轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础，通过引入随机均衡配流条件，构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型．根据模型的特点，以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础，给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolie算法．最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性．     

轨道交通随机均衡配流模型和算法

以拥挤条件下的出行阻抗函数为基础,通过引入随机均衡配流条件,构建了Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流模型.根据模型的特点,以Bregman算法求解模型的拉氏算子为基础,给出了改进的用于求解轨道交通随机均衡配流模型的Frank-wolfe算法.最后通过一个算例说明了算法的有效性和合理性.     

MSA算法求解轨道交通SUE模型问题研究

建立了拥挤条件下的出行阻抗函数,通过引入随机均衡配流条件,构建Logit形式的Fisk轨道交通随机均衡配流(SUE)模型.以随机网络加载算法作为相继平均法(MSA)的基础,给出了轨道交通SUE模型的求解算法.     

轨道交通客流预测非集聚模型应用初探

客流预测是轨道交通投资决策的依据,也是项目评估的基础.介绍了基于随机效用理论的非集聚模型的基本公式和基于非集聚模型基本公式MNL客流预测模型及其参数标定方法,探讨了出行的各阶段的选择肢集合和特性变量的选择,最后提出了非集聚模型需要进一步深入研究的几个问题.     

轨道交通客流预测方法研究

本文以宁波城市快速轨道交通线网规划为例,介绍了宁波轨道交通客流预测所采用的技术手段,总结出了一种基于四阶段法改进的双重分配的轨道客流预测方法。     

轨道交通十字客流管控方法

为了探究轨道交通十字客流管控策略,对北京市轨道站点的客流组织现状开展调查分析。明确十字客流冲突的形成过程,解析冲突客流基本特征。提出基于可接受间隙理论和环流现象的客流管控优化方法,并采用行人实验的方法开展了2类管控措施的优化效果验证。结果表明：间隙控制方法可有效避免主-次客流冲突,环岛设置方法可有效避免主-主客流冲突;分别从冲突持续时间、客流速度、通行效率方面进行了2类优化措施的效果量化。     

北京轨道交通13号线站点客流特征分析

当前国内许多城市都在规划或者建设轨道交通,城市轨道交通线的客流资料和客流特征则是轨道规划设计的基础数据和重要参考依据,通过北京地铁轨道13号线客流调查数据及相关的问卷调查获得的基础数据分析,总结13号线的数据特征和成长规律,为提高13号线的交通接驳效率、运输效率提供参考依据,也为未来北京地铁的站点建设和交通线路的规划提供参考。     

考虑客流分配的大站快车改进模型

以大站快车为研究对象,通过分析大站快车开通前后不同站点乘客的乘车时间和候车时间的变化,明确从大站快车中获得收益和损失的人群。以大站快车和全程车在发车班次和乘车时间方面的差异为因素,利用BL模型进行客流分配,基于乘客分配,在公交资源不变的前提下综合考虑乘客的跳站收益和跳站损失,建立以总收益最大为目标的改进大站快车设置模型,针对模型特点依据遗传算法设计求解流程。以实际公交线路为例,调查详细的公交出行和车辆运行数据,利用模型设计线路的大站快车运行方案,结果显示开通大站快车能够使研究时段内所有乘客的候乘总时间降低12.7%。     

高峰时段公交客流分配的Logit模型改进

首先定义了站点滞留系数,并对其进行计算,根据站点间有、无直达线路及站点拥挤情况将站点分为3类。从时间函数、换乘惩罚函数、发车间隔三个方面对Logit模型进行了改进。然后通过实例分析了模型中参数α和Tf对分配结果的影响,并对参数α和Tf进行了标定。最后对分配结果进行误差分析,验证了模型的有效性。     

雨雪天气下轨道交通客流预测模型

为了完善雨雪天气下轨道交通客流预测模型,对哈尔滨市地铁1号线2017年12月份至2019年1月份的全线客流数据进行研究,引入客流基准值和客流偏差率的指标来量化轨道交通客流波动情况,研究雨雪天气下轨道交通客流波动规律,提出一种基于雨雪天气下轨道交通客流时空波动规律的短时客流预测模型WI-LSTM,以平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及平均相对误差(MRE)作为预测模型的评价指标,与经典的SARIMA预测模型、支持向量回归(SVR)预测模型和未考虑雨雪天气的LSTM预测模型进行了对比。结果表明：考虑雨雪天气的WI-LSTM预测模型可以充分利用雨雪天气轨道交通客流波动规律,相比其他3种预测模型具有更高的准确性和可靠性。WI-LSTM预测模型进一步提升了雨雪天气下轨道交通客流预测精度,可为轨道交通企业运营管理提供数据支撑。     

