基于網絡可控性的城市軌道交通客流網絡限流優化控制方法
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4.4
城市軌道交通客流網絡的可控性決定客流狀態密度在時間空間上是否達到均衡。建立城市軌道交通客流網絡模型,提出限流車站備選集評價指標。基于系統可控判定理論,將客流分布轉化為系統狀態方程,提出城市軌道交通客流網可控性判定方法,建立基于驅動節點匹配的路網限流車站優化方法,實現對城市軌道交通客流網絡限流車站的優化控制。以北京城市軌道交通客流網絡進行實證分析。結果表明,當限流車站達到車站總數25.3%以上時路網達到可控狀態,并計算出早高峰時的路網可控狀態下的最小限流車站集合。
基于網絡可控性的城市軌道交通客流網絡限流優化控制方法
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城市軌道交通客流網絡的可控性決定客流狀態密度在時間空間上是否達到均衡。建立城市軌道交通客流網絡模型,提出限流車站備選集評價指標。基于系統可控判定理論,將客流分布轉化為系統狀態方程,提出城市軌道交通客流網可控性判定方法,建立基于驅動節點匹配的路網限流車站優化方法,實現對城市軌道交通客流網絡限流車站的優化控制。以北京城市軌道交通客流網絡進行實證分析。結果表明,當限流車站達到車站總數25.3%以上時路網達到可控狀態,并計算出早高峰時的路網可控狀態下的最小限流車站集合。
城市軌道交通客流網絡分布均衡性評價
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復雜網絡化運營下的城市軌道交通客流呈現時空分布不均衡特點,為量化表征客流網絡分布不均衡程度,應用廣義均衡性評價工具gini系數和theil指數,以車站客流量和區間斷面滿載率為評價指標多維度評價客流網絡分布狀態.以上海軌道交通網絡為例,基于洛倫茲曲線求解得到早高峰8:30-8:45、平峰10:45-11:00和晚高峰18:30-18:45這3個時段全網車站客流分布的gini系數分別為0.527、0.554、0.540.對照評價標準可知,3個時段客流分布均極不均衡;全網區間客流分布的gini系數分別為0.502、0.366、0.476,表明客流區間分布早高峰極不均衡、平峰相對均衡、晚高峰比較不均衡;基于線路分組的theil指數求解結果與上述結論一致.最后,分析各線路客流分布不均衡對全網不均衡的貢獻率,結果與實際客流分布狀態相符,驗證了本文方法的可行性與有效性.
城市軌道交通網絡客流均衡方法初探
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4.5
軌道交通網絡初步形成后,客流會呈現出幾何倍數的增長,線網客流之間的關聯性越來越強,時空分布上會出現極度的不均衡性,如何從根源上解決網絡客流均衡的問題成為了軌道交通企業、政府、設計院等重點研究的問題,文章從運營組織、乘客需求、城市綜合管理3個角度對網絡客流均衡方法進行了初步探討和闡述。
城市軌道交通網絡協調限流優化研究
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4.6
軌道交通高峰時段乘客滯留站臺已經是運營管理部門面臨的重大安全問題,考慮到目前運能提高空間較小,提出了對相關車站進行客流控制的安全管理措施。通過分析軌道交通客流特征及其擁堵傳播規律;在滿足安全約束條件下,基于受影響乘客數最少為目標構建路網協調客流控制優化模型;并設計了基于遺傳算法的求解方法;最后以實際路網為背景進行了案例分析,驗證了該模型和算法的有效性。
城市軌道交通網絡客流動態優化估計
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4.6
對城市軌道交通網絡的客流動態估計進行優化,可以為城市軌道交通網絡的順暢運行和社會的安全穩定奠定基礎。突發事件會引起市民的恐慌,使城市軌道交通網絡中客流分布時刻發生變化,導致傳統的估計模型不能準確把握客流動態分布規律,無法對不確定因素進行預判,降低了估計的準確率。為提高準確率,提出一種基于拓撲網絡模型的突發事件下城市軌道交通網絡客流的動態估計方法。根據拓撲網絡的原理建立城市軌道網絡模型,根據單位時間內各車站起始點客流的歷史數據獲得受到突發事件影響的評價模型,能夠得到突發事件下隨著時間變化受到影響的客流量,實現突發事件下城市軌道交通網絡客流動態的準確估計。仿真結果表明,改進算法能夠提高突發事件下城市軌道交通網絡客流動態估計的準確率和效率。
城市軌道交通網絡客流控制方法研究
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4.4
根據城市軌道交通形成網絡具有客流量大規模增長、換乘線路間運能不匹配、客流控制難度大、換乘關系復雜、乘客吸引力強等客流組織特點,采用城市軌道交通網絡客流控制辦法,以及單線級和網絡級客流聯控模式的限流數值計算,以廣州城市軌道交通的客流組織為例,通過對限流車站和限流數值的計算,提出客流控制方案。2010年廣州亞運會期間各種控制方法的成功實施,有效發揮了城市軌道交通網絡的優勢。
基于BP神經網絡的城市軌道交通客流預測
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4.5
本文首先根據北京城市軌道交通網絡的特點,以靜態非平衡分配模型中的最短路徑分配為理論基礎,實現歷史客流在斷面上的分配,得到具有參考價值的斷面客流。然后通過大量bp神經網絡建模試驗,對北京城市軌道交通客流預測問題,建立了合理的預測模型。最后利用bp神經網絡模型對13號線西直門站至2號線西直門站的換乘斷面客流進行預測,并與最小二乘擬合結果進行對比分析,得出合理的客流預測結果。
城市軌道交通網絡運行優化系統
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4.3
針對目前軌道交通運營管理無法實時掌握客流情況的現狀,在全網各站點閘機實時數據以及歷史數據的基礎上,結合agent仿真技術對進站客流建模,建立全網絡條件下軌道交通客流分布模型.快速、全面地對軌道交通各個站點、線路之間的客流分布、運行情況進行直觀仿真.通過向運營企業提供列車實時客流參數,使其可以全面把握全網各站點、各列車的實時客流情況,以此及時調整列車運行方案.另外,出行者也可以通過手機客戶端了解網絡客流狀況,根據自身情況選擇合適的出行方案.
