基于深度Q网络的城市轨道交通协同限流方法

为解决城市轨道交通高峰小时区间满载率过高的问题,本文提出一种基于深度强化学习的城市轨道交通协同限流控制方法。该方法利用历史客流数据建立线网层面的限流仿真环境和智能体模型,以区间满载率为状态,以限流策略为动作,以客流体验为奖励,通过多轮强化学习训练产生最优的限流方案。随后利用北京地铁线网数据构建仿真实验并验证了该方法的有效性。仿真结果表明,协同限流方法可以有效降低断面客流量,缓解高峰小时区间拥挤程度,提高乘客出行舒适度。

铁路客运专线模糊k近邻客流预测模型

客运专线客运量在短时期内体现准周期的规律性变化,且受多种因素的影响呈现出一种复杂的非线性特点。传统的预测方法不能完全反映客流量准周期性和非线性的特点,预测结果误差相对较大。为更准确地预测铁路客运专线客运量,通过分析客运专线的客流特征,总结相邻时段客流变化规律,在确定相邻时段之间客流变化率的基础上,将客流变化情况划分为8个不同的等级,依据客流变化情况划分的不同等级对客流变化率模糊化,并利用客流变化率模糊值的时序关系,建立客运专线模糊k近邻客流预测模型。通过实例分析,与其他预测方法进行比较,证明该模糊k近邻客流预测结果误差更小,精度更高,为预测铁路客运专线客运量提出一种新思路。

基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法

根据车站三级客流控制的特点分析了城市轨道交通车站设施设备的类别及乘客聚集程度判断指标,研究了城市轨道交通车站各主要设施设备客流状态级别的划分.然后,基于云模型的合成理论,构建了车站主要设施设备不同客流状态级别对应的模板云模型和实测设施设备客流状态合成指标云模型,通过计算两者之间的相似程度,提出了一种基于云模型的城市轨道交通车站客流控制触发判别方法.最后,以一级客流控制触发判别的关键观测点——站台为例,验证所提方法的有效性.结果表明,利用该方法能够准确地判别当前客流状态,有助于管理者根据客流状态及时采取相应的客流控制措施.

基于组合熵优化的铁路客运网配流方法

针对铁路客运网的客流分配问题,以铁路列车开行方案为基础,由各OD间多条旅客出行路径构建铁路客运网.采用广义的旅行费用作为旅客出行路径综合总阻抗的度量,考虑不同铁路线区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗,提出不同铁路线区间客流输送能力饱和熵与旅客出行路径综合总阻抗熵等新概念.建立了以OD客流量守恒、旅客换乘次数限制以及客流量非负限制为约束条件,铁路旅客输送能力与旅客出行需求尽可能匹配的客流分配优化模型.根据区间客流输送能力和旅客出行路径综合总阻抗在实际问题中的重要程度,提出了基于组合熵优化的客流分配迭代优化求解算法.算例表明,利用该客流分配模型和算法能够得到更有效更细致的不同出行路径的铁路客流分配方案.

大规模城市轨道交通网常态限流方案编制

为了给大规模轨道交通网高峰时段常态限流方案编制提供科学的计算依据,提出一种基于运输能力瓶颈反馈疏解策略的限流方案构造算法.算法核心思想为"溯源",即对流经运输能力瓶颈区间的主要客流源头站实施有效控制,从而达到疏解能力瓶颈区间的目的.该算法以车站进站客流与区间通过客流内在关系为基础,利用反馈机制对路网能力瓶颈区间进行疏解,反向确定限流车站、限流时段及限流强度.方案构建过程中充分考虑了路网能力瓶颈间关联性、多个车站间控制协同性、以及控制时段间需求的传递性,实现限流方案的科学、高效编制.基于所提出算法开发了轨道交通限流组织决策支持系统,以2017年北京地铁网为对象进行实证研究,结果显示:所构建算法能高效编制限流方案,通过与实际限流方案实施后的断面量对比评估,表明所构建方案能有效降低乘客进站延误时间,验证了算法的合理性和准确性.该研究能够为轨道交通网络层常态限流方案编制提供理论与方法支撑,具有良好的实际应用价值.

城市轨道交通既有线跨线运行关键设备改造方案研究

随着我国城市轨道交通运营网络化的快速发展,不少城市的轨道交通网络暴露出换乘压力大、资源共享不足、服务水平有待提升、运能分布不均衡等问题,跨线运行改造是解决上述问题的有利手段。文章首先从城市轨道交通关键设备着手,系统性提出既有线跨线运行关键设备改造技术。以既有线为研究对象,明确实现跨线运行的目标,阐述城市轨道交通即将迎来改造时代以及跨线运行的必要性。随后,总结并分析各关键设备系统的改造原则。接着深入研究车辆、站台门、供电、通信、信号、调度指挥等关键设备系统在不同工况下的改造技术要点及相应的技术手段。最后以房山线与9号线,亦庄线、5号线与10号线跨线运行关键设备改造方案为例,初步形成一套城市轨道交通既有线跨线运行关键设备改造技术体系,以期为后续各地城市轨道交通既有线跨线运行改造提供技术指导。

