城市轨道交通客流网络分布均衡性评价

复杂网络化运营下的城市轨道交通客流呈现时空分布不均衡特点,为量化表征客流网络分布不均衡程度,应用广义均衡性评价工具Gini系数和Theil指数,以车站客流量和区间断面满载率为评价指标多维度评价客流网络分布状态.以上海轨道交通网络为例,基于洛伦兹曲线求解得到早高峰 8:30-8:45、平峰 10:45-11:00和晚高峰18:30-18:45这3个时段全网车站客流分布的Gini系数分别为0.527、0.554、0.540.对照评价标准可知,3个时段客流分布均极不均衡;全网区间客流分布的Gini系数分别为 0.502、0.366、0.476,表明客流区间分布早高峰极不均衡、平峰相对均衡、晚高峰比较不均衡;基于线路分组的Theil指数求解结果与上述结论一致.最后,分析各线路客流分布不均衡对全网不均衡的贡献率,结果与实际客流分布状态相符,验证了本文方法的可行性与有效性.     

轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素分析

轨道交通车站突发事件下乘客的心理行为对安全疏散具有重要影响.将轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素概括为环境信息、引导信息、受度信息及乘客基础信息等四个方面,并加以分析.探讨了影响因素的作用机制,针对相应因素提出了指导应急疏散的建议.     

铁路运输能力利用中的能力损失研究

运用动态大系统理论，对铁路运输能力利用问题进行了数学构模，建立了系统的车流行状态平衡方程，分析了计划安排前提下能力损失的含义及其表现形式，研究了能力损失的拉生原因，有关数量指标及其影响因素。     

危机管理

介绍了香港地铁公司危机管理的经验。通过事故案例对危机识别、危机处理、事故管理、危机管理计划及其软、硬件配备等内容进行了分析。     

都市区城市轨道交通客流预测的相关问题探讨

当前我国都市区正处于快速形成过程中,并且大多采用交通引导开发(Transit-Oriented Development,简称TOD)的土地利用与城市发展模式,在规模、功能、用地与空间结构,以及与公共交通系统的相互作用上有别于一般意义上的城市,有其特殊性.在分析都市区城市轨道交通客流形成特点的基础上,对都市区城市轨道交通客流预测的相关问题进行了探讨,给出了相应的方法.通过我国南方某沿海都市区城市轨道交通客流预测的实例,对提出的方法进行了应用与检验.     

沿新亚欧大陆桥铁路编组站,保税区和国际集装箱场的系统分析

新亚欧大陆桥（第二亚欧大陆桥）作为一条“人造跨国河流”及未来重要的国际性经济通道，将使许多国家从中受益。在借鉴世界各国设立自由经济区成功经验的基础上，提出将大陆桥和自由经济区两者的优势结合起来，通过在沿桥大城市附近因时、因地、适度设置自由经济区，以自由经济区为先导，发展沿桥经济带的战略构想以及“由东向西”和“抓两头带中间”的具体实施策略。探讨了政策与体制创新对发展大陆桥经济带的作用及相关方案。最后     

城市轨道交通网络运营组织协调性研究

分析了城市轨道交通由单线管理向网络化运营转变过程中的实际问题,提出了分析网络运营组织协调关系的必要性.从路网运输能力均衡配置角度,阐述了网络运营协调的主旨,对影响运营组织的多个关键要素做定性分析.采用解释结构模型法,根据推移律特性,建立网络运营协调要素的多级递阶结构,对层次划分结果进行要素间的关联性分析.该结构模型可作为协调准则应用于运营组织过程,为网络列车运行计划的制定提供理论依据.     

基于综合交通枢纽的现代服务业集聚区建设的系统分析

现代服务业集聚区与综合交通枢纽共生共荣.介绍了综合交通枢纽对现代服务业集聚区发展的影响的相关理论,总结国内外依托综合交通枢纽合理规划现代服务业集聚区的一些成功经验,分析了综合枢纽的客流特点.从客流总量预测及客流组成特点,分析了基于上海虹桥综合交通枢纽的现代服务业集聚区建设.     

基于AFC数据的城市轨道交通乘客出行路径推算

旅行时间是影响乘客路径选择的因素,然而,也是路径选择的结果。轨道交通自动售检票系统详细记录了与出行相关的时间信息,因此可以用来推算路径。首先将一次出行划分为若干阶段,并且分析各阶段涉及的随机性因素;在考虑现场实际的基础上,完成对系统运行和乘客出行的建模。然后,基于出行阶段的相互独立性,设计了用以推算乘客出行路径的方法,并且设计了双盲实验对方法进行验证。最后,案例分析显示,利用票卡交易数据、列车运行图和辅助的步行调查,该方法可以方便而有效地推算乘客路径,进而有助于客流分配和票务清分。     

城市轨道交通乘务夜早任务搭配模型研究

乘务夜早任务连乘是我国城市轨道交通(以下简为"城轨")乘务普遍采用的轮转策略。编制良好的乘务夜早任务搭配方案可保证乘务员工作的均衡性和安全性。根据城轨乘务夜早任务连乘需求,建立了相应的最优分配模型(NMC模型),设计了夜早连乘任务综合费用函数,并结合传统的匈牙利算法对NMC模型进行了求解。以某地铁线路为例,进行了算例分析。结果表明,NMC模型所编制的夜早连乘方案能够满足现场需求,可提高乘务夜早任务搭配的效率。