城市交通网络中客流机理的理论探讨

对城市交通客流的机理、性质及可能函数进行了探讨,构造了客流随机网络马尔可夫排队模型,拓展了经典排队模型。     

地铁候车系统的PH/PH~[0,C_1]/1/C批量服务排队模型

在考虑客流到达和服务随机性的基础上,首先验证了理论上可以逼近任意分布的PH分布能很好地拟合客流到达和服务规律,然后建立了描述地铁候车排队现象的PH/PH~[0,C_1]/1/C批量服务排队模型,并采用AnyLogic软件仿真验证了模型的通用性和准确性。结果表明,针对9组不同到达率和变异系数的客流数据,仿真模拟和排队模型计算的各项指标的最大绝对误差在0.01~6.06之间,最大相对误差在0.91%~7.69%之间,并且模型结果均在仿真结果的95%置信区间内,故该模型可较好地描述地铁候车排队现象。     

考虑随机性和状态相关性的地铁宽度设计

研究目的:地铁行人通道宽度设计直接决定通道的服务水平和流通效率,为使设计的地铁通道宽度满足给定的服务水平和需求的波动性,本文在考虑客流到达、服务的随机性和状态相关性的基础上,建立描述通道排队现象的状态相关排队模型及基于该模型的服务水平和通道宽度的量化关联模型,以供地铁车站合理设计行人通道宽度。研究结论:(1)通过模型与微观仿真验证,本文以准生灭过程建立的的PH状态相关排队模型,可以准确描述通道排队现象;(2)基于PH状态相关排队模型的通道有效宽度量化值较其他排队模型计算值有所提高;(3)在PH状态相关排队模型设计宽度下得到的真实人均面积与设计服务水平最接近,而其他模型的计算值均无法满足设计服务水平;(4)本研究成果对真实有效描述地铁通道排队现象,地铁车站规划设计与运营管理具有重要意义。     

排队论在地铁自动售检票系统中的应用

自动售检票(AFC)终端设备配置的合理性是车站高效、安全运营的关键,目前AFC终端设备的计算依据相关规范,以分期满足近、远期高峰小时预测客流量,未考虑乘客到达的规律和设施服务的随机性.考虑到客流到达的特性,引入排队论的概念,建立排队模型,通过计算可直接得出不同情况下的排队时间、服务时间等指标,直观的反应了设备配置对应的...     

基于M/G/c/c模型的地铁车站楼梯通道疏散能力瓶颈分析

乘客疏散能力及服务水平是地铁车站设计与站内客流组织的重要组成部分,也是保证安全运营的重要影响因素。M/G/c/c网络排队模型适用于各种空间内行人运动过程分析及相应指标的计算。本文在乘客运动特性分析基础上,结合车站空间结构特征,构建基于M/G/c/c的地铁车站楼梯与通道乘客疏散能力瓶颈分析模型。以北京地铁2号线与4号线的西直门换乘站为例开展研究,计算分析该站在乘客到达率发生变化时楼梯、通道的疏散能力瓶颈点,验证模型的有效性与实用性。     

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。     

天津地铁客流发展规律及特征分析

天津地铁网络化运营初步形成后,线网客流出现了急剧性增长特征。详细介绍了天津地铁线网客流成长过程、发展规律和客流特征,包括客流构成、客流时间和空间特征等,以期为其他城市轨道交通网络化运营过程中的运营管理及客流预测、分析提供参考。     

郑州地铁1号线客流时空分布特征分析

以实际运营客流统计数据为依据,从周客流、日客流、时客流等时间分布角度,以及从客流流向、区段客流等空间分布角度描述并分析了郑州地铁1号线客流的时空分布特征,并在此基础上提出地铁行车运营策略的改进建议。     

城市轨道交通客流与行车组织分析

客流的基本特征是其沿时间和空间分布的不均匀性,即客流的动态特性.客流的动态特性直接决定城市轨道交通的行车组织.分析了城市客流的时空动态特性,给出依据客流动态特征设计行车组织的原则.以南京地铁南北线客流预测数据为例,探讨了客流与行车组织之间的关系.     

基于云模型的城市轨道交通短时客流预测

城市轨道交通线路短时客流具有不确定性特征。分析了短时客流的准周期性,用云概念表示短时客流的特征,构建历史时间云、历史客流云、当前客流趋势云以及客流预测云,并建立时间云与客流云的关联规则,将时间云作为规则前件,客流预测云作为规则后件构建单条件多规则不确定性预测云模型。以南京地铁2号线15 min间隔的进站客流预测为例,将云模型与ARIMA模型的预测结果进行对比分析,证明云模型应用于短时客流预测的有效性,从而为城市轨道交通线路短时客流预测提供了一种新途径。     