北京市城市轨道交通通勤大客流特征分析

分析了城市轨道交通通勤大客流的产生原因、特征及其主要表现。结合大客流对线网的影响作用,构建大客流指标体系,提出针对通勤大客流时空分布特征的评价分析方法;定义相对满载率,对大客流时空传播进行量化表征。基于北京市城市轨道交通运营统计数据,对北京市城市轨道交通早高峰通勤大客流的总体特征及时空变化进行分析,定位了发生大客流的线路、车站和断面,获取早高峰通勤大客流在规模、方向、时空分布等方面的基本规律。结果表明,换乘方向客流不均衡对换乘站大客流具有重要影响;最拥堵断面常分布于郊区线与主干线换乘点附近;换乘站较多的线路,拥挤持续时间较短且疏散较快。

城市轨道交通行车调度智能模拟演练系统研究

为提升城轨行车调度员在突发事件下的应急处置能力,需要加强行车调度员的实操能力培训。文章在总结分析城轨行车调度培训现状的基础上,利用应急预案数字化、语音识别等关键技术实现应急场景中虚拟岗位联动响应和智能推演处置流程,从行车调度、智能交互、智能评测和教员管理功能模块构建适用于行车调度员的多岗位配合联动、多故障场景下城轨行车调度模拟演练系统,最后对所搭建的北京地铁行车调度模拟演练系统总体架构及功能模块进行简要介绍。初步培训测试结果表明,该系统可有效提升行车调度员的应急处置能力,具有较高的应用及推广价值。

基于限流指数的城市轨道交通常态限流方案评估

针对轨道交通限流组织中缺乏有效的事后评估指标及方法,构建限流指数对限流方案实施效果进行量化评估.从车站、线路、网络三个层次构建限流指数计算方法.其中车站限流指数以车站进出站客流、相邻区间断面量及换乘量内在关系为基础,并考虑车站站台承载能力;线路限流指数是在车站限流指数基础上进一步考虑区间客流拥挤状态;网络限流指数是对路网内所有线路的综合考量.所构建限流指数具有基础数据易获取、计算简便、理论基础明晰等特点.以北京地铁为对象进行实证研究,结果显示:限流指数能够科学量化限流力度与客流拥挤间协调匹配关系,捕捉客流需求及运力的波动变化.

基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法研究

由于存在人体之间相互遮挡、受环境变化影响较大、时序特征提取能力较弱等问题,现有的动作识别方法在精准度方面仍有不足,因此,提出了一种基于改进Slow-Only网络的骨骼点动作识别方法。首先,将骨骼关键点数据进行预处理,分别在时间和空间维度减少冗余信息;其次,基于Slow-Only网络,重新设计了时间卷积模块,以更好地提取视频帧所包含的时序信息;最后,增加了改进的注意力机制模块,以降低遮挡问题带来的影响。在NTU RGB+D数据集上进行了实验,实验结果表明该方法能有效地提升检测精度,并且在实际场景中具有应用价值。

大跨矮墩连续梁桥抗震计算分析

本文结合高烈度区某大跨矮墩预应力混凝土连续梁桥工程实例,根据性能目标研究摩擦摆减隔震支座对大跨矮墩连续梁桥抗震受力性能的影响,通过建立结构空间动力模型对桥墩、桩基和支座等关键构件进行验算。分析结果表明,采用摩擦摆减隔震支座可有效减小下部结构地震响应,E2地震作用下桩身内力较E1地震作用还小,为同类桥梁抗震计算提供参考。

连续箱梁刚构桥静载试验与分析

桥梁静载试验是桥梁质量检测中不可缺少的重要手段,通过对非洲金沙萨至马塔迪公路MPOZO大桥静载试验,详细介绍了试验荷载及测点的布置情况和测试结果,并对试验结果和MPOZO大桥的性能进行了分析,为大桥的运营和养护提供了基础数据,并可供同类桥梁检测参考。

考虑列车运行净能耗与载客量差异的时刻表优化方法

城市轨道交通对缓解城市化进程所带来的巨大客流压力具有重要意义,但其日常运营需要消耗大量能源,因此在保持现有基础设施条件不变的前提下进行列车运输组织优化是一种有效且可行的节能手段。本文在充分考虑客流空间分布特征的条件下,建立一种考虑列车节能操纵的时刻表优化模型,以使列车净能耗和乘客在车时间达到双目标最优;设计一种基于仿真的非支配排序遗传算法,在最大加速度加速-匀速-惰行-最大减速度制动的最优驾驶策略基础上,通过优化列车区间运行时间和停站时间,找到一组能耗和时间平衡的帕累托最优解,以此实现城市轨道交通列车节能时刻表优化。以北京地铁昌平线实际运营数据为例进行一系列实验,结果表明:本文提出的优化模型可以得到不同载客量条件下分布均匀且完全收敛的帕累托最优解;与原始时刻表相比,固定列车载客量和考虑列车载客量空间差异的净能耗优化率分别达到5.5%和18.79%。

