无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法

结合国内城市轨道交通无缝换乘的运营特点,充分考虑了影响城市轨道交通网络客流分配的主要因素（包括出行时间和换乘次数）,以及城市轨道交通网络的特有属性,构造城市轨道交通网络的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。在此基础上,基于随机用户平衡原则提出城市轨道交通网络客流分配问题的数学优化模型,在模型的求解中,分析目前常用的有效路径搜索方法并设计了基于图的深度优先搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合,并给出求解配流模型的连续平均算法。最后通过北京市轨道交通网络的数据对模型和算法进行验证。     

基于换乘网络的城市轨道交通客流分配模型

城市轨道交通客流分配需要考虑乘客换乘的影响。为了直观表达乘客的换乘方案,方便换乘阻抗的计算,阐述了城市轨道交通换乘网络的构建方法,在分析换乘网络弧的阻抗计算方法的基础上,建立了城市轨道交通客流均衡分配模型。分析说明了该模型与公路交通分配模型具有相同的形式,因此可利用公路交通流分配算法进行求解。最后,通过实例验证了的该客流分配方法的有效性。     

复杂交路条件下的城市轨道交通客流分配研究

城市轨道交通客流分配的关键在于确定乘客的换乘方案,而乘客的换乘不仅受线网的影响,还受到各条线路运行交路的影响。以分析复杂运行交路对旅客换乘影响为基础,阐述根据轨道交通线网和运行交路构建乘客换乘网络的方法,利用该网络可直观地表达乘客的换乘情况,且网络中不含节点费用,方便了客流分配相关量的计算。在分析换乘网络弧的阻抗计算方法的基础上,建立城市轨道交通客流平衡分配模型,并对模型进行简要分析,最后通过实例求解,检验该客流分配方法的有效性。     

轨道交通快慢线平行运营条件下乘客路径选择行为研究

基于快慢线票价一致的研究背景,分析城市轨道交通快慢车分线运营条件下乘客路径选择行为,按照乘客出行起讫点车站类型进行客流分类,考虑换乘时间和换乘次数对广义出行费用函数进行刻画,采用正态概率分布模型对案例中各类客流的路径选择概率进行求解。得出结论:快慢线列车开行比例较高情况下,当AB-AB类、AB-B类乘客乘坐慢车出行时间在21min和41min以上时,乘客将全部选择快车出行;而B-B类乘客在出行时间不低于52 min时才会考虑两次换乘方案。说明短距离出行时乘客倾向于选择直达方案;长距离出行时则更加倾向于选择能够实现快速出行的路径方案,尽管此种路径会牺牲一定的换乘次数,乘客会权衡换乘对总体出行时间的影响并选择最优路径出行。     

基于分层递进衔接的城市轨道交通网络末班车时间优化研究与实践

在城市轨道交通网络化运营和“一票制换乘”的条件下,末班车乘客购票进站后因换乘失败而无法抵达目的地的现象时有发生。为最大程度满足末班车乘客的出行需求,基于分层递进衔接的思路,根据各线路与基准线路的换乘关系划分协调层次,基于网络末班车换乘客流流量和流向确定协调主方向,按照协调层次建立末班车时间推算模型,并从特定衔接方向和发车时间域两个方面对模型进行优化。对广州城市轨道交通网络末班车时间进行推算和优化的结果表明,优化后的末班车时间能更好地适应末班车乘客的出行需求,验证了模型和优化方法的有效性。     

基于AFC数据的突发事件下城市轨道交通乘客路径决策研究

为了更好地刻画突发事件下城市轨道交通乘客路径决策行为,提出一种基于AFC数据的乘客感知路径决策分析方法。通过突发场景问卷调查数据,构建突发事件下乘客等待时间阶梯函数。依据突发事件下城市轨道交通乘客出行特点,建立突发事件下路径效用函数。考虑乘客出行行为受期望到达时间约束影响,构建乘客感知的路径决策模型,计算各路径选择概率。算例实验结果表明,模型计算结果与真实值相对误差不超过15%。将突发事件下与正常情况下的进出站客流、换乘量和断面客流量进行对比分析,掌握突发事件下路网客流分布规律。     

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.     