面向冬奥会突发客流的铁路客运运力应急处置策略研究

客流分布特征及规律是铁路客运运输组织的依据,根据客流状态及时调整运力配置,充分满足旅客出行需求,铁路主要的运营目标。京张高铁目前已投入运营,并将成为北京冬奥会铁路运输系统。文章基于京张高铁历史客流数据和已公布的冬奥会赛事日程信息,对冬奥会期间崇礼和延庆赛区的基本客流构成和特征进行分析和预测;分析冬奥会赛事期间突发客流成因及形成过程,确定了客流密度分级定义,以对客流密度进行分级监测和预警,准确把握铁路运输系统面临的客流压力大小;分别从客流和运力利用状况两个角度,定义冬奥会突发客流预警指标,提出实现突发客流与铁路运力相匹配的应急措施,实现冬奥会期间突发客流应急处理闭环管理。     

断面客流不均衡条件下的地铁行车组织方法

结合地铁客流的分布特征,分析了地铁客流时间和空间分布的不均衡性,给出了依据客流不均衡性设计行车组织方法的原则。此外,给出了各种不均衡性的数学公式描述。以西安地铁二号线客流预测数据为例,探讨了客流分布特性与行车组织之间的关系,设计了相应的行车组织方案。     

城市轨道交通客流增长滞后性与预测方法研究

城市轨道交通客流是确定城市轨道交通建设规模及投资决策的主要依据,然而客流增长速度并不与城市轨道交通建设同步.考虑到城市轨道交通客流增长的滞后性,利用上海城市轨道交通1996-2010年客流与建设数据,基于协整理论建立了向量自回归模型进行城市轨道交通客流预测.研究结果表明:城市轨道交通客流与城市轨道交通网络长度以及连接度存在协整关系;在城市轨道交通建设初期,客流增长对于网络长度具有显著滞后性,随着城市轨道交通系统的完善客流滞后性减弱;2011年上海城市轨道客流预测误差为9.3％.     

基于IC卡刷卡数据的深圳市轨道交通站点活力研究

基于深圳市IC卡刷卡数据,分析深圳市轨道交通网络客流分布的特征规律,探讨轨道交通的客流模式,并提出一种基于客流强度和客流时间持续性的综合评估指标,定量分析深圳轨道交通站点的客流活力分布特征,而后对轨道交通站点进行分类分析。研究结果表明：深圳轨道交通网络的客流分布极不均衡,少数站点占据了大量的轨道交通客流量,前10的站点客流比重为19.64%;不同类型的站点客流模式存在显著差异,工作日和非工作日客流模式也有所不同。深圳轨道交通网络活力相对匮乏的站点比重较大,超过60%,非工作日轨道交通网络的客流活力明显优于工作日。     

深圳市轨道交通客流预测的新探索

客流预测工作是轨道交通规划设计和建设工作的重要环节和支撑,尤其是随着我国城市轨道交通进入新的发展阶段,灵活的投融资模式、运营管理的创新、线路功能的多样化对轨道交通客流预测工作提出了新的要求。深圳市基于多年轨道客流预测经验积累,在预测方法、研究范围和精度等方面深入探索和创新,在传统的规划、工程设计客流预测基础上,开展了一系列针对投融资方案研究、线路开通初期客流特征分析、旅游景区轨道客流分析等的客流预测工作,支撑具体项目推进,完善和补充客流预测工作体系。     

基于车站客流密度系数监控及预警的地铁线网客流联控研究

结合多样化的客流需求实施精准的客流控制,是当前城市轨道交通网络化运营管理亟需解决的重要问题.在传统的点线面客流控制方式的基础上,创新性地建立了基于车站客流密度系数和客流控制效率的线网客运组织联控策略,搭建了城市轨道交通线网客流控制应用平台.本研究实现了对车站客流的即时预警、精准溯源和精细控制,可用于指导线网客控分级预警机制的建立,以及线网联控策略的制定与实施,进而降低客运安全风险、提升客运服务水平.     

以旅游功能为主的城市轨道交通线路客流预测方法

以深圳轨道交通8号线为例,分析了以旅游功能为主的轨道交通线路的客流特征。针对旅游客流特征,改进了传统的城市轨道交通客流预测方法,利用RP/SP(显示偏好/陈述偏好)调查等手段,提出建立旅游客流预测模型的方法。此方法改变了以往只预测各个预测年限工作日客流数据的惯例,提出针对淡季和旺季的工作日、周末\节假日分别进行客流预测,每个预测年限预测4套客流预测数据,为深圳轨道交通8号线工程可行性研究提供了必要且充足的数据支撑。     

上海轨道交通运营客流数据应用分析

论述上海轨道交通运营客流信息的现状,讨论上海轨道交通系统各类客流信息(包括进出站客流、断面客流、换乘客流等客流信息)的统计原理、方法和过程,梳理出不同客流信息之间的关系.在客流信息整理的基础上,从建设和运营角度出发,深入分析客流信息在实际中的具体应用需求,包括客流在运行图编排及调整、轨道交通应急管理、客流均衡及调整、新线建设设计等若干方面的具体应用.     

城市轨道交通客流特征及预测相关问题

客流预测是城市轨道交通建设的一个十分重要的环节,是各项设计工作的基础。预测结果的可靠与否直接关系到城市轨道交通的建设投资、运营效率和经济效益。通过对城市轨道交通客流进行分析,阐述了城市轨道交通客流规模影响因素、客流形成机理、客流特征、客流预测方法等。分析了四阶段法各阶段预测所使用模型及方法。     

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。