旅客列车开行方案的双层规划模型和算法

在既有旅客列车开行方案研究的基础上,基于客运专线和高速铁路建设路网发展规划,分析旅客列车开行方案的相关费用和优化目标,均衡考虑企业利益和旅客需求,将列车开行方案与旅客换乘方案结合起来,以客流在铁路换乘网络上的分配作为下层规划,建立旅客列车开行方案优化的双层规划模型。通过抽象归纳制定开行方案的经验,将开行方案优化与客运径路确定、旅客列车换乘网络设计、旅客换乘的客流分配、旅客列车停站优化、旅客列车开行方案的评价指标分析等相关子问题结合起来,设计基于模拟退火算法求解的优化算法。根据优化模型和求解算法,开发铁路旅客列车开行方案优化系统,对某客运专线的开行方案实例进行测算,结果表明,该系统具有良好的优化质量和运算效率。     

高速铁路综合枢纽车站旅客换乘引导信息服务平台方案设计

针对高速铁路枢纽车站内旅客换乘时缺乏准确的综合交通信息的问题,设计高速铁路综合枢纽车站换乘引导信息服务平台,描述其技术架构、结构与功能.通过采集与融合与高速铁路枢纽车站接驳的各种交通工具的多源交通数据,该平台可为旅客提供准确、便捷、较为全面的换乘引导信息服务,有助于提高旅客在高速铁路枢纽车站的换乘效率,缓解车站旅客疏散...     

基于层次分析法的铁路旅客换乘方案选择权重研究

为给铁路部门在编制列车开行方案和优化列车运行图方面提供辅助决策,研究旅客在换乘方案(动车组列车或普速旅客列车)选择时,考虑不同影响因素的权重。应用层次分析法(AHP,AnalyticHierarchy Process)构建层次结构模型、对实际换乘数据进行分析并进行一致性检验,求出旅客进行换乘时各方案的权重。数据验证表明,该方法正确可行,是研究旅客换乘方案选择权重的有效方法。     

基于模糊层次分析法的铁路客运枢纽换乘评价

为了提高旅客在出行中的换乘效率,在分析影响铁路客运枢纽换乘若干因素的基础上,根据其内在特征建立相应的评价指标体系,采用模糊层次分析法对相应指标进行量化的综合评价,通过算例予以说明。验证该方法可为相关企业部门合理设计换乘途径及规则提供辅助决策依据。     

基于复杂列车服务网络的客流分配方法研究

研究旅客列车开行方案形成的复杂列车服务网络属性及其构造方法,在分析多层次客流选择行为基础上,确定列车服务网络弧段阻抗。建立体现差异性服务水平需求的复杂列车服务网络客流分配模型,该模型以旅客出行效益最大化为目标,通过分别限制不同出行距离、不同层次旅客的换乘次数及换乘时间,设置旅客出行径路的多约束条件。设计改进的蚁群算法和Frank-Wolfe算法构成的混合算法进行求解,为更加符合旅客的选择行为,按OD客流量、出行距离、优先级等规则进行流量加载。以京沪高速铁路旅客列车开行方案为例进行客流分配,验证模型和算法的有效性。     

基于个性化需求的铁路最优换乘模型与应用研究

铁路旅客在出行方案选择中,往往由于始发终到站间没有直达列车而难以选择经济合理的换乘方案.基于旅客列车运行时刻表,考虑换乘中转的各种影响因素,根据旅客个性化需求设置相应的优先级,定义各类因素的加权和为"旅行广义时间函数",通过改造铁路客运实际换乘网络将旅客出行换乘方案抽象成最短路径问题,构造出一个简单明了的动态规划数学模型,设计相应的A*求解算法,通过计算机编程实现满足个性化需求的最优换乘方案.     

考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法

铁路客流均衡分配是旅客出行选择的集中体现,对旅客列车开行方案和列车运行图等的评价和优化十分重要。实际运营中列车的随机延误会导致铁路旅客的出行时间发生变化,影响旅客的出行,尤其是换乘选择。考虑旅客在路径选择决策过程中的出行时间可靠性和不可靠性2个方面因素,提出一种考虑列车随机延误的铁路网络客流均衡分配方法。首先,构建旅客换乘网络,基于提出的期望-超额出行成本(METC)概念,考虑换乘过程中列车的延误概率,计算旅客的换乘成功概率和换乘周期选择;然后,进一步计算旅客出行路径的期望-超额成本,基于用户均衡条件,构建考虑列车随机延误的期望-超额客流均衡分配模型;最后,考虑到期望-超额出行成本的不可加性,结合相继平均法和k-最短路算法设计基于路径的客流分配算法,并对均衡模型进行求解。通过对一个简单算例和广珠铁路实例进行分析,结果表明：同时考虑出行时间的可靠性和不可靠性时,旅客的出行路径选择和换乘选择与仅考虑出行时间可靠性有较大差异,基于期望-超额的铁路网络客流分配模型可以更加准确地描述考虑列车随机延误的旅客的出行选择行为,证实了均衡分配方法的有效性。因此提出的客流分配方法可以为铁路网络旅客列车开行...     

