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为分析公交乘客出行特征,利用公交IC卡数据、公交GPS数据、车载机数据和单程站点关系表,通过各类数据关联融合,提出适用于一票制公交大数据的系统化处理方法。基于Oracle搭建分析数据库,采用Python语言编写代码,构建了乘客上车站点推断算法、基于出行链的乘客下车站点推断算法、基于概率的乘客下车站点推断算法和乘客换乘站点识别算法4种站点推断算法。基于此,运用银川公交大数据进行客流集散点识别、客流走廊识别,得到公交站点上下客流量分布情况、公交线路客流量分布情况、公交站点的换乘客流量分布情况。研究结果表明,一票制公交大数据系统化处理方法在分析公交乘客出行特征方面具有一定的应用价值。 相似文献
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随着铁路运营向高密度和重载方向飞速发展,钢轨磨耗问题日益突出,严重影响铁路运营安全,增加运营成本。依托石太线对小半径曲线外轨侧面磨耗影响因素进行研究,分析小半径曲线五大主点外轨侧磨规律,采用广义控制变量法等统计方法分析钢轨使用年限、曲线顺坡率对外轨侧磨的影响。研究结果表明:圆曲线段侧磨更为严重,缓和曲线段侧磨发展速率更快;外轨侧磨在新轨使用4~5个月后基本呈线性增长,并随顺坡率的增大先减小后增大,变化趋势呈抛物线型。 相似文献
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基于地铁自动售检票系统连续一周的数据,从多粒度、多层次、多角度对比分析了北京与伦敦地铁乘客的出行规律。结果显示:北京与伦敦地铁乘客的出行频次分布相似,但伦敦地铁的高频出行乘客更多,而北京地铁的低频出行乘客更多;伦敦地铁的总体换乘比例略低于北京,更便捷,且伦敦的短距离出行比例远高于北京;北京地铁周末的通勤出行更多,而伦敦市民从周五至周日的夜晚出行更多。地铁乘客的出现规律不仅与城市结构,居民的工作生活状态有关,对城市轨道交通的网络结构及运营管理也有重要的参考价值。 相似文献
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轨道交通网络和常规公交网络作为公共交通系统的主要组成部分,研究乘客在两网复合网络上的方式选择行为有助于提升公共交通系统的协同运营。然而,以往的研究通常只对单个网络出行进行研究,未考虑到出行完整性。针对此不足,基于多源数据融合、轨道与公交网络拓扑融合,提出乘客在公共交通复合网络上的完整出行提取方法;复杂网络中方式选择的本质是路径选择,因此在构建耦合换乘站点的公共交通复合网络基础上,建立5种考虑多种因素组合的多项Logit选择模型,以分析在复合网络中对乘客出行行为影响最显著的因素组合;最后将模型应用于北京市某工作日的公共交通网络及刷卡数据。研究结果表明,基于完整出行的选择模型优于基于出行阶段的选择模型;通勤者在公共交通复合网络上的方式选择行为与考虑在车时间、候车时间、换乘时间、换乘次数的出行总时间及票价因素显著相关,且出行总时间的影响更大;换乘、候车时间对通勤乘客在公共交通复合网络中方式选择的影响较低,通勤者更加偏好出行总时间短的路径。研究结果可为提升轨道与公交的协同程度提供技术支持。 相似文献
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检票闸机作为车站乘客流线上的重要瓶颈设施,在实际设计中,检票闸机的布置比较随意,并没有做定量方案比选分析.本文通过总结既有车站检票闸机布局形式,结合现场观测,在调研闸机实际通过能力、标定参数的基础上,选定了两种典型的闸机布置形式,分别建立了行人仿真环境.根据两种布局方式下的仿真输出结果,比较了两种布局形式下行人行走时间、行走距离和行人密度等指标,推荐了比选结果中较好的方案. 相似文献
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降低城市轨道交通征地拆迁成本的探讨 总被引:3,自引:0,他引:3
在大量数据的基础上,分析我国城市轨道交通征地拆迁成本的现状,认为目前这项成本过高且有增长的趋势;从用地控制规划、车辆段规模、资源共享等方面,提出降低征地拆迁成本的措施和方法。 相似文献
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为解决传统仿真技术存在的软件购置成本高、二次开发性有限、展示效果不佳等问题,研发基于虚拟现实(VR)的地铁应急疏散仿真系统。系统通过Unity开发平台,借助SmartFire、3DS Max作为辅助工具,融合火灾数值模拟数据、社会力–智能体仿真模型,以青年路站为例,实现沉浸式仿真系统并进行仿真试验。仿真结果表明:系统可有效地仿真地铁突发事件场景下的客流疏散状态变化,降低疏散演练与仿真试验成本,提高仿真配置灵活性与仿真过程可视化效果,为乘客安全逃生教育与基于乘客疏散行为特征的应急处置方案优化提供参考。 相似文献
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针对目前设计手册中城市轨道交通车站站台宽度计算存在的问题,本文根据现场调研,借鉴其他国家或地区的设计规范,提出了计入楼扶梯纵向对应宽度的改进站台乘降区宽度测算方法;并采用计算机行人仿真工具,分别根据原方法和改进方法计算得到的站台宽度建立了案例车站的实体环境,进行仿真分析,得到了两种方法设计的车站的行人密度分布、行人时间损失、站台集散时间等指标.指标对比显示,对站台集散能力起决定作用的是站台楼扶梯,采用改进的计算方法,站台宽度虽然有缩减,但是整体服务水平降低不大,改进的计算方法在满足站台安全舒适性的要求的同时可缩减车站规模. 相似文献
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乘客出行规律对城市轨道交通运营管理至关重要,而不同时间粒度下观测到的客流规律差异较大。以往研究缺乏多时间粒度车站层级客流规律的量化研究。本文基于刷卡数据分析不同时间尺度下地铁出行规律的相似性。构建客流时间序列模型和相似性度量方法,使用连续五周北京地铁刷卡数据分别度量1 min到720min共16个时间粒度下,进站客流和OD客流与历史同期的相似性大小,并基于度量结果给出一定精度要求下预测短时进站量和OD量时的最小时间粒度推荐值,以综合相似性指标对全网车站的可预测等级进行划分。多角度统计分析结果表明,工作日客流与历史同期相似性较大,高峰比平峰、早高峰比晚高峰相似性大。 相似文献
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