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。     

基于深度 Q 网络的城市轨道交通协同限流方法

为解决城市轨道交通高峰小时区间满载率过高的问题,本文提出一种基于深度强化学习的城市轨道交通协同限流控制方法。该方法利用历史客流数据建立线网层面的限流仿真环境和智能体模型,以区间满载率为状态,以限流策略为动作,以客流体验为奖励,通过多轮强化学习训练产生最优的限流方案。随后利用北京地铁线网数据构建仿真实验并验证了该方法的有效性。仿真结果表明,协同限流方法可以有效降低断面客流量,缓解高峰小时区间拥挤程度,提高乘客出行舒适度。     

基于概率神经网络的轨道交通车站客流安全状态评价

以城市轨道交通车站安全为研究对象,建立基于概率神经网络的车站客流安全状态评价模型。模型将提炼出的城市轨道交通车站客流安全状态评价指标作为输入参数,将评价等级结果作为输出参数,以各指标不同等级的评价标准作为模型训练数据来源。为验证方法的有效性,设计不同的客流场景,利用微观仿真软件VISSIM对车站客流运行状态进行仿真实验,以获得各指标的数据。仿真应用结果表明,该方法能够对城市轨道交通车站客流安全状态进行评价。     

基于概率神经网络的城市轨道交通车站客流安全状态评价研究

以城市轨道交通车站安全为研究对象,建立基于概率神经网络的车站客流安全状态评价模型。将模型提炼出的城市轨道交通车站客流安全状态评价指标作为输入参数,将评价等级结果作为输出参数,以各指标不同等级的评价标准作为模型训练数据来源。为验证方法的有效性,设计不同的客流场景,利用微观仿真软件VISSIM对车站客流运行状态进行仿真实验,以获得各指标的数据。仿真应用结果表明,该方法能够对城市轨道交通车站客流安全状态进行评价。     

基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流量预测

为提高城市轨道交通车站客流预测模型精度,简化模型数据需求规模,提出基于空间加权的LS-SVM城市轨道交通车站客流预测模型。基于交通网络距离重新划分车站的影响范围,提出分距离影响带的线型和指数型空间权重系数方程,结合空间权重系数,输入区域特征变量和车站属性变量构建城市轨道交通车站客流LSSVM预测模型,运用动态改变惯性权重自适应粒子群优化算法(DCW-APSO)对模型参数进行优化选取。应用模型预测2011年成都市地铁1号线部分车站客流,并与其他模型进行比较,结果表明:模型明显提高客流预测精度,简化数据需求量,作为城市轨道交通客流预测的补充模型可以进一步提高系统的可靠性。     

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。     

大规模城轨路网客流分布推演的建模与仿真方法

大规模网络条件下,如何经济高效地构建仿真系统来实现城市轨道交通路网客流分布的动态推演是一个亟待解决的问题。将"运输流状态网络模型"与有限状态机模型相结合,提出了适用于大规模路网条件下多分辨率客流分布推演的仿真建模方法,给出了利用仿真推演引擎遍历状态网络来实现系统状态动态推演的算法。采用混合式并行仿真任务分解策略,给出了基于网络客流量的域分解方案优化方法,以及基于关键同步事件的子域内时钟协调方法,以简单高效的方式实现并行仿真的时钟推进。自主开发了仿真系统,并以北京地铁为背景构建仿真案例,并对提出的方法进行了验证。     

基于复杂网络的城市轨道交通线网评价与优化

采用复杂网络理论对城市轨道交通线网进行分析,建立复杂网络模型,进行特征值计算分析,对轨道交通网络进行评价。以武汉市规划2021年轨道交通线网为例,确定网络中交通压力最大的车站和区间,提出优化方案并进行评价比较。研究结论为:在轨道交通线网中重要的车站不仅是多线换乘站,还应包括介数较大的车站;疏解重要站点客流压力不能简单增加线路,而应考虑整个网络结构,增加外围的通道连接;在构筑网络时,不能仅追求网络效率,更应从网络结构的角度考虑单个车站或区间的客流承受能力。     