城市轨道交通网络换乘性能研究

针对网络换乘性能,提出了计算城市轨道交通网络换乘次数的矩阵算法。利用图论建立网络数学模型,利用可达矩阵计算了网络拓扑结构的平均换乘次数。在此基础上考虑客流量的影响,通过挖掘地铁AFC(自动售检票)数据,计算按客流量加权的平均按乘次数。定义网络换乘效率为实际按乘次数与理论换乘次数的比值,并以北京地铁为例进行计算。计算结果验证了算法的有效性。     

高铁站与市内交通换乘衔接选择研究

目前我国大多数高铁车站的选址都远离城市中心,造成高铁站与城市交通接驳困难及旅客出行换乘的不便。对高铁中间站旅客的个人特征、出行特征及换乘特征进行了调研与分析,综合考虑旅客的换乘特征,建立了反映旅客随机喜好性的换乘衔接选择模型。创新性地对模型中的效应函数进行了改进,将拥挤度、换乘次数、候车时间及延误时间等服务水平变量作为判断变量,在计算时考虑进来。计算结果表明,改进后的模型有更高的拟合度,可更有效地反映高铁旅客的换乘选择行为,为改善接驳工作提供参考。     

旅客换乘网络优化设计

铁路客运换乘网络的合理构造,是研究旅客换乘问题的核心内容。旅客换乘网络是用于优化旅客中转换乘的网络结构．是基于铁路网络、列车开行方案、列车运行时刻表等信息构造而成的。通过分析换乘网络的多种用途,构建了旅客换乘网络的评价指标;对线路换乘网络、乘降区间换乘网络、乘车区间换乘网络等现有换乘网络进行了分析。在此基础上,根据实际需要优化设计了基于开行方案的无向换乘网络、混合换乘网络、有向换乘网络和基于时刻表的完全换乘网络,并对各种换乘网络的规模、功能和计算处理能力进行了综合比较分析。这些换乘网络适用于研究多种交通方式以及混合交通的旅客换乘问题。     

基于旅客出行意图的潜在高价值航线挖掘

借助Map-reduce平台对旅客订票日志进行挖掘,并采用LDA算法挖掘旅客出行意图,进而计算航线的潜在价值。在2011年中航信民航旅客订票日志上的实验结果表明:采用LDA算法挖掘的航线与实际热门航线的Jacarrd 相似系数达92%,比基于航班次数统计的传统方法高出2%,能够更准确、更有效地预测航线的未来价值。     

铁路旅客旅行换乘方案优选算法

为给铁路旅客选择合理的旅行方案提供参考,以旅行目标值与换乘目标值之和最小作为目标函数值,考虑旅客从起点站出发、最终到达终到站、在中转站进出平衡的约束条件,建立旅客旅行换乘方案选择问题的数学模型。分别给出旅行时间、换乘次数、票价、距离、到发时刻和综合指数6种目标权值的确定方法,提出最短路法和列车匹配法2种求解方法。最短路法是通过构造并简化旅客运输网络,求出网络上若干条次短路,再根据各条次短路上列车的接续,构造列车换乘方案网络图,根据该网络的目标权值确定最短路,得到最优换乘方案。列车匹配法是根据列车运行图信息直接搜索发、到站的接续列车集合,求其两列车对应的重合停车站,根据重合停车站集合的情况选择迭代步数,剔除显然不利方案,构成换乘方案,根据方案的权值进行比选,得到最优换乘方案。对2种算法均用C#编程实现,并用现有的全路客票数据进行检算。计算结果表明:2种算法均能得到最优换乘方案;列车匹配法所用计算时间比最短路法少160 ms。     

高铁列车密度与旅客需求强度的关联分析

为了评价高铁列车运行图是否吻合旅客的时变需求,可以针对时变需求进行客流分配,利用旅客出发时间偏差程度来评价。若未知时变需求的分布状况,则不能采用这种评价方法。本文研究如何运用高铁系统运营数据,评价列车运行图是否吻合旅客时变需求。通过定义较小时空单元及时空单元中的运输能力、客流量和客座率,来描述列车密度和出行需求及其关系。以京广高铁等线路的运营数据进行数值分析发现:合理的列车运行图在需求越高的时空区域,平均运输能力越大;在运输能力越大的时空区域,平均客座率越高。尽管数值分析中采用的是实际运量,但该特征表明列车运行图与出行需求相吻合。可以运用该特征来评价列车运行图,并适用于大规模高铁网络。     

基于弹性需求的旅客列车开行方案优化研究

旅客列车开行方案直接影响着铁路旅客出行费用,从而导致铁路旅客运输需求的变化.通过分析与旅客列车开行方案相关的铁路旅客运输需求影响因素,构造旅客运输弹性需求函数关系,将旅客换乘方案的选择归结为弹性需求下的用户平衡分配问题,进而利用铁路企业与旅客之间的Stackelberg博弈关系,建立了基于弹性需求的旅客列车死行方案的双层规划模型,并设计了基于模拟退火算法求解的优化算法.算例分析表明,基于弹性需求的旅客列车开行方案优化模型和算法能够更好地优化旅客列车开行方案,使之与铁路旅客运输需求相吻合,从而产生更大的社会与经济效益.     

