城市轨道交通动态OD矩阵分析及估计模型研究

客流动态起讫点（OD）矩阵是城市轨道交通实现动态运营管理的重要基础,准确地估计动态OD矩阵对城市轨道交通实际运营管理水平的提高有着重要意义。文章从空间方面分析了起讫站点性质、终点站吸引量、线路属性、起讫站点是否同线的影响,从时间方面分析了列车发车间隔、OD间换乘次数和距离的影响。构建了城市轨道交通动态OD矩阵估计模型,并选取北京市城市轨道交通网络的局部区域作为验证案例,对所提出模型的估计效果进行研究分析,所得结果表明,文中的模型较采用历史数据进行估计,在早晚高峰时精度提高约4%～10%、平峰期时精度提高约8%～17%,同时在15 min、30 min、60 min粒度下全日平均精度分别提高8.67%、11.75%、3.46%,验证了模型的可行性。     

直达轨道交通的拥挤瓶颈模型

首先,运用瓶颈模型的思想对直达轨道交通拥挤进行分析。分析包括两个方面,一是考虑轨道交通输送能力的限制,提出了拥挤风险费用的概念,解决了轨道交通出行费用不等的问题;二是根据用户平衡原则,通过寻找出行者选择不同出发时刻的费用平衡点,得到平衡情况下的出行费用;其次,对拥挤风险费用与出发率等特征进行分析,得出平衡条件下的出行规律,并与经典瓶颈模型进行比较。最后,给出一个算例。     

南京地铁1号线客流OD矩阵推算与特性分析

以南京地铁1号线为例,充分利用地铁站客流进出数据,运用系统平衡模型与弗雷特法迭代推算得到客流OD矩阵.在系统平衡模型的求解计算过程中,运用数学软件对系数进行求解,提高了系统平衡模型的可操作性.程序设计中引入了相关控制变量,控制OD矩阵的推算精度,提高了算法运算效率.应用统计分析工具对所得数据进行分析,从而得到地铁客流量...     

基于生成对抗网络的地铁OD需求短时预测

城市轨道交通作为一种安全、运量大、环保节能的交通工具,能有效缓解城市交通压力,逐渐成为大中城市居民最重要的出行方式之一。准确可靠的城市轨道交通短期客流预测对旅客出行与客流管控有重要意义。有鉴于此,提出一种新型的生成对抗网络(GAN)模型,即CWGAN-div模型,以实现对地铁OD需求的短期预测。CWGAN-div模型融合条件生成对抗网络(CGAN)模型以及基于Wasserstein散度的生成对抗网络(WGAN-div)模型,结合2种模型的特点,来提高原始生成对抗网络模型的稳定性和生成精度。考虑到地铁客流量变化的时间周期性,使用一种融合2类周期信息的时间标签作为条件信息,并与历史OD数据一起作为模型的输入。为了更充分、更稳定地挖掘地铁客流需求的时空相关性,采用一种改进的卷积神经网络,即残差神经网络构建CWGAN-div的内部结构。以深圳地铁1号线和4号线的44个站点为例,数值实验表明,CWGAN-div模型具有较好的稳定性和预测效果,相比传统预测方法和普通深度学习方法在预测精度上分别提高了27.97%和6.59%,相比其他组合模型提高了3.26%,相比基础CGAN模型和WGAN-div模...     

综合运输体系下的客运流量分离模型及算法研究

分析在多种运输方式存在情况下乘客的交通选择行为,并基于随机用户平衡理论和混沌理论构造了综合运输条件下的交通方式分离模型及求解算法。最后以北京到天津的客运市场为例,分析了各种社会因素变化时,不同交通方式的客流变化情况。     

基于流量矩阵估计的路由推断算法

路由信息对网络而言非常重要。现有的路由推断技术很难适用于任意网络。本文提出了一种路由推断算法,在已知网络的拓扑结构和链路流量的情况下,先通过期望最大化算法对一个包含了多种路由可能性的流量矩阵进行估计,然后根据对应的可能需求的估计值的差异来推断实际路由。仿真结果证明了方法的有效性。     

基于模糊路段流量的OD反推的不确定规划模型与算法研究

考虑调查数据存在的偏差,将路段流量视为一个模糊数,在此基础上构造一个OD反推的双层规划模型,其上层为一模糊期望值模型,即以路段计算流量与实测流量的偏差模糊期望值最小为目标;下层为用户平衡分配模型.为求解该模型,将模糊模拟、二分法、人工神经网络以及遗传算法相结合,给出一种混合智能算法及其步骤.通过一个简单的路网进行仿真试验,最后对这一新方法的有效性进行检验,并对结果进行了分析.     

城市轨道交通短期客流OD预测模型研究与实现

轨道交通短期客流预测在保障运营安全、制定科学的客运计划和组织方案、提高效率等方面具有重要意义.目前我国对精细化短期客流预测,特别是OD级预测的研究不多,尚未见成熟的预测方法或大型信息系统报告.通过自下而上的研究方式,从路网客流构成单位OD入手,根据轨道交通AFC(自动售检票系统)历史数据,分析轨道交通路网客流OD时空分...     

