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.     

城市轨道交通车站高峰客流偏差研究

城市轨道交通车站设计时,大多数城市采用预测的城市高峰小时客流作为设计客流。但由于城市轨道交通车站客流的高峰出现时段与城市高峰小时不完全一致,导致某些车站设计客流偏小。为研究城市高峰小时客流与车站高峰小时客流的差异,通过引入车站高峰客流偏差系数,合理确定车站设计客流。以西安市地铁为例,运用最小二乘支持向量机建立预测车站高峰客流偏差系数的模型,得出训练集拟合优度为0.71,测试集预测平均相对误差为2.41%,模型拟合效果良好,表明最小二乘支持向量机能够很好地预测车站高峰客流偏差系数。     

大型活动期间地铁车站客流预测方法研究

以中国进出口商品交易会(广交会)为研究对象,对大型活动期间地铁车站客流组成及其分布特征进行了分析,并基于历史客流数据提出广交会期间车站客流量的提取方法.基于灰色预测理论构建了广交会期间地铁车站客流量预测模型,依托2018年秋季广交会期间地铁车站客流数据对该模型进行了验证.结果 表明,所提方法可高精度预测广交会期间的地铁车站客流量.     

客流预测成果在地铁车站设计中应用及预测值偏小的影响分析

阐述轨道交通客流预测成果在地铁车站设计中应用及影响,并对设计中如何合理利用客流预测成果进行探讨。     

基于客流预测成果控制地铁设计规模

在城市轨道交通设计中,用好客流预测的结果对线路、车站、各系统的规模影响很大。通过西安地铁3号线规模设计实践,从全线路列车编组、线路两端车站、一般车站和换乘车站的规模设计等方面分析研究如何用好客流预测的成果,提出建议:设计时应注重敏感性分析结果在列车编组规模设计中的应用;对线路末端车站周边土地发展潜力要作充分估计;车站的规模设计要注重车站自身高峰小时客流;换乘车站的规模设计需综合考虑换乘客流的方向不均衡性及与进站客流的关系等因素。     

地铁车站应对大客流的组织措施

介绍了地铁车站客流组织的基本原则,分析了影响地铁车站客流组织的因素,结合天津地铁1号线客流组织实例,简析了车站在应对大客流时采取的组织措施。     

地铁车站空间环境人性化设计探索

从空间环境的角度对地铁车站设计进行人性化探索。从地铁车站空间组成入手,重点分析了地铁车站的外部及内部空间特点,并结合具体工程实例探讨车站空间人性化设计内涵,提出在满足乘客需求的基础上合理组织各功能空间,保持空间与周边环境协调一致,并且有序组织客流,可创造出人性化的地铁车站空间环境。     

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。     

面向数据驱动的城市轨道交通短时客流预测模型

考虑城市轨道交通客流的时空交互关系,提出一种融合循环门控单元和图卷积神经网络的城市轨道交通客流预测模型(GCGRU)。首先,分析短时客流在城市轨道交通网络中的空间关系,建立图卷积神经网络提取不同车站客流的空间交互关系;其次,分析路网各车站客流的时间演化关系,并利用循环门控单元刻画各车站客流数据的时间特征,进而形成面向数据驱动的城市轨道交通路网短时客流预测模型。与传统方法相比,该模型能较好地刻画路网各车站客流的时空相关性,可以深度挖掘路网各车站客流变化的内在机理;同时与既有的图卷积神经网络相比,该模型提出了面向旅行时间的邻接矩阵,能够挖掘客流数据与运行图数据的内在关系,具有较高的精度和可解释性。最后,以广州地铁典型车站的出站量预测为例,验证该模型的有效性。结果表明:该模型在整体预测性能和各车站的预测性能上都优于现有模型,能较好地处理城市轨道交通客流的时空关系,精准地预测路网各车站客流变化。此外,通过邻接矩阵对预测精度影响的分析,进一步验证该模型的性能。     

城市轨道交通车站高峰时段与高峰客流预测模型

现有轨道交通车站高峰客流预测方法简化了车站高峰形成过程,基于默认假设,即车站高峰小时与所属线路高峰小时一致进行预测,忽略了车站与线路间存在的高峰偏差现象,造成部分车站高峰客流量被低估,导致车站能力设计不足,站台拥挤风险增加。从车站高峰形成机理出发,基于用地发生率模型,考虑不同目的出行行为的差异化,对客流属性进行划分,引入不同目的的出行时间概率分布函数,建立站点尺度的高峰小时与高峰客流预测模型框架。该模型真实反映了车站高峰与高峰偏差现象形成的这一复杂过程,可解释性强、符合实际,且能适用于建成环境、车站特征和轨道交通网络服务等变化情形下的车站高峰客流预测。验证结果显示：1)提出模型较传统模型提升了43%～47%的车站预测精度(高峰客流相应的MAPE值下降了5.7%～6.38%,高峰时间相应的APE值下降了23～50 min),具有更广泛的适用性和更稳定、更准确的预测结果,能为车站设计和运营方案制定提供更可靠的决策依据;2)各类出行目的的峰值和峰尺度存在差异,按不同比例叠加后,会产生不同的叠加曲线。揭示了车站高峰客流形成机理为不同用地产生的不同出行目的客流时间分布叠加曲线的高峰。     

