适用于一票制公交大数据的系统化处理方法及应用 ——以银川市为例

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。     

铁路小半径曲线外轨侧磨影响因素分析

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。     

北京与伦敦地铁基于自动售检票数据的客流出行规律对比分析

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。     

基于智能卡数据的轨道与公交复合网络通勤方式选择行为研究

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。     

轨道交通车站检票闸机布局的仿真优化

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．     

基于虚拟现实技术的地铁火灾疏散仿真平台研发与应用

目前地铁站火灾疏散演练与实验多采用人与火分离的方式进行,所得结果能否反映乘客在真实火灾中的行为存在较大不确定性。对此,研究基于虚拟现实(VR)技术,集成走步设备、视觉设备、火灾仿真、地铁环境系统建模等技术,构建适用于地铁大空间的沉浸式火灾疏散仿真软硬件技术框架。其中地铁列车、车站、隧道等环境采用UNITY建模,而火灾动态发展则加载SMARTFIRE仿真结果导入。以北京地铁6号线某车站及隧道为案例,应用系统框架开发具有丰富交互功能的火灾疏散演练综合平台,设计并开展实验。初步结果表明:乘客行为及体征参数在虚拟火灾中均有明显变化,体现虚拟环境较高的还原度;大部分乘客在逃生过程中较少观察疏散标志;双洞隧道疏散中乘客通常会错过横通道,VR技术在地铁疏散领域非常有应用潜力。     

降低城市轨道交通征地拆迁成本的探讨

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。     

基于VR的地铁应急疏散仿真系统研究与实现

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。     

地铁车站同站台换乘实现方式的仿真研究

本文基于对香港铁路公司的实地调研,结合其线网规划,分析了香港地铁同站台换乘的实现形式、运营特点,并与其他城市同站台换乘站的实现形式进行对比,采用计算机行人仿真方法和工具,建立3D仿真模型,对两种典型的同站台换乘布置形式进行评价分析,比较了两种形式下换乘站台的客流密度和换乘时间等指标,认为在换乘量较大的情况下香港地铁采用的单向同站台换乘可以大幅提高换乘效率。     

基于刷卡数据和高斯混合聚类的地铁车站分类

合理的城市轨道交通车站分类对车站的规划设计及客流预测有重要作用。基于刷卡数据提取出行时间、频次、车票类型等反映车站客流特性的若干变量,运用主成分分析法(PCA)和高斯混合模型(GMM)进行车站聚类。该聚类方法不仅可以识别车站类别,同时可以根据后验概率确定混合类型的车站。以北京地铁为例,将全网233个车站分为4类,利用地理信息系统(GIS)工具可视化分类结果,并叠加地理信息描述各类车站的特征,直观地展示了部分混合性质的车站。与K-均值聚类结果比较显示,GMM方法可以更好地解释多种特性混合的车站类型。