乘客出行距离分布对轨道线网内公交竞争力的影响

从城市建设用地不断扩张的角度出发,研究城市居民出行距离分布变化对高密度轨道线网影响下的长距离穿越式公交线路竞争力的影响. 分析城市居民出行距离的变化趋势,提出公交站点选择概率的计算方法,建立基于Logit-SUE的公共交通网络客流分配模型,研究区域内居民平均出行距离和居住分散性系数对长距离穿越式公交线路竞争力及各站点选择概率的影响. 结果表明：在城市扩张趋势下,居民平均出行距离存在逐渐增大的趋势,轨道交通方式的优势逐渐突显,长距离穿越式公交线路竞争力逐渐减弱;公交线路各站点选择概率逐渐减小,且线路中心区站点对平均出行距离的灵敏性相对线路边缘区站点较低. 随着城市的不断扩张,居住分散性系数存在逐渐减小的趋势,分散性系数越小,居民居住地分布越集中,长距离穿越式公交线路的选择概率越小,竞争力越弱. 随着乘客居住地分布由“小而分散”向“大而集中”转变,长距离穿越式公交线路各站点选择概率存在逐渐减小的趋势.     

轨道交通与常规公交计划调度协调模型

根据福利经济学理论,分析了轨道交通与常规公交运营协调系统的消费者剩余和生产者剩余;并以社会福利最大化为目标,分别建立了非协调计划调度模型和计划调度协调模型,同时给出了模型求解步骤。结合算例,对比分析了轨道交通与常规公交计划调度协调实施前后换乘网络的运营效果。结果表明,实行运营协调控制能够增加社会福利,使出行乘客和运营企业都获益。     

城市轨道交通车站双层选址模型

为保证城市轨道交通车站选址的合理性,避免建成后分担率低的情况,建立基于既定线路和候选车站的双层选址模型.上层模型以客流量最大为目标,且在对候选车站进行客流量预测时,建立地理加权回归模型.下层模型考虑经济属性,将乘客出行成本和运营方成本作为城市轨道交通综合交通成本,以单位乘客综合交通成本最小为目标.通过对比多个启发式算法,确定基于模拟退火算法的求解流程.以哈尔滨地铁1号线为例,运用所建立模型对该线路的车站进行重新选址.结果表明:采用该模型所得到的车站选址方案其各车站每日上车乘客量之和为191 553人,较现有的177 010人,增长了14 543人,增长比例为8.2%;而新选址方案的牵引能耗成本为每日15 972元,较现有车站的17 501元,减少了1 529元,减少比例为8.7%。所建立的城市轨道交通车站双层选址模型能同时保证选址结果的社会效益和经济效益.     

城市轨道交通出站楼梯处乘客排队机理

在实测数据的基础上,分析了轨道交通出站乘客的出站规律,拟合了出站乘客在通道内和楼梯上的流量-密度曲线。在所得流量-密度曲线的基础上,研究了两个不同出站通道宽度条件下楼梯处乘客的排队机理。研究表明,拥堵产生时,通道和楼梯上乘客的水平速度近似相等,但楼梯上乘客的密度小于通道内乘客的密度,楼梯的通行能力低于通道的通行能力,从而产生乘客排队现象。     

轨道交通接运公交发车间隔及票价优化模型

考虑轨道交通接运公交发车间隔及票价的乘客需求弹性,对接运公交系统的成本及收入进行分析,建立了以最大系统总收益值为目标函数、轨道客运量份额为主要约束条件的非线性规划模型,并探讨了它的求解方法。算例结果和参数灵敏度分析表明,优化模型在约束条件内存在局部最优解,系统总收益值随着平均单个乘客等待时间和票价的增加以不同的速度减少,乘客对票价增减的敏感性比对发车间隔增减的敏感性强。     

突发大客流下地铁协调限流优化模型

为研究突发大客流下地铁车站客流控制的安全管理措施,重点关注地铁突发大客流的疏散,考虑供需失衡下的疏散策略优化,通过对多个车站协调控制客流,减轻突发大客流对地铁系统的冲击.突发大客流主要包括节假日大客流、大型活动大客流、恶劣天气大客流和地铁故障大客流4种类型.以对突发大客流形成的内在机理研究为基础,建立以乘客平均延误最小和各区间满载率之和最大为目标的协调限流控制优化模型,利用所求解的控流率为客流控制措施提供量化依据.最后通过算例分析,对比采取与不采取协调限流措施两种情况下的控流率和滞留人次,验证了协调限流模型的有效性和可靠性.