城市轨道交通站点数据链客流预测方法研究

城市轨道交通客流预测数据是城市轨道交通设计与运营的重要依据与基础,在总结分析我国城市轨道交通客流预测经验及研究成果的基础上,提出基于城市土地利用法的站点数据链客流预测方法,系统介绍该预测方法的理论体系,并以杭州地铁4号线为例,验证站点数据链客流预测方法的科学性与合理性,以期使该预测方法在客流预测与校核中具有指导意义。     

广州地铁线网车站大客流控制策略

随着地铁线网不断发展,地铁车站不可避免地面对大客流压力。在设备资源有限情况下,广州地铁采取车站级客流控制、单线级客流联控和线网级客流联控。同时在高峰时段定时启动客流控制,做好乘客宣传,确保车站客流组织的安全顺畅。     

地铁列车高峰时段越站不停车问题探讨

由于各种原因,某些地铁车站存在着客流过少、站间距过短等问题.分析了地铁列车越站不停车的主要优缺点,把乘客旅行时间的总体节省作为主要考虑因素,提出了越站不停车的一般性原则;给出了站间距和车上车下乘客比例两个关键因素的表达式.以北京地铁南礼士路站为案例,实地调研客流等相关数据.计算分析后得出了南礼士路站高峰时段越站不停车有...     

既有地铁车站功能性改造的客流适应性分析

探究既有地铁车站发生功能性改造时的客流适应性,分析存在的问题,为后续地铁车站设计预留提供借鉴。采用对比分析的方法,首先对车站功能变化引起的客流指标进行梳理,然后运用Legion软件对改造前方案、改造方案分别进行动态模拟,发现换乘客流的冲击下既有车站存在的问题,提出车站改造建议,并对改造方案进行比选,最终确定最优方案。研究结果表明,当车站功能由标准站调整为换乘站时,车站客流增幅较大,行人流线组织复杂化,导致楼扶梯设施能力不足,客流冲突点增多,增设楼扶梯可以改善车站服务水平,但由于未作合理预留造成的既有车站规模小、换乘不便捷的问题难以解决。因此,地铁车站设计时要对线网进行前瞻性分析,论证车站功能发生变化的可能性,提前做好规模和换乘接口的预留。     

铁路客站地下进站流线设计研究

研究目的:一批日渐投入运营的新型铁路客站的设计日均小时发送量和高峰小时发送量均较高,使得铁路客站的流线设计得以重视。专为来自于地铁的换乘客流设计的"地下进站"流线无疑是缩短换乘流线的最佳模式。因此,研究和设计"地下进站"流线是必要的。研究结论:(1)铁路客站的流线模式向着"通过式"转变;(2)铁路客站地下进站设计应尽可能缩短旅客的换乘距离;(3)"地下进站"流线应考虑设计预留,并合理利用铁路客站有限的地下空间。     

地铁车站站台宽度设计再思考

通过实地调研各地客流较大的地铁车站,分析站台客流分布以及运行特征,同时结合笔者多年从事轨道交通建筑设计经验以及对现行《地铁设计规范》(GB50157-2003)的分析理解,指出现行规范中关于车站站台宽度理论计算与实际运营需求存在的问题、产生的原因,根据站台客流分布以及疏散特征提出相关解决方案,为今后的地铁设计提供新的思路。     

基于时间序列的趋势外推模型预测城市轨道交通车站客流的应用

本文提出了一种基于时间序列的趋势外推模型,对实际应用中的客流数据进行预测,通过预测与节假日客流数据变化规律的分析,对模型进行完善与修正.在地铁日常运营操作过程中,起着辅助判断的作用,并能及时预判问题采取措施进行预防.该算法在城市轨道交通应急平台项目中应用,解决了线路车站日常客流运营维护中出现的大客流事件发生的问题.     

成都地铁2号线东延线高架车站形式研究

以成都地铁2号线东延线林家大堰高架车站为实例,将鱼腹岛式车站与侧式车站的主体形式、桥墩形式进行了对比、分析,并从运营管理、客流组织、行车条件、配线条件、车站体量、城市景观、独柱墩体系下结构体系合理性等方面进行综合比较、研究,最终确定高架三层单柱墩侧式车站方案作为实施方案,以期为同类型项目提供参考.     

城市轨道交通车站大客流处置的数据驱动模式

随着城市轨道交通网络规模和客流规模的不断扩大,大客流风险也越来越凸显。相较于基于历史经验的大客流应急处置模式,基于数据驱动的大客流智能化/智慧化处置辅助决策技术在事前预警预测、事中处置和事后评估等方面都有突出优势。从车站客流处置数据驱动模式的信息感知、风险预判及处置决策3方面入手,探究城市轨道交通车站多源数据融合驱动下的客流处置模式的技术实现途径,可为我国各大城市轨道交通车站大客流的数据驱动模式探究提供参考。