基于RSM的地铁车站集散能力仿真计算

结合地铁车站乘客集散过程的特性,分析车站集散能力及影响因素;以单位时间内车站最大集散乘客数量和最小平均集散时间为目标函数,建立地铁车站集散能力优化模型;针对模型中目标函数难于使用解析方法求解的情况,构建基于排队理论的乘客车站集散过程仿真模型,并在原优化模型基础上提出车站集散能力仿真计算模型;考虑到仿真模型的效率,提出基于响应曲面法(RSM)的车站集散能力求解算法。以北京地铁2号线某站为例开展研究,计算分析不同仿真方案下车站集散能力和平均集散时间,验证模型及算法的有效性与实用性。

地铁车站人群集散能力瓶颈风险评价

城市轨道交通日益增长的需求与有限的地铁站空间之间的矛盾日益加剧,引发地铁站内拥挤位置的人群集散风险评价及人流控制成为亟待解决的问题,提出选取人流密度、关联人群组数和人流负荷率作为瓶颈点风险的评价指标,给定各指标的量化打分方式并制定各得分情况下指标的风险等级。借鉴LED评分法,提出风险值计算公式D=K·N·S以确定人群集散风险等级,为集散管理提供判断依据。结合武汉市洪山广场地铁站乘客流通情况,采用Anylogic仿真模拟得到相关人流参数,根据制定的瓶颈点风险评价标准对其风险进行评价,得出该车站整体集散风险处于中等水平的结论,并针对结果提出应加强乘客引导,增设栏杆分流及增加检票口等风险控制策略。评价结果与实际基本相符,为地铁站内人群集散瓶颈风险评价及控制提供决策依据。

考虑人群聚集时空分布的安全容量计算方法:以北京什刹海景区为例

为防范公共场所人群过量聚集发生拥挤踩踏事件,基于公共场所人群聚集时空分布特征,考虑人群疏散时间对安全容量的影响,提出人群聚集空间不平衡系数和时间波动系数,改进瞬时安全容量和日安全容量的基本算法;以北京什刹海景区为例,分析得到校正后的瞬时安全容量和日安全容量分别为基准值的47.8%和33%。研究结果表明:人群聚集的时空分布差异是导致局部时段或特定区域人群聚集高风险的根源;考虑空间不平衡性和时间波动性有助于提高全区安全容量的精准性;案例证实改进的方法更加符合公共场所安全管理的需要。

城市轨道交通车站客流承载力研究

在城市轨道交通近期建设规划工作中,需要对重点枢纽或片区近期所需的轨道交通线路和车站数量开展研究并决策线路是否纳入近期建设,为此有必要对城市轨道交通车站客流的合理承载力进行研究。本文首先研究全国已运营的客流量排名靠前的换乘枢纽车站以及已经达到饱和状态而采取限流措施的非换乘车站的实际客流数据,给出各类车站实际运营的承载能力,分析乘客进站各个步骤的理论通行能力以及限制车站客流承载力的瓶颈点。据此提出非换乘站和换乘车站合理的客流承载力的建议值,并提出提升车站客流承载力的建议措施。