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为准确掌握大型铁路客运站候车区旅客集散特点,预测旅客聚集能力,在旅客到站提前时间分布拟合研究基础上,从微观仿真角度提出了到达旅客生成方法,建立了大型铁路客运站候车区微观仿真逻辑模型. 以大连站为实例,得出该站高峰期候车区客流变化曲线和最高聚集人数95%置信区间为[3 638,3 706]. 以候车区旅客最高聚集人数为目标函数,对候车区客流变化影响因素进行了灵敏度分析. 研究发现:旅客到站提前时间对数正态分布的位置参数对候车区旅客最高聚集人数和旅客平均逗留时间均有显著影响;送站人数比例对最高聚集人数有显著影响;进站检票模式只对平均停留时间有显著影响. 相似文献
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对铁路客运站客流到达、疏散的时空特性进行分析,提出了大型铁路客运站到达旅客疏散仿真概念模型. 从车站到达旅客交通特性出发,在经典社会力模型基础上对旅客站内交通行为进行微观仿真建模,并对模型的行人尺寸和期望速度参数进行了分析和标定. 通过对沈阳铁路局大连站到达旅客疏散仿真实验,得到该站地下通道和南出站口处旅客人数随时间变化的曲线、旅客最高聚集人数95%置信区间和高峰出现的时间,到站旅客换乘时间95%置信区间,找出了存在安全隐患的带状区域和点状区域. 仿真结果表明,模型具有较高的可靠性和实用性. 相似文献
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针对铁路客运站不同运输生产车间信息孤岛日渐增多等情况,在站务基础上结合互联网技术与安全闭环管理理念,设计了一套以重点事项为中心,适用于铁路客运站重点事项提醒系统,与传统管理流程相比较,重点事项提醒系统具有计划性强、安全标准高、通知时段超前等特点。通过铁路客运站重点事项提醒系统的开发试用,达到减少运输生产车间信息孤岛的预期效果,为铁路客运服务由“数字车站”向“智慧车站”的演进奠定基础。 相似文献