基于动态客流的城市轨道交通列车牵引能耗分析

城市轨道交通客运量的不断增长使得能源消耗越来越大,在此背景下,从动态客流层面研究城市轨道交通列车牵引能耗对实现城市轨道交通可持续发展具有重要意义。首先建立一个基于动态客流的城市轨道交通列车牵引能耗算法流程,通过研究动态客流对列车牵引能耗的影响,初步得到动态客流和列车牵引能耗的耦合机理。以广州地铁某线路区段为例,利用城轨列车运行计算模拟实验系统进行算例分析,以动态客流为x变量,牵引时分为y变量,牵引能耗为z变量,并利用Matlab对570组模拟实验数据进行多项式拟合,并对动态客流进行灵敏度分析。分析结果表明,列车牵引能耗随着客流的增大呈线性增长关系。     

基于多智能体的交通枢纽微观仿真研究

结合多智能体和传统的计算机仿真技术,以城市轨道交通枢纽为例,提出交通枢纽内部的客流及设施协调性微观仿真模型。提出基于流线范围的枢纽环境表示方法,探讨枢纽系统仿真中智能体的个体行为模型、运动规则、碰撞检测,以及相互通信与合作等问题,最后给出实验结果和结论。由该模型提供的实验方法,可以研究交通枢纽内部设施布局的合理性和旅客复杂行为对交通枢纽设施所产生的影响。     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

中心地空间理论在铁路客运枢纽设施设计中的应用

从枢纽设施的组成、分类方面,将克里斯塔勒中心地空间理论引入铁路客运枢纽的平面布置设计,提出按照枢纽流线组织,将设施分为高级中心、次级中心、低级中心,并结合了服务区进行布局的方法。以北京南站为例,验证了中心地空间理论在客运枢纽设施布置设计方面应用的有效性。     

轨道交通客流需求与运能供给的协调匹配分析

本文以实现客流需求与运能供给的协调匹配为目标,综述分析了网络化条件下高速铁路、既有传统铁路、城市轨道交通、市域铁路之间的联系与区别、客流需求特征与运能供给特征,构建了面向乘客的轨道交通系统服务质量框架体系,并提出相应的客流需求与运能供给协调匹配的策略建议。     

繁忙干线提速条件下客货分运的研究

基于现有的提速理论和四大干线的提速效果，从多角度论述了改革现有的客货混运的运输组织模式 ，着重从运能角度，采用计算扣除系数的方法，说明了繁忙干线不适于进一步提速，而应修建客运专线，实行客货分运。     

2019年世界城市轨道交通运营统计与分析综述

参考国际上较为通行的统计标准,将城市轨道交通分为地铁、轻轨和有轨电车三大类,对世界城轨交通运营现状进行统计。分析表明：截至2019年底,全球有75个国家和地区的520座城市开通了城市轨道交通系统,里程超过28?198 km,其中地铁、轻轨、有轨电车各占55%、5%和40%;2018年,全球地铁和轻轨累计运送乘客超681.29亿人次,平均负荷强度1.15万人次/(d·km)。2019年我国40个城市开通运营轨道交通,运营里程达6?730.27 km,其中城轨交通客流超过210.7亿人次。我国线网规模和客流规模居全球第一,不过有轨电车仍有待进一步发展。对国外大城市和中小城市有轨电车的发展经验与规律进行重点介绍,以期对中国发展有轨电车有所裨益。     

基于灰色关联决策的客运专线客流节点层次划分研究

针对客运专线客流节点层次划分问题,建立客流节点层次划分指标体系。对各个指标进行量化,明确决策指标,在其基础上建立灰色关联决策模型。并结合东北、华北的部分客流节点进行实例计算,验证了该方法的有效性。     

基于售检票数据挖掘的轨道交通乘客居住区辨识

以自动售检票数据潜在包含的时空关联关系为基础,构建城市轨道交通乘客居住区辨识方法.假设轨道交通大部分乘客出行满足：一日内首次出行起始站与末次出行终点站相同,首次出行起始站与前日末次出行终点站相同,连续时期内首次出行起始站与末次出行终点站总是紧邻“家”的位置,以此为基础构建居住区辨识中心点法.以北京市轨道交通为对象进行实证分析,通过连续一周自动售检票数据挖掘能对88.7%的公交卡(不包括单程票、员工卡)所对应乘客的居住区进行辨识,验证了本文方法的准确性与有效性.本文研究提高了售检票数据应用价值,为乘客出行行为及需求特征分析提供了方法支持.     

基于复杂网络的高速铁路运输服务网络重构模型

运用复杂网络理论,基于L空间构建了以列车数量、运行时间为权重的高速铁路运输服务网络(该网络中包括525个车站、2 666列列车).在此基础上,利用度、强度、介数等复杂网络评价指标对两种网络进行对比分析,明确两种网络的不同运输意义,节点在两种网络中的不同作用.然后,充分考虑高速铁路路网乘客出行特征,以城市枢纽为研究重点、以运行时间为权重重构我国高速铁路运输服务网络,对比重构前后复杂网络指标值的变化,重点分析网络重构前后的网络特征、典型枢纽的变化.最后,基于分析结果为城市枢纽的客运换乘组织和车站分工提出参考方案.