城市軌道交通網絡脆弱性分析
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4.8
城市軌道交通網絡是城市公交系統的重要組成部分。以北京地鐵和深圳地鐵為研究對象,建立兩個城市的軌道交通網絡模型,利用兩個城市的地鐵乘客刷卡數據,估計城市軌道交通需求od;基于復雜網絡理論分析兩個城市軌道交通網絡的拓撲結構,提出城市軌道交通網絡脆弱性的評價指標;建立城市公共交通雙層網絡,對城市軌道交通網絡的脆弱性進行更深層次的分析。研究結果表明:北京市與深圳市軌道交通網絡脆弱邊地理分布很相似,深圳市軌道交通網絡平均而言更加脆弱;軌道交通網絡的脆弱性與其網絡復雜度密切相關;城市常規公交網絡可以降低城市軌道交通系統的脆弱性。
城市軌道交通網絡魯棒性仿真
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4.4
對我國主要城市軌道交通網絡魯棒性進行仿真研究,有助于保證我國軌道交通網絡的穩定安全運營。魯棒性需要著重研究樞紐站點相對于全局的作用,傳統方法直接將地理網絡拓撲化未突出重要站點,或者直接忽略一般站點對網絡的作用來突出樞紐站點,兩者均存在一定偏差。基于圖論和復雜網絡理論,提出一種改進的賦權網絡魯棒性評價方法,全面考慮一般站點與重要站點,從多個靜態指標衡量網絡拓撲結構魯棒性,并動態仿真站點受到破壞后網絡性能的變化。結果顯示,深圳軌道交通網絡綜合魯棒性能較強,杭州和西安軌道交通建設發展較均衡,鄭州軌道交通網絡魯棒性最差。通過增強軌道交通網絡的集聚效應,增加可換路徑,縮短換乘距離能夠提高網絡魯棒性。
城市軌道交通網絡客流大數據可視化
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4.4
客流分析是軌道交通運營組織的基礎,傳統的客流分析方法無法從海量的乘客歷史出行大數據中提取與挖掘乘客出行規律和特征。大數據可視化為獲得洞察大規模復雜客流數據能力提供支撐。基于城市軌道交通網絡實際運營需求,從客流認知、可視化、人機交互的綜合視角出發,基于gis地圖、網絡遷徙圖、日歷圖、散點圖、弦圖等可視化圖形,研究大規模復雜網絡od客流、斷面、進出站和換乘客流大數據可視化的運營需求關鍵技術與實現方法。對上海城市軌道交通網絡客流大數據進行實例分析,可視化展示結果有利于運營管理人員掌握網絡客流時空變化特征以及演變規律,為制定科學行車與客運組織方案提供決策依據。
城市軌道交通網絡限流方案的制定與評估及其應用
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4.7
限流是應對高峰時段的超負荷運行以及突發事件大客流沖擊時的一種有效的客運組織方案。從限流的定義及作用分析出發,提出了限流方案的制定原則、實施條件、實施方法和評價指標,并對上海軌道交通網絡的限流方案與實踐效果進行了總結與評價。目前限流方案的制定主要依靠運營管理人員經驗,其全局性和動態性等方面的考慮明顯不足。
城市軌道交通網絡可靠性分析
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4.6
為預防突發事件對城市軌道交通網絡的影響,提高應變能力、增強運營穩定性,有必要對其網絡可靠性進行分析。以上海市軌道交通網絡為實證對象,基于l空間和p空間方法建立兩種網絡拓撲結構,分析其復雜網絡的靜態特性。提出針對車站刪除方法的4種攻擊策略,并對各種攻擊策略下網絡可靠性的變化進行比較分析。結果表明,軌道交通車站網絡和換乘網絡對隨機攻擊具有魯棒性,對蓄意攻擊具有脆弱性;動態攻擊策略對網絡可靠性的影響比靜態攻擊策略更大。
城市軌道交通網絡可達性研究及應用
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4.5
隨著城市軌道交通路網規模的不斷擴大,網絡復雜性越來越高,od間乘客出行路徑更加多樣化.但是,由于路網中各條線路在換乘站之間的銜接性不太完善,經常會發生乘客無法經換乘抵達目的地或者等待時間過長的問題.本文在分析軌道交通網絡可達性影響因素的基礎上,對兩種類型的可達性算法進行了研究,并基于此進行了網絡可達性系統的架構設計和實現,證明了算法的可行性.可達性算法和系統的投入運營將對提高軌道交通出行效率、出行的便捷性和準確性起到非常重要的作用.