城市轨道交通行车调度员能力综合评价研究

行车调度员能力综合评价可为行车调度员的定级、选拔提供可靠依据。文章首先根据行车调度员的岗位职责,将行车调度员能力划分为基本能力、专业能力和管理能力,并作为一级评价指标。综合考虑行车调度岗位的作业特点,优选调度命令发布、列车运行计划管理、非正常情况下的行车调度、施工检修计划管理等11项重点作业内容作为二级评价指标,构建行车调度员能力综合评价指标体系。其次,结合行车调度岗位作业内容的多因素、模糊性等特点,运用AHP-模糊评价法对行车调度员能力进行综合评价。最后,以北京地铁某行车调度员考核成绩为例进行能力综合评价,判定该行车调度员的能力综合水平为优秀。

基于高分辨率网络的地铁人体姿态估计研究

目前,人体姿态估计从二维发展到三维,从图像发展到视频,从复杂网络发展到轻量化网络,在不断发展过程中,姿态估计又融合了深度学习的理论,采用卷积神经网络作为模型的主要构建单元,使姿态估计获得更大的发展空间。研究采用高分辨率网络为主干网络,并行处理多个分辨率网络分支,在更深的网络层级中产生高分辨率表征,并通过并行的网络各个层级进行多尺度融合来增强高分辨率表征的语义丰富程度,通过在网络中添加注意力机制模块增强特征提取能力,提高人体姿态估计的准确度。

基于虚拟编组技术的首都机场线列车开行方案研究

城市轨道交通虚拟编组技术的应用试验为列车开行方案制定提出新的挑战,首先概述虚拟编组技术对列车开行方案的影响,并从客流分布特征、乘客出行需求、运力资源和行车条件4 个方面分析列车开行方案的影响因素;然后对首都机场线客流情况进行分析,并提出 3 种虚拟编组技术下的列车开行方案;进一步从乘客角度和企业角度确定列车开行方案的评价指标,对每种方案进行评价和对比,分析基于虚拟编组技术的列车开行方案对提高服务水平、降低运营成本的有效性。最后,对虚拟编组技术对首都机场线列车开行方案的影响进行总结和展望。

城市轨道交通客流调度策略研究

随着城市轨道交通网络的快速发展,客流需求与运力供给之间的矛盾愈发突出。文章针对城市轨道交通线网中发生大客流的线路,从供给侧和需求侧2个角度出发,研究客流调度策略的制定,提出3种客流调度策略:运力调配策略、协同限流策略、组合策略。在大客流发生时,可以单独采用运力调配策略或协同限流策略,当采用单一策略无法满足客流需求时采用组合策略,即在改变运力的基础上采用协同限流策略。文章首先构建运力调配模型和协同限流模型,然后进行案例分析,根据线路信息和客流数据对模型进行求解,并从乘客候车时间、列车走行公里、列车最大满载率等方面进行对比分析,验证模型的有效性。

Understanding the Resilience of Urban Rail Transit:Concepts,Reviews,and Trends

As the scale of urban rail transit(URT)networks expands,the study of URT resilience is essential for safe and efficient operations.This paper presents a comprehensive review of URT resilience and highlights potential trends and directions for future research.First,URT resilience is defined by three primary abilities:absorption,resistance,and recovery,and four properties:robustness,vulnerability,rapidity,and redundancy.Then,the metrics and assessment approaches for URT resilience were summarized.The metrics are divided into three categories:topology-based,characteristic-based,and performance-based,and the assessment methods are divided into four categories:topological,simulation,optimization,and datadriven.Comparisons of various metrics and assessment approaches revealed that the current research trend in URT resilience is increasingly favoring the integration of traditional methods,such as conventional complex network analysis and operations optimization theory,with new techniques like big data and intelligent computing technology,to accurately assess URT resilience.Finally,five potential trends and directions for future research were identified:analyzing resilience based on multisource data,optimizing train diagram in multiple scenarios,accurate response to passenger demand through new technologies,coupling and optimizing passenger and traffic flows,and optimal line design.

基于时空分布的城市轨道交通出行便捷指数研究

城市轨道交通作为城市公共交通体系的骨干,其便捷程度对社会经济发展和乘客服务水平产生较大影响。为评估城市轨道交通出行的便捷程度,文章提出一种基于时空分布的城市轨道交通出行便捷指数构建方法,该方法不仅可评估城市轨道交通全网出行便捷程度,还可对城市轨道交通站点出行便捷程度进行评估。此外,文章以北京市轨道交通为例,对站点层和全网层的城市轨道交通出行便捷程度进行定量和定性分析,证明该方法的有效性。相关研究可为城市轨道交通规划及建设提供参考。

城市轨道交通智能应急指挥系统研究

针对目前城市轨道交通调度指挥体系职能分散、缺乏整体协调负责机制、信息化程度不高、决策过于依赖人工等问题,本文首先从应急指挥的业务流程出发,梳理了预警到响应、故障到恢复的基本流程,然后构建了城市轨道交通智能应急指挥系统的基本架构,确定了系统客流与行车的监控、故障预警、信息收集及发布、值班日志记录等基本功能,最后提出了调度指挥、信息报送、应急值守三项详细的功能设计。该应急指挥系统在安全保障的前提下,可以有效提高调度人员的应急处置效率。