考虑出行者异质性的新建城市轨道交通客流转移预测模型

为了提高出行者选择行为的预测准确度,分别构建了城市轨道交通客流转移预测的NL模型(Nested Logit model)及ML模型(Mixed Logit model),并综合考虑交通信息、出行选择习惯及交通环境等因素对客流转移的影响,从拟合优度比和信息准则2个方面对模型进行检验。结果表明,考虑出行者异质性的ML模型能更好地反映客流向城市轨道交通转移行为,在自变量相同的情况下,ML模型比NL模型具有更好的解释能力;ML模型能够反映出个体选择喜好的随机特性;交通信息、交通环境及居民出行选择习惯等因素显著影响出行者向城市轨道交通转移的选择。     

出行链视角下城市轨道交通接驳方式联合选择模型

以城市轨道交通出行方式链为例,针对城市轨道交通两端的接驳方式,构建基于交叉巢式Logit(CNL)模型的城市轨道交通出行链联合选择模型。模型从出行全过程角度,将轨道交通两端的接驳方式纳入一个模型里进行联合选择。模型选取出行者社会经济特征,发生端出行特征,到达端出行特征三类特征变量,建立联合概率模型,对特征变量进行标定。模型结论显示:(1)以到达客流为主的城市轨道交通站点对于交通接驳便捷程度的敏感性更高;(2)公交接驳方式转化为小汽车接驳的可能性更高。对于揭示城轨接驳规律,优化轨道接驳系统具有实际意义。     

基于行为分析的突发事件下城轨站间客流分布预测

提出突发事件下城市轨道交通(城轨)站间客流分布预测方法,旨在为制定突发事件下的应急预案和运营管理措施提供决策支持。首先,提出突发事件下城轨受影响客流界定算法,界定受影响的客流;然后,针对受影响客流,基于非集计理论构建突发事件下城轨乘客的出行选择行为模型,捕捉受影响乘客的出行选择偏好;其次,建立突发事件下的多方式备选出行方案集合,结合乘客出行选择行为建模结果,预测突发事件下城轨站间客流的重分布。最后,基于某突发事件下某城市轨道交通系统的历史客流数据,对该预测方法进行验证。结果表明,该方法能够捕捉到突发事件下城轨乘客的出行行为特征,分时站间客流预测的平均绝对误差为2.05人,预测效果较好。     

城市轨道交通客流最优策略分配模型的改进

城市轨道交通客流分配属于公交客流分配中的一种特殊情况,借鉴公交超级网络分配模型可以解决城市轨道交通客流分配的问题。通过算法的理论分析和简单的算例测试,指出最优策略分配模型在策略寻找和流量分配两大环节上存在的缺点。通过替代频率的方法,改进了策略寻找的方法;结合分层决策的思想,应用Logit模型改进了最优策略分配模型的流量分配算法。将改进的算法应用于上海城市轨道交通网络客流分配和简单算例网络,对比了改进算法和最优策略算法的差异,结果表明改进的算法更为合理。     

突发事件下城市轨道交通网络客流重分布预测方法研究与应用

城市轨道交通发生突发事件后,准确把握乘客出行路径选择行为特征及受影响客流分布是保障应急处置高效、有序的关键。基于突发事件下乘客出行行为特征变化的分析,提出了受影响客流的界定算法;基于突发事件下乘客出行方案选择模型和多方式出行备选路径集的构造,建立了突发事件下网络受影响客流重分布预测算法。利用广州地铁5号线某一突发事件数据对预测模型进行了精度分析,验证了模型的适用性和有效性。     

城市轨道交通客流分布短时预测模型研究及应用

客流分布短时预测对于城市轨道交通运营管理和乘客出行服务具有重要的实际意义。采用自底向上的网络建模技术,利用动态仿真方法模拟乘客出行行为,构建城市轨道交通客流动态分布仿真模型,进行城市轨道交通线网客流分布短时预测,并通过实际AFC(自动售检票)刷卡数据进行二元校验。依托北京市轨道交通安全防范物联网应用示范工程,将其应用于北京地铁运营实践中,结合实例验证了模型的可行性和有效性。     

城市轨道交通网络化列车开行方案优化方法

通过引入备选集,建立双层规划模型,将网络化列车开行方案这一复杂的混合交通网络设计问题简化成0-1规划问题;采用混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案优化问题进行求解。上层模型以城市轨道交通网络化列车开行方案涉及的运营单位和乘客综合费用最小化为目标,以交路必须覆盖整个运营网络、限制区间交路数、满足发车间隔时间限制和区间客流量小于列车运力为约束条件;下层模型为用于城市轨道交通网络客流分配的随机用户均衡问题优化模型,它充分考虑了乘客选择出行时路径感知费用与实际费用之间的差异。算例结果表明,采用基于备选集的双层规划模型和混合遗传模拟退火算法对城市轨道交通网络化列车开行方案进行优化是可行和有效的,而且求解效率高。     

