高速铁路列车乘客上下车策略分析及仿真模拟

为获得高速铁路列车乘客最优的上下车策略,选取CRH380AL型高速列车二等座车厢,构建乘客上下车策略仿真模型。针对不同的上下车策略,分析人员携带行李比例、上车人数的落座时间和过道密度,量化乘客上下车的效率和舒适度。结果表明:低密度时,乘客落座时间在双车门行策略和双车门倒金字塔策略下变化差异不明显。随着乘客人数和携带行李比例的增加,双车门倒金字塔策略的乘客落座时间最短。30人上车场景时,双车门倒金字塔策略车厢过道区域的最大密度和平均密度均为最低。在上下车人数为50人、携带行李比例为40%时,双车门倒金字塔策略的过道密度相较于双车门行策略和双车门斯蒂芬法策略较低,此时乘客舒适度较好。

基于职住地关系的城市轨道交通乘客出行特征挖掘和乘客分类

[目的]依据城市轨道交通出行轨迹数据挖掘出行特征时,乘客出行活动模式与其居住地和就职地站点紧密关联,在出行轨迹上表现为乘客乘车线路固定、进出站站点集中等特征。同时,关联居住地和就职地的乘客出行轨迹也呈现出一定的波动性,与职住地强关联的出行数据和其他出行数据间往往表现出较明显的差异。为实现对乘客出行轨迹特征的精准挖掘,需厘清城市轨道交通乘客出行数据中的职住地关系。[方法]提出一种基于职住地关系的出行特征挖掘和乘客分类机制,从基于居住地、就职地、社会活动地的乘客轨迹活动热点角度形成初步职住地判断,探索与职住地关联性强的出行时空规律;通过基于乘客出行轨迹特征值提取的K-means(K均值)聚类算法对职住地判断后的乘客聚类结果,形成精准匹配乘客出行特征的乘客分类方法。[结果及结论]仿真验证结果表明,职住地关系明确的乘客出行模式分为两点式、两点两线式、三点式及多点式等4类,该出行模式分类结果是构建精细化乘客画像与制定智能安检策略的重要技术基础。

地铁车站照度对乘客主观情绪和视觉绩效认知的影响研究

[目的]合理的照明环境对提高地铁车站服务水平、保证乘客疏散安全、促进公共交通可持续发展起着重要作用。为促进地铁车站照明环境设计的科学化和合理化,需研究地铁车站不同照度环境对乘客主观情绪和视觉绩效认知的影响。[方法]采用眼动追踪技术、视觉绩效认知评估技术、三维情绪评估模型相结合的方法,提出了眼动试验评估、视觉绩效认知评估、主观情绪评估3个评估类别共计8个参数的计算方法。设置了试验流程,将照度作为自变量,选取了5个照度水平进行试验研究。构建了不同照度同乘客主观情绪、视觉绩效认知参数之间的关系模型,并对试验结果分别进行了单因素方差分析、相关度分析及综合分析。[结果及结论]照度对乘客主观PAD(愉悦度、唤醒度、控制度)、视觉绩效认知均有显著影响。提高乘客的愉悦度和唤醒度,能够缩短乘客的视觉认知时间。照度在200~230 lx时,乘客的主观情绪、视觉绩效认知水平均达到最优。

电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析

为深刻认知公交乘客在横穿非机动车道进出公交站台过程中与纵向穿行的电动自行车形成的交叉型碰撞冲突的特征并探究冲突严重程度的影响因素,提出电动自行车穿行对公交乘客进出站行为的安全影响分析方法。首先,依据航拍获取的电动自行车和公交乘客运行轨迹,将公交乘客-电动自行车冲突划分为公交乘客避险、电动自行车避险、双方均避险等3类;然后在交叉型冲突特征分析的基础上,提出相对碰撞时间(TTR)指标,联合后侵入时间(PET)、安全减速度(DST)构建基于改进K-means聚类的冲突严重程度评价模型;最后分别从公交乘客和电动自行车视角提取5个冲突严重程度影响因素,建立基于BP神经网络的冲突严重等级预测模型,并对模型有效性进行检验。结果表明:速度差和相对速度对冲突严重等级的影响最大;电动自行车主动避险对冲突双方的运动状态影响最小,相对碰撞能量最低;所提冲突严重等级预测模型的计算结果与实际冲突等级具有较高符合度,能够在一定程度预测冲突严重程度。

