地铁车厢内乘客站立位置选择行为研究

基于地铁乘客在车厢内站立位置选择行为设计问卷并调查,引入信效度分析判断问卷及其结果的可靠性,分析乘客在车厢内站立位置的选择偏好和对座位的需求程度.针对乘客从车厢两端和车厢中部车门上车两种情景,将车厢内部站立区域划分为6部分,建立考虑乘客出行距离和车厢内立席密度的乘客站立位置选择基线—类别Logit模型,采用调查数据对模型参数进行估计并验证.研究表明,模型标定结果与调查数据较为吻合,可较好地刻画乘客的选择行为.此外,乘客对车门前区的选择概率随车厢内立席密度的增大而增大,而坐席区域和侧边区域则相反;乘客出行距离较长时,乘客选择坐席区域的概率对车厢内立席密度的变化更为敏感.     

考虑心理压力的地铁站台乘客疏散模型

分析了紧急情况造成的心理压力对地铁站台乘客疏散行为产生的影响, 建立了心理压力与滞留时间、局部密度、危险源距离的数量关系; 研究了心理压力下的疏散期望速度, 建立了修正期望速度模型, 并修正了社会力模型; 针对站台乘客疏散过程, 设计了多智能体感知和决策流程, 建立了基于多智能体技术的疏散仿真模型, 对乘客从接收疏散信号到疏散完成的全过程进行抽象化处理; 运用AnyLogic仿真软件搭建仿真场景, 并将建立的多个模型以接口方式导入仿真软件, 基于北京地铁2号线西直门站台, 研究了乘客的疏散行为。仿真结果表明: 心理压力对疏散时间、疏散速度、乘客密度与绕行距离产生了较大影响, 有心理压力时乘客疏散效率较无心理压力时增大了24.03%, 整体平均疏散时间减少了27.68%, 楼梯区域平均疏散时间减少了36.20%, 衔接区域平均疏散时间减少了22.05%;有心理压力的乘客在楼梯区域的平均疏散速度约为0.226m·s^-1, 无心理压力时约为0.351m·s^-1; 在衔接区域, 有心理压力的乘客最高聚集密度达8.0人·m^-2, 无心理压力时达到9.5人·m^-2, 楼梯区域乘客聚集密度最大值均约为3.5人·m^-2; 有心理压力的乘客平均绕行距离较无心理压力时增加了96.91%, 乘客运动更加混乱。     

城市轨道交通大小交路乘客出行选择行为模型

随着我国城市轨道交通大小交路运营组织模式的广泛应用,准确描述大小交路乘客出行选择行为,对列车开行方案的编制具有重要影响。既有研究普遍认为乘客在面临相同起讫点的多交路出行时具有选择直达列车的偏好,缺少对乘客出行选择行为的研究。以大小交路跨交路出行乘客为研究对象,通过拟定不同到达交路列车形式及满载率设定相应出行情境,由此将大小交路出行的乘客类型进行划分,并针对无直达偏好类型的乘客,分析其自身属性、路径信息、出行距离和列车满载率等因素对乘车选择的影响。结果表明：无直达偏好类型的乘客占比高,出行选择主要受出行距离及当前到站列车的满载率影响。     

非正常情况下地铁乘客应对行为规律调查研究

为了提高轨道交通系统的服务水平和安全可靠性,优化地铁应急资源的配资和布局,需要掌握非正常情况下地铁乘客的出行行为特征,准确预测异常发生后的网络客流重分布情况。本文首先分析了典型情况下地铁乘客可能的行为选择和出行流程,然后采用问卷调查和统计分析的方法,对苏州市轨道交通乘客的构成特征和故障应对行为特征进行了分析研究,接着通过相关性分析得出了影响乘客行为选择的主要因素,并依据数据的变化趋势定性描述了各因素的影响规律,其结果可供应急处置决策提供参考。     

地铁乘客对步行楼梯和自动扶梯的选择行为分析及建模

基于北京地铁6 个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序.利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律.研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素.本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合.此外,扶梯前排队人数少于25 人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25 人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显.不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降.     