随机效应线性模型中回归系数和参数同时估计的可容许性

对于一般的随机效应线性模型Y=Xβ+ε,E(β)=Aα,E(ε)=0,Cov(β′,ε′)=V.其中X为已知的n×p矩阵,β和ε分别为不可观测的p维和n维随机向量,Y是可观测的,V和A都已知,α∈Rk为参数.本文在一种新的矩阵损失函数下,给出了随机回归系数和参数同时估计在齐次线性估计类和非齐次线性估计类中可容许的充分必要条件.     

综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化模型及算法

研究综合运输体系下快捷货运网络流量分配优化问题.基于服务水平的概念构建综合运输体系下的快捷货运网络,网络中包含运输方式、服务水平各不相同的多种运输服务.给出一种求解联弧权重均为正值的有向网络中任意两点间k短路的Double-sweep算法,并对通过联弧时间为随机变量的情况进行讨论,该算法以Visual C++语言实现.以网络中两点间k短路作为可选径路集,构建快捷货运网络流量分配优化模型,模型在满足需求服务水平的前提下以成本最小化为目标,且考虑了交通运输系统的外部影响.模型可采用Lingo 8.0进行求解.若干算例表明,给出的模型及算法可以用于求解实际规模的问题.     

时间依赖网络路径模型及双层优化智能算法研究

时间依赖网络最短路径TDSP(Time-Dependent Shortest Path)是SP(Shortest Path)的衍生问题之一,与传统SP相比,TDSP在通信网络以及交通运输网络中更具有实际应用价值.在一些特定条件下,如FIFO网络或离散条件下非FIFO网络,TDSP可能存在实例多项式时间算法,而当边成本为一般函数时,已被证明不存在多项式时间算法.更具一般性,在不对边成本函数性质作限定的情况下,本文建立了时间依赖网络最短路径问题的优化模型,给出了求解此类模型的基于网络顶点优先权编码的双层优化智能算法.最后进行了算例分析.     

快捷货运动态服务网络设计优化模型及其算法

研究快捷货物运输动态服务网络设计问题.分析快捷货物运输的组织模式,以铁路运输为例,构建了铁路快捷货运动态服务网络设计优化模型,并探讨了公路、航空快运动态服务网络设计优化模型的构建方法.给出了一种基于层次化网络结构的求解策略.在该策略中,快捷货运网络将根据其拓扑结构被划分为若干层次,以简化服务网络结构.在此基础上,设计一种两阶段启发式算法对模型进行求解:第一阶段确定服务网络结构,第二阶段在第一阶段的基础上求解一个多商品网络流模型.两个阶段的决策内容相互影响,最终确定服务网络形态.以Visual Studio 6.0为平台实现上述算法,并给出算例对之进行测试.     

基于综合运输网络的客流分配优化模型与算法

以综合运输网络条件下的客流分配为研究对象,提出更适合表现旅客出行需求和各种运输方式相互竞争关系的运输细分方式,采用可量化表征综合运输网络当前客流状态的区间饱和度和径路饱和熵,并结合旅客出行广义费用函数,构造旅客出行阻抗函数,给出以综合运输网络中旅客出行总阻抗最小为目标的客流分配优化模型.基于k条最短路算法和混沌优化算法,在径路选择时考虑当前综合运输网络的旅客出行阻抗因素,设计客流分配迭代优化的动态求解算法.算例表明,利用给出的模型和算法能够得到可行和更为细分的综合运输网络客流分配方案.     

基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究

城市轨道交通网络形成之后,为实施"一票换乘"需建立轨道交通自动售检票清算管理中心,进行客流信息统计和票务收入清分,而清分的核心在于解决客流在网络上的分布问题.本文结合城市轨道交通系统的基本特性,提出一种考虑乘客多路径出行选择的客流概率分布模型,并设计基于深度优先的路径搜索算法.该模型既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理,又反映了路径多样化的实际情况,具有较强的实用性.最后通过北京轨道交通网络实际客流数据验证模型和算法的有效性.     

网络图的计算机算法及显示方法分析

在信息技术不断进步的今天,大家对网络图计算机算法以及显示方法的关注度越来越高。为了促进网络图技术发展,解决计算机计算以及显示过程中存在的各种问题,必须针对网络图的计算机算法及显示方法进行全面分析。     

铁路承认车最优分配模型与算法研究

首先介绍承认车计划审批问题,并在分析各种优化目标和限制条件的基础上,提出自动审批承认车的数学模型,说明问题属于NP完备问题,在目前条件下仅能采用启发式算法。同时由于实例规模过大,一般启发式算法所耗费的时间仍然难以接受,因此结合实例的特性给出了一种特定启发式算法。铁路现场实际使用表明,此算法对实例能够在5 min内得到满意解,所得解的各项指标均符合日常装车方案要求,具有鲜明的实用特点,有效解决了铁路局货运营销中,如何审批承认车可带来最大收益问题。     

超限超重货物运输路径决策模型和算法

分析超限超重货物运输路径选取的特性将整个铁路路网划分为4层,建立在路阻限制、桥隧综合限界、区段限制等因素下的单层和多层路径决策模型,并为该模型设计了相对应的单层和多层路径决策算法。通过基于超限超重货物运输决策支持系统的电子地图子系统实验,表明该算法是有效的。