城市軌道交通網絡可達性研究及應用
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4.6
隨著城市軌道交通線網規模的不斷擴大,網絡復雜性越來越高,od間乘客出行路徑更加多樣化.但是,由于線網中各條線路在換乘站的銜接不太完善,經常會發生乘客須多次換乘抵達目的地或者換乘時間過長的問題.本文在分析城市軌道交通網絡可達性影響因素的基礎上,對網絡可達性計算系統架構及實現進行了探討,希望為后續的具體規劃建設工作提供參考.
城市軌道交通網絡化運營研究
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4.5
隨著軌道交通不斷地發展,我國很多城市的軌道交通已經完成了從單一路線到交通網的轉變,其運輸能力不僅大幅提升,而且運營管理也更加復雜.鑒于這一現狀,本文對城市軌道交通的網絡化運營問題展開了討論,在開篇介紹了網絡化運營的具體內涵,其中包括運輸網的形態和客流特征.淺述了共線運營、多交路運營、快慢車運營這三種主要的網絡化運營方法,并且概述了軌道交通網絡化的國內外研究趨勢.
加強城市軌道交通網絡化發展
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4.6
軌道交通網絡的不斷擴大和延伸,在大大提升城市交通的可達性、便捷性、可靠性,提高居民出行效率的同時,也帶動了軌道交通沿線商業、物業的發展,逐漸形成以交通線路為中心、規模化的大型商圈。軌道交通網絡的發展正在打破城市傳統圈層結構,對重塑城市形態起到巨大的推動作用;構建以軌道交通引領的開放型運輸網絡和多樞紐交通體系,通過軌道交通系統的建設促進城市交通運輸供給服務能力和水平的提升,更好滿足居民出行需求,更好支撐引領經濟社會發展,是推進城市交通供給側結構性改革的有效途徑之一。
城市軌道交通WiFi網絡建設探究
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4.6
針對城市軌道交通環境內乘客日益增長的無線寬帶上網及信息獲取等需求,提出在軌道交通環境建設wifi系統的主要技術方案,主要包括軌道交通站廳、站臺以及列車車廂內的wifi覆蓋方式。并對軌道交通隧道環境下建設wifi系統方案進行重點分析,結合各種情況提出建議措施。最后對軌道交通環境下的wifi系統應用進行介紹。
城市軌道交通WLAN網絡應用探究
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4.6
本文介紹了軌道交通環境中建設wlan網絡的技術要求及常見應用,對軌道交通wlan網絡在軌道交通運營方面、商業經營方面的影響進行了重點分析,最后提出了軌道交通wlan網絡的發展前景。
城市軌道交通網絡換乘性能研究
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4.4
針對網絡換乘性能,提出了計算城市軌道交通網絡換乘次數的矩陣算法。利用圖論建立網絡數學模型,利用可達矩陣計算了網絡拓撲結構的平均換乘次數。在此基礎上考慮客流量的影響,通過挖掘地鐵afc(自動售檢票)數據,計算按客流量加權的平均按乘次數。定義網絡換乘效率為實際按乘次數與理論換乘次數的比值,并以北京地鐵為例進行計算。計算結果驗證了算法的有效性。
基于移動通信數據分析的Elman神經網絡城市軌道交通客流預測
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4.5
城市軌道交通的短時客流預測數據對運營組織單位面對潛在的大客流或突發事件的應對準備工作有著重要的作用.以原始移動通信數據作為換乘站點換乘客流統計的數據來源,得到了精確的單條線路某個換乘站的換乘人數,并結合自動售檢票系統的統計數據,通過建立elman神經網絡模型對客流數據進行樣本對訓練,得到下游車站未來lh內斷面客流量的預測結果.預測結果誤差符合要求,為站點的運營組織方案提供了良好的數據支撐.同時為了對比說明建立了arima模型,并對預測結果作出分析比較.
客流數據在城市軌道交通網絡化運營組織中的應用
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4.3
客流數據作為運營工作的基礎,是安排運力、組織列車和評價運營效果的依據。研究客流數據在城市軌道交通網絡化運營組織中的應用,是提高路網乘客服務水平、降低運營成本的前提條件。結合北京城市軌道交通運營管理實際情況,針對網絡化運營條件下的客流特性,分析了客流數據在路網列車運行計劃編制、網絡化運營組織協調、應急指揮工作中的應用,為網絡化列車運行的合理組織提供了理論依據。
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職位:裝飾設計材料員
擅長專業:土建 安裝 裝飾 市政 園林