基于乘客服务水平和安全的城市轨道交通扣车方案评价

[目的]扣车是城市轨道交通发生长时间初始延误条件下经常采用的列车运行方案。为了评价该方案的合理性,需构建基于乘客服务和安全的扣车方案评价模型,并对扣车方案进行评价。[方法]考虑到乘客出行规律的复杂性和特殊性,制定了城市轨道交通扣车方案。构建了基于最大发车间隔、列车总延误时间、列车均衡性、终到延误列车数、滞留乘客数及乘客总旅行时间的扣车方案评价模型。选取上海某条轨道交通线路的4个区间,以早高峰小时的实际OD(起讫点)客流量为例进行计算。[结果及结论]计算表明,方案6下的综合评价指标最小,为最优扣车调整方案。该方案可以有效提高列车运行图的均衡性,减少滞留乘客的数量,降低车站的安全隐患。

基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法

为准确识别乘客搭乘自动扶梯时的异常行为,避免安全事故的发生,提出了一种基于人体骨架的扶梯乘客异常行为识别方法。首先使用YOLOX-Tiny对视频中乘客位置进行检测,通过Alphapose算法提取骨骼关键点坐标,降低复杂背景的干扰;再使用多流膨胀3D卷积模块增强时空特征提取能力,聚合乘客骨架的全局特征;然后将其输入改进后的时空图卷积网络中提取乘客骨架信息,通过MS-TCN模块扩大接受域以增强时间特征的提取,联合人体关键点注意力模块(Key Point Attention Module,KPAM)提升网络对相似动作的关键骨架的关注度;最后通过Softmax对异常动作进行分类。采集扶梯运行现场视频制作数据集,试验结果表明,本文算法对乘客异常行为的识别精度达到96.1%,可应用于扶梯现场的视频监控系统,提高安全管理信息化水平。

基于乘客OD间路径旅行时间的城市轨道交通客流分布计算模型的适用性研究

[目的]针对目前城市轨道交通(以下简称“城轨”)线网客流分布计算模型的客流计算结果与实际客流存在偏差的现象,需基于OD间路径的实际旅行时间,对基于多路径概率分配的客流分布计算模型的适用性展开研究。[方法]基于乘客OD间路径的实际旅行时间,分析揭示了现有城轨客流分布计算模型存在的主要问题;融合AFC(自动售检票)系统和ATS(列车自动监控)系统两类数据,构建并标定了基于乘客OD间路径旅行时间的城轨客流分布计算模型;对目前国内城轨系统广泛采用的基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型的适用性进行了分析与评价。[结果及结论]现有城轨客流分布计算模型在路径选择集和路径选择比例上存在主要问题。通过基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型获取的路径分配比例,得到的旅行时间分布模拟结果均为单峰,无法重现从AFC票卡提取的实际旅行时间分布的多峰情况。当城轨线网较为简单时,基于多路径概率分配的城轨客流分布计算模型基本适用;当线网规模不断增加,线网结构进一步复杂,列车运行方式的多样性、乘客出行行为的差异性等不断加大的条件下,该模型对于路径阻抗差异小的OD可能适用,而对于路径阻抗差异大的OD不适用。

基于提升乘客满意度的民航餐饮服务探析

由周为民等编著,清华大学出版社出版的《民航食品概述与客舱服务》一书,以目前中国航空公司的客舱服务内容为主基调,结合航空食品产业进行介绍,从食品的选购、处理到客舱服务的流程、标准等方面进行了详细论述。全书共8章,前3章主要介绍航空食品发展概况,后5章介绍了客舱服务的基本要点。书中内容涵盖面广泛而丰富,注重民航餐饮服务过程的实用性与通用性,剔除过时的服务理念与内容,紧密结合当下航空公司发展战略,亦为从业者提供了许多实用的知识和经验。

考虑残疾乘客优先的多车场定制公交路径优化

【目的】探究考虑残疾乘客优先的多车场定制公交路径优化问题,为定制公交路径决策提供理论依据。【方法】构建以车辆行驶时间成本、车辆固定派遣成本、残疾乘客等待时间成本之和最小为目标,包含多起终点、多停车场、多车型、多乘客类型、残疾乘客上下车优先等诸多要素的定制公交路径优化模型。改进Benders分解算法,并采用多平面割约束策略及引入松弛变量的方式提高算法求解效率,最后通过案例对模型和算法进行分析和验证。【结果】与未考虑残疾乘客优先相比,在考虑残疾乘客优先的情况下,残疾乘客的等车时间和乘车时间分别减少了30.6%和1.3%;与传统分支定界算法相比,改进的Benders分解算法在获得满意解的同时,运算时间缩短了20.6%。【结论】本文提出的模型有效减少了残疾乘客等车时间和乘车时间,改进的Benders分解算法同样有效。本研究对解决残疾人出行问题具有重要的现实意义。