中、高风险等级新冠肺炎疫情地区的城市轨道交通客流密度控制方法

新冠肺炎疫情期间，控制城市轨道交通车站及列车的客流密度是城市疫情防控的重点。基于疫情下中、高风险地区对城市轨道交通列车及车站客流密度的控制要求，建立了城市轨道交通客流密度控制流程，研究了列车满载率的控制方法，以及车站内各关键点位客流控制人数的计算方法，使列车满载率、车站拥挤度这两个客流指标控制在标准阈值范围内。利用Anylogic软件进行仿真，验证了城市轨道交通客流密度控制方法的可行性和可操作性。     

城市轨道交通车站换乘通道客流压力的评估方法

基于车站各设施设备的负荷,可建立一套可以描述城市轨道交通车站客流压力状态的评价方法与评价指标。针对城市轨道交通换乘车站换乘通道部位的客流压力进行评估,利用行人路阻函数来表征车站换乘通道的通行能力及客流压力情况。选取上海轨道交通线网中的江苏路站及四平路站为案例,形成这两个换乘站换乘通道走行时间函数。计算结果表明,该方法具有可行性和实用性。     

城市轨道网络换乘站列车衔接同步协调优化研究

面向路网客流组织的城市轨道网络换乘站列车衔接同步协调优化是基于乘客换乘行为分析、满足列车运行约束的车站到发时刻调整问题,是对动态变化的乘客换乘行为和列车运行过程的动态匹配过程,也是列车运行图编制优化中的重要组成部分.本文以乘客换乘分析和列车运行过程分析为基础,研究网络模式下的列车在换乘站的衔接同步协调问题;以换乘等待时...     

基于深度Q网络的轨道交通客流控制

针对高峰时期城市轨道交通因有限运能,不足以满足乘客出行需求而引发的安全问题,需要采取客流 控制策略来调节进入车站的客流量,以缓解车站拥挤。提出一种基于强化学习深度 Q 网络的多站协同控制模 型,用来优化每个车站在一定时间内的进站量,以最小化地铁车站乘客的站台超限量、平均等待时间,提高 客流控制强度的综合效益。以北京地铁八通线为例进行仿真实验,验证该方法的有效性。仿真结果表明,所 提出的模型可以在客流控制强度较低的条件下有效地降低乘客等待时间,提高乘客出行效率,有助于缓解车 站的乘客拥堵。     

基于客流流线的城市轨道车站安全可靠性评价模型

为解决城市轨道交通车站运行安全可靠性科学评估的问题,从概率论的视角,以城市轨道交通车站乘客、交通服务设施、列车构成的系统为研究对象,对城市轨道交通车站安全可靠性进行了定义。结合城市轨道交通客流流线特征,建立了城市轨道交通车站节点安全可靠性评价模型和基于权联模型下的车站系统可靠性评估方法。以重庆轨道交通3号线两路口站为例,应用评价模型与方法,计算两路口站进出站节点安全可靠性和车站整体系统的安全靠性。结果表明:重庆轨道交通3号线两路口站进出站节点的安全可靠性为92.2%,整个车站系统的安全可靠性为90.4%。     

面向城市轨道交通网络规划的多粒度仿真建模

研究目的:目前,仿真技术开始在城市轨道交通网络规划方案的分析与评估中发挥重要作用。在网络化运营条件下,城市轨道交通路网规模和复杂性增加,使得系统建模和仿真评估的难度加大。为了高效、灵活地构建仿真系统,实现城市轨道交通路网规划方案的综合分析与评估,有必要研究城市轨道交通网络系统的多粒度建模与仿真方法。研究结论:(1)本文结合城市轨道交通各车站的地理分布特点,采用不同粒度的路网拓扑设施仿真模型和乘客仿真模型作为基本单元,通过集成的方式来构建多粒度的城市轨道交通路网仿真系统;(2)构建分层路网拓扑模型,可解决不同粒度仿真模型的空间一致性问题;(3)采用聚合建模的方法可解决多粒度车站模型的对象状态一致性的问题;(4)运用代理技术可实现多粒度模型间信息交互的管理,能够在系统集成中满足可扩展性与运行灵活性的要求;(5)运用本文构建的仿真模型,可对城市轨道交通新线接入后的路网客流分布与能力负荷状况进行仿真,以实现新线规划方案的分析与评估。     