动态不确定性环境下的地铁车站应急疏散仿真建模

针对动态不确定环境下乘客初始状态、疏散行为、全局疏散路径不确定等问题,提出基于Agent的疏散行为动态切换模型,并引入选择变更代价实现了多种疏散行为的动态切换;考虑与常态仿真衔接构建疏散空间衔接关系,并提出基于改进Dijkstra算法的全局疏散路径搜索方法;最后,以某车站突发事故场景为例进行多个应急预案的仿真评估.结果验证模型具有可行性,并能更真实反映动态不确定环境对乘客疏散过程的影响,进一步提高了疏散仿真精度.     

北京市轨道交通乘客出行方式选择分析

轨道交通作为城市公共交通的一种承担方式,近年来在大城市公共交通中扮演着越来越重要的角色,因此对轨道交通乘客出行方式选择的分析显得尤为重要. 本文通过对北京地铁5号线进行乘客问卷调查,掌握乘客到离轨道交通系统的方式选择规律及客流空间分布规律. 研究结论主要有：选择步行方式换乘客流量是最大的,客流主要来自直接服务区,选择常规公交换乘轨道交通的比例次之,选择小汽车出行的人一般都是驾车到有条件的车站进行P+R换乘. 在上述数据分析的基础上,提出了轨道交通系统在规划设计上尽可能根据站点的吸引范围及区域特征实现地面公交、自行车、步行、出租车、私家车等与地铁的近距离换乘.     

城市公共交通常乘客通勤出行提取方法

为挖掘公共交通通勤出行精准化特征，从追踪出行链的角度出发，利用公交与轨道多源数据研究常乘客通勤出行提取方法。通过选取潜在职住地设置高频职住地集合，提出公共交通常乘客职住地识别算法，结合出行链起讫站点与职住地空间信息匹配提取通勤出行链，并将常乘客出行分为home-work通勤、work-home通勤和非通勤出行。以北京市“回天地区”公交与轨道出行链数据为例，提取常乘客通勤出行。结果表明：常乘客职住地识别率达到85.9%，常乘客通勤出行和非通勤出行在出行时空分布和出行方式上存在明显差异，通勤出行提取可为北京市面向常乘客开展“预约出行”并分析其出行需求动态特征变化提供依据。     

地铁换乘站不同设施区域乘客走行速度分析

准确测量乘客走行速度是评价和优化地铁换乘站各处设施服务水平的重要依据,从统计角度对乘客在不同换乘设施区域走行速度进行研究.分析了影响走行速度的因素,设计乘客步速规律的抽样调查方法并对北京海淀黄庄站不同设施的行人走行速度进行了抽样调查.通过对调查数据的分析,得出了乘客步速在瓶颈处近似服从平方根正态分布,下行楼梯处近似服从对数正态分布.对各处设施内乘客走行速度进行比较,得出不同设施乘客步速的换算系数.     

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在城市轨道交通的线路网络形成、实行一票换乘并伴随投资主体多元化时,需要建立公平公正的票务清分机制,本文提出一个基于乘客旅行实际时间分布计算各路径上乘客比例的新方法.根据交通卡中的进出站的时间记录,计算出在一段时间内在一对出入站之间完成旅行的所有乘客的时间分布,以这个分布为依据计算在这段时间里各路径上的乘客比例.采用数值模拟的方法在一对有两条有效路径的出入站间产生乘客旅行时间的数据,然后根据这些数据进行客流比例计算.结果表明,即使两条路径的运营时间差异很小也能实现较准确的比例划分,这种动态计算客流分布的方法能更准确地反映实际客流分布.     

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城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.     

城市轨道交通车站乘客群体行为特征研究

为了研究城市轨道交通车站乘客群体行为的产生机理及其变化规律,提出乘客流稳静的概念,用以描述对乘客流状态突变倾向的缓解作用。结合车站设施属性及乘客流时空分布特征,应用乘客群体行为模型,采用仿真情景试验方法,从乘客流流量、密度与速度三个方面量化研究乘客流稳静的影响因素与作用方式,从而揭示乘客流状态突变的内在机理。试验数据显示：设施相对距离对乘客流平均流率衰减具有直接作用;通道出入口设施的相对能力对通道乘客流密度具有影响作用,这种作用与乘客流规模存在内在关系;流线交叉对乘客流速度突变具有较为显著的作用,且同时伴随密度的变化。以试验研究为基础,分别针对流量、密度、速度三个方面提出合理引导、组织与控制乘客流的策略。     

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目前国内许多大城市都在建设或者规划城市轨道交通,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础,科学合理地预测客流已成为决策中面临的重大课题,及时总结城市自身的轨道交通成长规律和客流特征,有助于提高客流预测的准确性.本文根据广州已开通的八条轨道线运营资料,对轨道交通从单线向网络转变过程中的成长规律和客流特征进行分析.最后,从公交整体水平提升、换乘点接入、站点周边用地开发、以及轨道票价制定等方面提出相关建议,为我国轨道交通客流预测水平的提高奠定基础,为轨道交通的建设、运营提供参考.     