考虑建成环境特征的城市轨交公交换乘效率评价

精准地进行城市轨交公交换乘服务水平评价分析是探索和推进城市轨交公交两网融合、一体化发展的重要前提。基于从全样本刷卡数据筛选出的具有实际换乘需求的轨交站点,以周边的建成环境特征为聚类指标采用k-means方法划分轨交站点类别。基于此,综合考虑实际换乘需求和目的地站点吸引力时变性,构建动态换乘服务缺口指标,解析不同类别轨交站点换乘效率时空分布差异性。以上海市中心城区为例,进行模型的有效性验证。研究结果表明：上海市中心城区范围内轨交公交换乘效率具有时变性特征：表现为平峰时段的平均换乘效率低于高峰时段,换乘沙漠的小时尺度空间移动趋势为由市区中部逐渐向外延伸,并向北部集中。轨交站点周边建成环境对轨交公交换乘效率时变性特征存在影响：商务办公型与娱乐休闲型站点在高峰时段的平均换乘效率高于平峰时段,居住型与职住结合型站点在下午平峰与晚高峰时段的平均换乘效率优于早高峰与夜间平峰时段。针对换乘沙漠站点,商务办公型换乘沙漠站点的平均换乘效率最优,其次为娱乐休闲型与职住结合型换乘沙漠站点,居住型换乘沙漠站点的平均换乘效率最差。研究结果为城市轨交公交换乘服务能力评价提供了新的思路和方法,可有效指导轨交公交衔接不...     

基于XGBoost算法的铁路旅客退票率预测研究

旅客退票后释放的空闲席位被有效再利用是铁路部门研究的重点课题之一,对退票情况进行预测,是实现对此部分席位提前规划和合理管理的前提,可以满足更多旅客的出行需求。研究铁路旅客退票率预测,首先,分析了退票率数据的特点,设计了EW-DBSCAN算法对旅客退票率进行离散化处理;然后,基于梯度算法在目标离散化区间计算出满足误差范围的最优预测退票率;最后,利用基于贝叶斯参数最优化的XGBoost算法对旅客退票率进行分类,并预测各区段的退票率。最后对该分类方法进行验证,并与其他方法进行对比,结果表明本文的分类算法精确度较高。     

城市轨道交通换乘枢纽运营协调效率评价

在分析城市轨道交通网络换乘协调特征及其差异性的基础上,提出将换乘枢纽视为投入产出系统,衡量协调组织的相对有效性.建立运营协调效率的评价指标体系,应用数据包络分析模型,根据指标的特性,计算评估各关键要素对协调的贡献与亏空情况.选取城市轨道交通换乘枢纽进行实例评判,探寻改善的途径,用于辅助决策管理.     

一种快速视频序列混沌特性的检测方法

随着现代轨道交通旅客信息系统（PIS）的广泛使用,PIS系统视频流的车/站互传的流量预测问题变得更加重要。在旅客信息系统通过无线信道传输的视频流,通常不具有任何先验统计特性,而无线资源管理过程中又非常需要关于视频流量的可预测统计信息。基于这种需要,本文提出一种快速视频混沌特性检测的方法。该方法通过计算序列的最大Lyapunov指数分析其混沌特性,为使用混沌的预测方法估计视频传输流量进行预判决。在对Lyapunov指数进行计算前,先对数据进行预处理,在不损失数据内在特征的前提下,明显地降低计算量。通过对实际数据的仿真验证,证明该算法在判断准确性、实时性等方面均表现良好。     

限制网络上的铁路旅程规划快速求解算法

以服务网络设计理论为指导,构建基于铁路客运网络的换乘服务网络。以出行方案目标权重值最小为目标函数,在旅客指定始发站、终到站、不限定中转地点的条件下,建立铁路旅程规划问题模型。提出换乘节点匹配法,通过匹配列车发到站的衔接关系,得出始发终到车站间的所有可行出行方案,然后按一定的筛选原则剔除明显不合理方案,最终根据目标权值对方案进行排序,得到K优解。算法用Python语言编程实现,以2010年我国铁路客票系统的数据验算,可实现不指定换乘地点条件下的同城换乘方案计算,向旅客提供出行方案参考。算法不仅适合高速计算设备,也适用于有限计算能力的移动设备。     

基于深度学习的车站旅客密度检测研究

车站旅客密度是智能客运车站的重要基础信息。首先阐述模式识别、深度卷积神经网络、实时检测算法在图像检测领域的发展历程,并重点分析Faster-RCNN算法和SSD算法的原理;然后定义车站旅客密度检测评价指标,并对VOC数据集下训练的模型进行试验测试;最后构建车站行人数据集,用Faster-RCNN算法训练模型,模型在低密度场景和高密度场景的检测准确率分别为88%和85%。结果表明:公开数据集VOC下训练的模型无法直接用于车站旅客密度检测,基于车站行人数据集和Faster-RCNN算法训练的模型可满足现场需求。