城市轨道交通车站站台客流集散模型与仿真

结合车站站台客流类型、客流集散流程和客流集散影响因素,建立城市轨道交通车站站台客流集散模型。采用Anylogic软件建立站台客流集散仿真流程和仿真模型。以北京地铁4号线北京南站站为工程背景,对其站台客流进行了仿真计算。结果表明,站台客流集散模型能有效刻画高峰时段内站台客流的集散变化规律,验证了仿真模型的可行性。进一步探讨了高峰时段内基于不同发车间隔和不同上下行时间差的站台客流集散变化规律以及疏散仿真试验。形成了一种可操作的站台客流集散动态分析方法,可为城市轨道交通运力配置和车站客流组织提供一定参考。     

基于Anylogic的地铁车站客流仿真分析

采用Anylogic仿真软件，从流畅性、时效性及舒适性3个方面，对地铁车站进行客流优化研究，以地铁车站乘客平均排队人数、平均逗留时间及区域密度3项指标分析和评价客流组织方案。具体以兰州地铁西站什字站为例，建立乘客进出站流线及列车进出站的人?车混合仿真模型，对兰州地铁西站什字站站厅和站台的客流进行研究，分析站内客流存在的主要问题，并针对瓶颈问题提出优化建议，从设备配置和管理措施2个方面进行客流优化。     

地铁站台屏蔽门与列车客室车门不能同步打开的原因分析

对深圳地铁一号线一期工程站台屏蔽门与列车客室车门不能同步打开的原因进行分析,指出通过人工按压开门按钮来控制屏蔽门打开的方法不可靠是导致这一问题产生的根本原因,并提出解决的措施。     

广州地铁运营客流分布特征研究与应用

针对目前广州地铁运营过程中列车车厢及车站站台过度拥挤的问题,通过对广州地铁实际运营客流分布特征的调查与分析,在时间维度上提出客流分布在年内、月内及周内的不均衡规律,分析节假日对车站客流的影响,在空间维度上分析车厢内客流密度在不同区间、不同编组、不同车厢区域的分布规律和客流在车站站台上的分布规律。通过对现状特征的重新审视,提出设计阶段客流预测数据的选用原则、车厢站立密度对站台乘客上下车时间的影响及车站布局形式与站台客流分布的关系。为广州后续轨道交通线路精细化设计提供依据,为国内类似城市地铁设计、运营组织提供参考。     

深圳地铁隧道内维护作业将不再排放烟尘

据上海地铁运营管理部门消息,国内首套“地铁客流实时信息显示系统”经过多次试验,从2009年12月31日起在上海地铁全网络试点启用。该系统通过后台自动设置,实时监控轨道交通各线路区段的客流、特定位置的客流密度与运营状态,并用颜色表示该路线的即时运营情况,其中绿色表示畅通、黄色表示拥堵、红色表示运营中断,令乘客对当前的线路运营情况一目了然．便于他们调整乘坐地铁的计划,避开拥堵和发生故障的区段。乘客可以通过车站站台、     

南京地铁网络化运营条件下大客流控制的实践

以南京地铁1号线南京站为例,根据南京站在线网中的位置、实施设备和客流特点,分析南京站客流组织的主要影响因素,包括站厅和站台的容纳能力、出入口及通道的通过能力、自动售检票设备的能力、乘降设备的通过能力及列车输送能力,对南京地铁进入网络化运营时期后对换乘客流和外枢纽转入客流采取的车站级、线路级和线网级等控制措施进行探讨。     

非常规地铁站台曲线半径及超高的设计与研究

针对广州地铁11号线如意坊站缓和曲线最小半径及曲线超高设置超过《地铁设计规范》规定的问题,对地铁站台最小曲线半径、曲线超高以及缓和曲线侵入站台长度等控制因素进行总结分析。通过对站台边缘与车门门槛最大间隙值、站台门与车门最大间隙值、缓和曲线长度、未被平衡离心加速度值、横向加速度最大值、站台范围内车辆倾斜度、车辆地板面与站台面高差值等控制性指标进行验证核查,结果表明,如意坊站有效站台范围内缓和曲线曲率半径小于规范要求最小值,并且曲线超高设置大于15 mm实际可行,并在节约投资、缩短工期方面取得较好效果,为后续类似工程设计分析提供参考。     

基于BC算法的地铁站台乘客分布建模及应用

为定量化分析地铁站台客流组织方案的应用效果,实地收集乘客候车分布数据,统计分析候车位置选择的特性,研究发现乘客的候车位置选择具有集中性,并受行走距离、排队长度和候车区域容量影响。基于细菌趋药性(BC)算法原理,结合站台乘客候车位置选择特性,建立了站台乘客分布仿真模型,并利用实测数据对模型进行了标定和验证。从实例站台的限流栏杆长度方面提出了优化方案,利用所建模型再现了实例站台的候车场景及优化方案,对优化效果进行验证。结果显示:优化的限流栏杆设置方案实施后,站台候车区域客流平均密度在各客流条件下分别下降了0.02、0.07和0.09,可上车的人数分别增加了10、8及11人次,因此所提优化方案具备有效性,得到的模型及应用成果能为地铁车站运营管理方在站台客流控制策略的制定方面提供理论支持和依据。     

基于均衡运行图的轨道交通站台客流密度优化研究

随着城市轨道交通的发展，地铁成为市民公共交通出行的首选对象。为提升乘客出行体验，实现运力与运输需求的匹配，同时降低城轨站台候车区拥挤度，文章基于运行图的均衡性指标对站台客流密度的优化进行了研究。首先利用排队论基础方法和理论，建立了以城轨站台候车区客流密度为研究对象的计算模型，分析出列车运行图均衡性与站台候车区客流密度的关系。然后，通过创建峰期、创建过渡期、连接任务线、冲突处理、均衡处理等过程，实现了城轨均衡运行图的自动编制。最后结合长沙轨道交通4号线客流数据，通过仿真验证了方法的有效性。仿真结果表明基于该方法的自动编制的运行图比人工编制的运行图其站台候车区最大客流密度更低，因此算法具有更好的实用价值。     

基于图像采集技术的地铁站台客流引导系统

地铁快速发展带来的高密度客流冲击,对地铁的运行效率,乘客出行的快捷性、实时性、舒适性造成了一定的影响。基于以上问题,对客流分布进行研究并提出基于图像采集技术的地铁站台客流引导系统,此系统是基于车厢内的摄像头采集客流信息,通过地铁运营方的数据库与处理中枢对客流信息进行分析处理,得出客流引导信息,同时显示在站台门上侧的屏幕上,实时显示列车客流信息。结果表明,通过本系统对于客流的引导,可以部分代替引导人员的安排,节省了大量的人力,使乘客快速舒适出行,可以有效提高地铁运行效率。