基于灰色理论的城市轨道交通短期客流预测研究

城市轨道交通短期客流的预测是制定列车调度计划、车站客运组织工作的关键。在研究城市轨道交通的断面客流特征的基础上,建立基于灰色预测的城市轨道交通短期客流预测模型,提出通过若干组连续历史客流数据构建灰色预测模型,以此类推对未来客流进行预测。以某城市轨道交通网络客流为例进行计算,得到预测数据与真实数据误差较小,验证了该模型与方法的有效性。     

城市轨道交通客流分析

在城市轨道交通的规划设计中,客流资料是项目的必要性论证、方案比选、确定系统规模、进行效益分析的基础.通过对我国十几座城市轨道交通系统30多条线路客流预测资料的分析,结合规划设计的技术决策过程和处理实际问题时的思路,建立了客流分析方法,提出不能仅靠"远期高峰小时单向最大断面客流量"来确定系统规模,应考察单向"最大断面客流量"是否能得到"高断面流量区间"的支撑;阐明了客运量可能的发展趋势;建立了以车站、路段为单元的客流空间分布研究方法和全日客运量时段分布研究方法;提出了应对系统、环境发生变化时的客流预测结果的调整方法.     

城市轨道交通客流网络分布均衡性评价

复杂网络化运营下的城市轨道交通客流呈现时空分布不均衡特点,为量化表征客流网络分布不均衡程度,应用广义均衡性评价工具Gini系数和Theil指数,以车站客流量和区间断面满载率为评价指标多维度评价客流网络分布状态.以上海轨道交通网络为例,基于洛伦兹曲线求解得到早高峰 8:30-8:45、平峰 10:45-11:00和晚高峰18:30-18:45这3个时段全网车站客流分布的Gini系数分别为0.527、0.554、0.540.对照评价标准可知,3个时段客流分布均极不均衡;全网区间客流分布的Gini系数分别为 0.502、0.366、0.476,表明客流区间分布早高峰极不均衡、平峰相对均衡、晚高峰比较不均衡;基于线路分组的Theil指数求解结果与上述结论一致.最后,分析各线路客流分布不均衡对全网不均衡的贡献率,结果与实际客流分布状态相符,验证了本文方法的可行性与有效性.     

基于情景分析的城市轨道交通应急指挥系统功能需求研究

城市轨道交通运营突发事件可能对列车运行和客运组织造成干扰,需要应急指挥系统进行综合调度指挥和应急处置.突发事件具有不确定性,建设应急指挥系统是一项复杂决策,功能需求分析是决策的重要依据,要求功能描述清晰、一致和完整.本文采用情景分析法对突发事件的情景构建、应对任务和功能需求进行了描述,提出了确定应急指挥系统功能需求的策略.并以列车信号系统故障为例进行了分析,给出了功能需求描述和实现功能需求的数据和技术要求.结果表明,利用情景分析法对应急指挥系统进行功能需求分析是有效的,可以较好地解决需求分析不确定性和完整性问题.     

基于耐受性的城市轨道交通车厢立席密度研究

为合理确定城市轨道交通车厢立席密度,从立席乘客耐受感知的角度探讨立席密度对耐受性的影响. 从时间与空间感知的角度探讨综合耐受性影响因素分类,主要包括立席乘客密度、站立时间和候车时间3 个主要因素. 引入区间模糊数,实现对耐受感知的模糊化处理,提高参数的回归精度. 对模型进行回归分析,得出不同类型乘客耐受性的参数估计,绘制耐受阈值关于要素叠加的等值面图. 结合仿真结果,对立席密度耐受阈值进行修正,结果表明,常规条件下,普通出行乘客所能接受的最大立席密度为6.57~6.92 人/m2,通勤出行乘客所能接受的最大立席密度为7.21~7.63 人/m2. 模型结果为规划设计中确定合理立席密度提供参考依据.