站点的限流值,并提出线控、网控方案的启动时机。结果表明,采用线控、网控方案可以有效提高连续换乘站的客流控制效果和客流疏散效率。 相似文献
55.
高速铁路短期客流预测是铁路运输系统的重要组成部分。无论是对列车开行方案的制定,还是对如何采取正确的营销策略,都具有重大的现实意义。通过混合经验模态分解方法和神经网络方法相结合的EMD-BPN方法来预测高速铁路短期客流量。组合方法主要分为三步:首先,使用经验模态分解方法将客流时间序列分解;其次,将IM Fs作为BP神经网络的输入;最后,应用神经网络对客流量做出预测。数值实例表明,该方法对于高速铁路短期客流预测在精度和稳定性上都有良好的表现。 相似文献
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根据城市轨道交通客流短时预测量进行运营编组设计,更接近客流的实际运营情况,具有实时、灵活和快速响应等优点.以一周为周期,使用最近一周的历史断面客流量作为原始数据,应用嵌入式灰色神经网络组合模型进行短时预测,得到的下一周期断面客流量更符合客流不断变化的趋势.以此为基础进行运营编组设计,使其更能适应客流量的实时变化.然后将按计划运营的实际客流纳入历史客流,进行循环修正更新,作为下一周期客流短时预测基础进行运营编组设计.基于城市轨道交通客流短时预测的运营编组优化,在一定程度上可以提高城市轨道交通系统运能,提升运营效率,降低运营成本. 相似文献
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