城市轨道交通车站闸机运用优化研究

随着城市轨道交通的快速发展和运输需求激增,大客流状态及伴随的客流潮汐现象逐渐成为城市轨道交通运营中的常态化现象,目前根据经验判断并制定车站闸机运用方案具有一定的主观性和控制滞后性。以车站客票数据为基础,分析车站进出站客流时间分布的典型特征、客流潮汐特性和闸机运用的不均衡性特性。提出利用出站高峰时段客票数据来计算车站闸机实际通行能力的有效方法,考虑闸机运用均衡性和客流控制需要构建数学模型,通过C#编程进行局部枚举获得闸机运用的优化方案,并通过以H站某节假日闸机运用优化算例分析,表明该模型和方法能够提升车站闸机运用的均衡性和客流控制的有效性。     

轨道交通网络客流大数据可视化研究

从网络、线路、断面、车站等城市轨道交通客流分析工作涉及的各主要层面进行基于数据可视化的网络客流大数据分析研究与实践。在传统的简单图表展示基础上,将海量数据和统计结果高度图形化,在更短时间内呈现更多信息和规律,方便对数据作进一步的分析研究与信息挖掘。研究成果可为城市轨道交通运营管理部门的客流分析及运营管理辅助决策工作提供新的手段。     

基于图像技术的城市轨道交通大客流辨识

通过分析我国城市轨道交通发展的现状,说明"大客流"状态已逐渐成为城市轨道交通运营中的常态化现象。为了对城市轨道交通车站内客流进行更准确的辨识与监控,保证运营安全,尝试将图像技术引入轨道交通的客流辨识与安全管理中:建立客流图像特征值与客流特征值的联动关系,给出客流辨识的函数,并开发客流辨识系统。北京地铁雍和宫站的实际视频数据的辨识应用结果表明,该方法的识别准确度较高,具有一定的可用性。     

城市轨道交通换乘站大客流组织的仿真

城市轨道交通换乘站的客流结构复杂、车站设施多样化,科学合理的车站客流组织方案至关重要.以上海世博会背景下的马当路车站为例,应用自主研发的客流分布仿真系统研究了换乘站大客流组织工作的关键问题.结合仿真结果提出了车站设施、客流组织优化建议,以及车站人员的合理布岗等措施.     

城市轨道交通新站开通初期实时进出站客流量预测

针对城市轨道交通新站开通初期实时客流预测缺乏历史数据、客流波动大等问题,提出基于改进K近邻非参数回归的新站开通初期实时进出站客流量预测方法。考虑城市轨道交通客流生成机理,分析新站开通初期车站客流量变化规律及其与车站周边土地利用的相关性;基于该相关性,通过聚类分析构建新站与相似既有车站的映射关系,提出支撑新站客流预测的历史数据库构建方法;在此基础上,结合实时客流特征改进非参数回归算法,提出新站开通初期实时进出站客流量预测方法;利用广州地铁客流数据进行新线开通初期实时进站量预测的案例分析。结果表明:该方法具有良好的预测精度,新站开通初期实时进站客流量预测的平均绝对误差不大于16人次,可满足城市轨道交通精细化的运营管理需求。     

上海轨道交通网络运营现状分析及对线路总体设计的建议

实际客流与预测客流的偏差,造成城市轨道交通实际运营需求与设计目标不相符。分析上海轨道交通网络运营现状存在的问题,表现为高峰时段线路运能配置不足、大客流情况下车站客流集散能力不足、系统设计能力不匹配以及配线灵活性不足等。针对运营现状问题,从系统规模配置、车站建筑标准、系统能力匹配性以及配线灵活性等方面提出线路总体设计的对策与建议。