城市轨道交通跨线列车开行方案优化研究

在城市轨道交通线网规模迅速扩张和客流需求快速增长的背景下,针对现有的单线运营模式导致的乘客换乘次数多、系统资源共享程度不高等问题,研究跨线列车开行方案优化以弥补上述不足。根据设施设备跨线运营基本条件、列车跨线次数和跨线客流需求生成跨线交路备选集,以备选跨线交路和本线交路的发车频率为决策变量,考虑线路通过能力、列车满载率和区间交路数量上限约束,以乘客换乘次数最少和出行时间最短为原则,对各OD乘客组进行客流分配,建立线网层面的跨线列车开行方案优化模型,最小化列车运行成本和乘客出行成本。应用模拟退火算法求解模型。南宁地铁线网的案例分析结果表明,相比于单线运营模式,跨线运营模式可使总成本降低6.18%,其中乘客时间成本降低7.33%,乘客换乘次数减少13.79%,可实现成本节约,提升线网服务质量和乘客出行效率的目标。     

基于前景理论的轨道交通乘客路径选择模型

研究有限理性条件下城市轨道交通乘客的路径选择问题。从出行费用角度出发,通过对不同类型乘客的出行时间、换乘时间、换乘次数和列车拥挤度4个因素的权重分析,建立乘客广义出行费用模型;并基于前景理论,建立以出行费用为参考点的路径选择模型,从而准确分析出乘客的选择偏好。实例结果表明,该模型对乘客出行路径的分析具有更高的可靠性。     

城市轨道交通换乘站位置对乘客换乘路径选择的影响

[目的]城市轨道交通乘客实际出行中存在一些不宜量化的因素(如换乘站在线网中的位置等)。这些因素难以量化折算为城市轨道交通多路径概率选择模型中的出行路径阻抗,需要研究这些因素对乘客路径选择的影响。[方法]根据换乘站在城市轨道交通路径中的位置将换乘站划分为居路径前段、居路径中间、居路径后段三类。基于手机信令获取得到的上海轨道交通线网乘客出行数据,选取其中的典型OD(起讫点)对及符合研究要求的换乘站,将多路径概率选择模型计算得到的选择比例与路径实际选择比例进行对比,分析得到不同换乘站类型对乘客换乘路径选择的影响规律。[结果及结论]与居路径中间换乘站相比,乘客更趋于选择在居路径前段、居路径后段的换乘站进行换乘,其路径实际选择比例较模型计算选择比例约高10%。构建多路径概率选择模型时,不能简单地将换乘因素量化折算为阻抗,应对各换乘因素进行综合考虑。     

城市轨道交通与快速公交换乘时间衔接分析

在分析城市轨道交通与快速公交特点的基础上,以缩短出站乘客换乘时间为目的,重点研究利用快速公交疏散城市重点区域轨道交通站点产生的大量出站客流的协调条件。通过对城市轨道交通出站换乘时间的详细分析,将出站乘客换乘时间细分为四部分,建立乘客换乘总等待时间最短宏观模型,并分析造成乘客候车时间长的原因;运用时空图对两者换乘过程、换乘状态进行描述,探讨总结两者协调调度的条件。最后运用实例对该方法进行验证。     

城市轨道交通常乘客行为研究

城市轨道交通客流中经常乘坐的乘客占到相当大的比例,其中以通勤客流为主.借鉴民航的常旅客概念,首次提出了城市轨道交通常乘客的概念,并分析了常乘客的构成、一般性特征和个性化特征.研究了常乘客的出行行为特点,并总结了常乘客对城市轨道交通运营工作的有利和不利影响.给出了合理利用常乘客特征和行为特点,提高城市轨道交通运营效率的建议.     

基于线路层次的城市轨道交通网络末班车衔接优化研究

在城市轨道交通网络化运营和"一票制换乘"的背景下,制定合理的网络末班车衔接方案,满足末班车时段乘客出行需求,是当前城市轨道交通运营管理面临的重要问题。以在网络换乘站成功搭乘末班车的乘客数量最大化为目标,建立了网络末班车衔接优化模型,并设计了线路分层递进衔接优化算法求解该模型。以广州城市轨道交通网络为例,采用所提出的模型和算法进行了末班车衔接优化方案的计算。