轨道交通乘客信息系统云播控技术应用研究

轨道交通乘客信息系统(passenger information system,PIS)是以通信和多媒体技术为基础,基于多种显示终端为乘客提供全方位、多场景的信息服务系统。针对目前轨道交通乘客信息系统面临的硬件投资过剩、部署调试效率低、播控传输链路长、可靠性差的弊端,提出“系统入云、播控入屏”的新一代乘客信息系统的云播控技术架构,详细阐述云播控架构通过变革传统音视频传输方式带来的技术优势,并分析多显示终端画面难以同步的问题。研究结果表明,云播控技术可以减少50%的故障节点,有效提高部署调试效率,实现集约化建设的目标,并能够针对乘客从进站到出站的出行全链路进行多种个性化场景的应用支撑。

高铁旅行中儿童乘客服务解决方案:移动志愿车厢的可行性研究

随着高铁网络在全国的迅速发展,长途旅行中儿童乘客的行为问题成为影响乘客体验的重要因素。本研究提出了一种创新的解决方案——高铁移动志愿车厢,旨在通过志愿者为儿童提供多样化服务来缓解这一问题。通过观察法和问卷调查法,对方案的可行性进行了评估。结果显示,大多数受访者支持此提议,并认为它能有效改善旅行体验。

老年乘客增多,公交服务如何温馨又安全

青岛城运控股集团交运温馨巴士公司626路老年乘客占比大,公司倡导“馨飞扬”志愿者、公交驾驶员建立乘客服务群、帮帮团,从细节入手温馨服务老年乘客,助力他们顺利、便捷出行。1嘴勤、脚勤、起步轻多措并举,关怀老年人从细节入手老年人行动迟缓、反应慢,青岛温馨巴士626路驾驶员就对老年乘客勤提醒,搀扶上下车,帮助搬运物品,车辆稳起步,预防性驾驶避免急刹猛拐。

基于K-Means++的地铁乘客出行特征画像研究

识别分析地铁乘客出行特征对于城市轨道交通运营企业准确掌握乘客出行需求,提升运营服务质量具有重要意义。基于地铁乘客满意度调查中获取的性别、年龄、乘坐次数、出行目的等数据,采用K-Means++算法对地铁乘客出行特征进行画像,将乘客分为6类。根据所占比例大小,依次为弱依赖型男乘客、弱依赖型女乘客、通勤强依赖型男乘客、通勤强依赖型女乘客、非通勤女乘客、非通勤男乘客,并对6类乘客出行的显著特征进行了分析。

轨道交通通信系统中乘客拥挤度监测方案的设计与实现

为了更好地满足乘客对轨道交通乘坐舒适度的需求,提升运营管理效益,对乘客流量相关大数据的掌控和管理迫在眉睫,轨道交通通信系统是承载和反馈乘客拥挤度数据的主要实现方式。对轨道交通通信系统中乘客拥挤度监测方案进行了研究,具体阐述了通信系统乘客信息(PIS)网络组网架构、通信协议和信息发布各个环节的实现方法,实现了针对乘客拥挤度监测的数据采集、传送、管理和发布功能,为未来智慧轨道交通信息化的建设提供借鉴参考。

考虑乘客旅行时间价值的市域轨道交通列车开行方案

[目的]鉴于市域铁路的功能定位,以及当前经济社会发展下乘客对出行快捷性、舒适性和经济性需求不一致的特性,需对考虑乘客旅行时间价值的市域铁路列车开行方案进行研究。[方法]构建了考虑乘客旅行时间价值的列车开行方案模型。该模型以乘客出行成本和列车开行成本为目标函数,以列车定员、站间客流及列车开行数量等为主要约束条件,同时采用帕累托模型对不同乘客的时间价值和不同编组列车的开行成本进行标定。以上海市域轨道交通机场联络线为研究背景,考虑了4节与8节两种列车编组形式,对虹桥站至上海东站站单方向高峰小时的列车开行方案进行了计算分析及评价。[结果及结论]考虑乘客旅行时间价值的列车开行方案能最大限度地减少乘客出行成本,更好地满足不同乘客的出行时间需求;增加乘客旅行时间价值较低的乘客旅行时间,缩短乘客旅行时间价值较高的乘客旅行时间,能更好地发挥列车开行方案的经济效益。

