城市轨道交通突发大客流对车站客运服务水平的影响

文章分析突发大客流对车站服务水平的影响及原因,以此为基础构建突发大客流对车站服务水平的影响模型,最后有针对性地提出应对措施,确保车站乘客安全和运营秩序正常。     

城市轨道交通突发大客流对车站客运服务水平的影响简

文章分析突发大客流对车站服务水平的影响及原因，以此为基础构建突发大客流对车站服务水平的影响模型，最后有针对性地提出应对措施，确保车站乘客安全和运营秩序正常。     

城市轨道交通常规线路非计划性“跳停”方案评估与分析

随着城市人口规模的扩大,城市轨道交通系统不定期地受大客流冲击,轨道交通列车运行调整是应对大客流压力的重要手段。常规线路非计划性"跳停"是因突发情况临时采取的列车运行调整措施,即临时载客"跳停"。为研究"跳停"方案的可行性和适用性,建立轨道交通常规线路非计划性"跳停"评价体系,从维护正常运营和乘客出行需求的角度出发,选取上车率均衡度、人均候车时间、人均换乘时间及人均旅行时间4个评价指标,并给出各指标计算方法及评价说明。以上海地铁9号线某日早高峰非计划性"跳停"方案为例,进行算例研究。结果表明,在车站因某些临时、偶发性因素发生大客流时,实施常规线路非计划性"跳停"方案可有效缓解车站客流滞留和堆积,达到了在保障乘客出行的条件下,消除车站大客流安全隐患、降低运营压力的目的。     

超大型铁路旅客车站突发大客流应急处置措施优化

大型铁路旅客车站突发大客流应急处置是我国铁路行业当前亟待研究解决的重要问题。根据当前铁路旅客车站设计规范要求,结合铁路旅客车站发展实际,提出超大型铁路旅客车站定义。在对近年来超大型铁路旅客车站应对突发大客流实际案例梳理和分析的基础上,基于鱼骨图分析法对铁路旅客车站突发大客流形成的原因进行分析,并对铁路旅客车站突发大客流等级进行划分。结合当前超大型铁路旅客车站突发大客流应急处置实际,引入危机管理周期理论,将铁路旅客车站突发大客流事件作为危机事件,分别从强化事前预警、优化事中流程和重视事后分析3个阶段,对突发大客流应急处置工作提出优化对策。研究可为超大型铁路旅客车站突发大客流应急处置水平提升提供参考。     

地铁车站大客流运营组织探讨

为了研究地铁车站大客流的运营组织方法,首先对大客流进行了分类,并分析了各类大客流的特点.按照乘客乘坐地铁的流程,探讨了地铁车站客流组织的影响因素,重点从客流预测、车站客流组织、列车运能、票务组织等方面提出了地铁车站大客流的具体运营组织措施.并以西安地铁2号线运营组织架构为背景,构建地铁车站发生大客流的组织管理模式.     

基于GRNN神经网络的地铁疏散预警及对策研究

针对国内地铁车站客流无序性和突发性的现状,提出基于广义回归神经网络GRNN的地铁车站客流预警模型。以南京地铁全线网某时段客流数据为输入样本,运用GRNN神经网络进行训练与测试,得出预测数据并对比实际数据进行误差分析。结果表明:预测数据拟合,精度可行。将预测数据与南京地铁实时客流预警系统相结合,提出突发性大客流应急情况下的运营服务对策措施,为地铁运营管理单位避免突发大客流造成人员踩踏、恐慌等事故提供参考。     

地铁车站大客流组织措施

针对地铁车站大客流组织问题,以天津地铁营口道站为具体研究对象,结合实际运营经验,对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先,结合营口道站实际运营情况和一线工作经验,总结地铁车站的大客流组织原则;其次,从乘客乘坐地铁的流程入手,详细分析影响车站大客流组织的主要因素,包括AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序、列车运能和客流疏导能力等;最后,遵循大客流组织原则,针对影响大客流组织的主要因素,从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

地铁车站大客流组织措施研究

针对地铁车站大客流组织问题，以天津地铁营口道站为具体研究对象，结合实际运营经验，对大客流组织原则、影响因素和应对措施进行较全面的探讨。首先，结合营口道站实际运营情况和一线工作经验，总结地铁车站的大客流组织原则；其次，从乘客乘坐地铁的流程入手，详细分析影响车站大客流组织的主要影响因素，定量化计算AFC系统服务能力、出入口及通道的通过能力、楼扶梯的通过能力、站台乘候车秩序？、列车运能和客流疏导能力等；最后，遵循大客流组织原则，针对影响大客流组织的主要因素，从客流预测、客流组织、行车调度和票务组织等方面提出具体的大客流组织应对措施。     

城际铁路宋城路站大客流组织实践与分析

郑开城际铁路是河南省第一条城际铁路,连接郑州与开封,是中原城市群城际轨道交通重要组成部分。宋城路站是郑开城际一期工程的终点站。针对突发大客流时期车站客流量大、候车厅面积小、出站通道受限、始发车间隔短等问题,车站采取"限时限车次"候车工作法组织引导客流。2018年5月1日,在500平米的候车厅将9590名旅客安全有序组织上车,经受住了始发大客流的考验,为进一步做好城际高铁站大客流客运组织工作积累了宝贵经验。     

基于孤立森林算法的轨道交通实时客流告警阈值设定方法研究

在轨道交通客流实时监视业务中,车站实时客流告警的目的是帮助业务人员快速、准确地定位到网络中可能存在大客流风险的车站,达到提示预警的作用。如果告警阈值偏小,则告警频率会增加,使业务人员无法准确判断最需要关注的大客流风险车站,并对告警提示产生麻木心态;如果报警阈值偏大,则车站的突发大客流风险有可能未被监测到,从而无法及时采取应对措施。因此,需要提出一套科学、合理、适用性强的告警阈值。研究利用传统统计学方法和基于孤立森林的异常检测方法训练设定告警阈值,并通过应用效果测试验证对两种算法进行比选,确认利用孤立森林异常值判别思路训练的告警阈值更满足业务目标。研究成果按照“一站一方案”“一个时段一方案”的原则,为北京市轨道交通指挥中心路网调度指挥平台提供车站实时进站量与出站量告警阈值,支撑客流实时监视与大客流风险预警。