考虑乘客滞站的相交线路公交时刻表优化模型

为了分析公交线路发车时刻优化问题,以相交且发生换乘的两条公交线路作为研究对象,在考虑乘客滞站的前提下,以候车总时间、换乘等待时间和非换乘乘客候车时间最短为目标函数,构建公交时刻表优化模型。并选择了呼和浩特市4路公交“金隅环球中心—医科大学附属医院”段、78路“呼市公交公司—赛罕区教育局”段两条线路作为研究对象,利用构建的优化模型通过遗传算法进行求解。结果显示:应用所提出的公交时刻表优化方案,乘客换乘等待时间和乘客总候车时间分别节省了18.1%和10.7%。可见,所提出的优化模型可以有效提高相交线路的运行效率。

低真空隧道列车车厢内部火灾乘客疏散方案

为探究真空管道运输系统内列车火灾的人员疏散问题及烟气蔓延规律,运用火灾模拟软件(FDS)及人员仿真疏散软件Pathfinder,以低真空隧道内由5节车厢构成的高速列车车厢火灾时乘客疏散为研究对象,综合比较10种疏散方案中疏散时间、烟气蔓延程度及CO体积分数,得到乘客最佳疏散方案,并设计救援车对接高速列车车门的辅助疏散方式。结果表明:当着火车厢的乘客疏散至相邻车厢时,乘客的最佳疏散方式为靠近门口的2排乘客与靠近火源的1排乘客同时离开,随后按照与火源的距离由近到远逐排撤离。若采用救援车辅助疏散,当火灾发生在车厢1、车厢2或车厢3时,救援车到达后完成全车乘客疏散的总用时分别为533、586和376 s;车厢1发生火灾时,门1的利用时间为200 s;车厢2发生火灾时,门1的利用时间为145 s;当车厢3发生火灾时,2个门的利用率较为均衡。因此,在实际疏散时,可以采用语音播报的形式引导乘客充分利用好2个车门,以节约疏散时间。

城市轨道交通乘客画像构建方法及应用策略研究

用户画像广泛应用于个性化推荐、广告精准投放等领域,但目前轨道交通领域的相关研究尚不完善,存在乘客画像的信息少、维度单一、指标设计和挖掘不充分等问题。通过从运营管理者和乘客服务多角度系统梳理互联网+城市轨道交通乘客画像的新需求,进而结合AFC和土地等多源数据,构建满足新需求下的轨道交通乘客画像指标体系,并给出关键性指标的计算和推断方法。以北京地铁为例,构建并验证轨道交通乘客画像构建方法的有效性,分析了乘客画像在辅助精细化客流预测方面的应用效果。结果表明,将反映乘客个体出行特征的返程客流加入到S-ARIMA模型中,相比S-ARIMA模型均方根误差(RMSE)下降9.02,对称平均绝对百分比误差(SMAPE)下降0.16%,有效提高客流预测精度。乘客画像未来还能应用在更多的场景,支撑轨道交通的智慧化、一体化出行服务。

地铁分时定价措施对不同类型乘客出行选择行为影响研究

地铁高峰期拥挤是亟需解决的重要民生问题,地铁分时定价措施是有效缓解高峰期拥挤的需求管理措施之一。文章对不同地铁分时定价措施下的乘客出行选择行为进行研究,有助于制定合理的地铁分时定价措施,有效缓解高峰期拥挤现象。首先,采取意向(SP)与行为(RP)问卷调查获取基础数据;然后,采用二阶聚类法将乘客划分为3类,并分析乘客类别特征;最后,采用多元Logistics回归模型深入分析各类乘客的出行特征,重点分析不同分时定价措施下乘客的出行选择行为,由分析结果可知类型2和类型3乘客对于分时定价措施敏感,选择转移至平峰期或其他交通方式出行。

基于毫米波雷达的城市轨道交通乘客统计分析方法研究

乘客上下车人数实时统计是实现智慧城市轨道交通的关键环节,然而目前大多基于光学的视频统计方法在复杂的高密度人流场景下存在一定缺陷。文章提出一种创新的基于毫米波雷达的乘客上下车计数方案,利用快速傅里叶变换和恒虚警率提取乘客的折射点距离、方位角和速度信息。为解决高密集人流条件中的遮挡问题,引入基于密度的空间聚类算法,可在拥挤环境中有效识别并区分不同的乘客群体。为实现乘客目标的连续动态跟踪,提出一种基于卡尔曼滤波的智能跟踪技术,该技术可确保即使在人流快速变动的情况下,也能稳定地跟踪目标乘客。通过一系列算例验证,证明该方案的有效性。车站模拟测验证明,方案在密集人流条件下仍展现良好的跟踪准确性。