基于可预知大客流的城市轨道交通列车加开计划调整模型与算法

[目的]节假日、大型文体活动等事件会导致城市轨道交通线路产生可预知大客流,需在确保列车运行安全的前提下,根据客流预测情况在已有列车运行图中加开列车,以期在运营成本、运营组织复杂度和乘客服务水平之间取得平衡。[方法]采用事件-活动网络,对列车运行过程进行了形式化描述,建立了3个目标函数及相关的约束条件,进而构建了独立运用策略下列车加开计划调整模型、套跑混合运用策略下列车加开计划调整模型。在此基础上,提出了基于混合遗传禁忌的搜索算法。结合深圳地铁11号线的实际运营数据,在高峰时段和非高峰时段分别建立了不同的算例场景,以验证所建模型和算法的有效性。[结果及结论]所建模型支持不同运营时段、不同运行交路、不同车底接续策略下列车加开需求,在可预知大客流的运营调整上具有适用性。在车辆资源相对有限的情况下,为有效缓解高峰时段的客流压力,可灵活采用大小交路套跑混合运用策略,使线路的运输能力最大化。

大客流场景下地铁电扶梯故障的乘客疏散

地铁车站客流量大、疏散路线复杂、地下空间有限,一旦发生突发事件而乘客未得到及时疏导,易造成人员恐慌,引发严重安全事故和财产损失.因此,基于安全疏散的地铁车站客流调控,对确保乘客安全出行,维持地铁系统运营具有重要作用.基于社会力模型,以深圳地铁1号线车公庙站为例,运用仿真软件AnyLogic建立地铁车站大客流场景下的疏散模型,从微观角度模拟分析了叠加电扶梯故障突发事件对客流疏散的影响,对比实际调查的高峰期站台容纳量数据,突出大客流场景研究的重要性.通过仿真实验证明突发事件发生时平均分配疏散客流措施效果更佳,将原目的地为拥挤处电扶梯的乘客引导至其他电扶梯虽然会造成部分乘客走行距离的增加,但疏散速率会提升,高峰时期能够提升46.51%,大客流场景下能够提升93.26%.在大客流疏散背景下,叠加不同位置的电扶梯故障假设情景,分类讨论具体的客流平均分配方案,通过仿真实验定量确定各情景下的最佳客流分配方案,为地铁运营部门制定疏散预案提供参考.

大客流场景下列车时刻表与列车容量分配协同优化研究

为缓解城市轨道交通通勤线路中大客流车站及其下游车站的站台拥挤,降低候车乘客的聚集程度和安全风险,本文从时间和空间角度系统优化城市轨道交通列车容量资源配置。通过考虑时变客流需求和预留车厢策略,提出城轨列车时刻表与列车容量分配协同优化方法。具体地,通过引入列车发车时间、预留车厢数量和客流分配方案相关决策变量,以最小化预留车厢运营成本和站台乘客最大聚集数量为目标,建立列车时刻表与列车容量分配协同优化线性整数规划模型。其中,采用大M方法构建的客流分配约束能够满足乘客在时间和空间上的先到先服务原则。为验证所构建模型的有效性,设置4组数值算例进行对比实验,并采用优化求解器Gurobi求解。结果表明,相较于计划列车时刻表方案和两种单一优化策略方案,协同优化方案能够显著降低最大乘客聚集数量分别约为60%、52%和31%,降低乘客总等待时间分别约为29%、17%和29%。即协同优化方法能够均衡城轨列车容量的时空分布,从而有效降低站台候车乘客的聚集风险。

基于乘客行为探讨大客流地铁车站站台宽度计算方法

[目的]根据GB 50157—2013《地铁设计规范》计算出的大客流地铁车站站台宽度偏小,难以消化巨量的客流压力,基于乘客在站台的行为特征提出一种新的站台宽度计算方法。[方法]介绍了现行站台宽度计算方法,并对其与大客流车站站台实际客流进行偏差分析;设置列车未到站和列车进站后两种工况,提出大客流车站站台宽度计算方法;以西安某大客流地铁车站为例,对所提站台宽度计算方法进行实例测算。[结果及结论]鉴于部分车站高峰时段与城市高峰时段不一致,站台宽度计算公式引入车站偏差系数,以车站高峰小时作为确定站台宽度的计算时段。若车站为换乘站,两股分支客流之间存在对向干扰,引入对向干扰系数。站台客流在列车到站后经历了4个阶段,第2阶段对站台占用需求最大,并呈“块”状静止和“线”形移动两种客流特征。与现行规范的站台宽度计算方法相比,所提站台宽度计算方法对大客流车站具有更好的适应性。

地铁大客流组织应对措施分析

随着城市化的快速发展,很多城市都在进行城市轨道交通建设来满足人们的出行需求,而在城市轨道交通管理中,大客流的管理是保障人们出行安全的重要内容,通过有效地大客流组织应对措施来对地铁大客流进行管理可以更好地保障人们的出行安全。本文将对影响地铁大客流组织应对的因素进行分析,并结合某地铁线路的大客流组织应对措施来对地铁大客流组织应对措施进行详细地说明。

城市轨道交通大客流下的运营安全管理与提升

本文深入探讨了城市轨道交通大客流的特征及其对运营安全的影响,分析了当前运营安全管理的现状及其所面临的难点问题并结合国内外先进经验,提出了针对性的运营安全管理与提升策略。文章首先定义并分类了大客流,揭示了其时空分布规律,进而分析了大客流对运营安全的潜在威胁。接着概述了现有运营安全管理体系的基本框架,指出了大客流条件下安全管理的不足之处。在此基础上文章提出了加强客流预测与预警系统建设、优化运营组织与调度策略、提升设备设施的安全性能以及强化人员培训与安全管理等具体策略,旨在提升城市轨道交通的运营安全水平。

关于地铁大客流组织分析

随着城市化进程的加速和城市人口的不断增长,地铁作为城市公共交通系统的重要组成部分,承载了巨大的客流量。特别是在早晚高峰时段、节假日以及大型活动举办期间,地铁大客流现象日益严峻,给地铁运营安全和效率带来了前所未有的挑战。如何有效组织和管理地铁大客流,以确保乘客的安全和舒适,成为城市交通规划和管理者亟须解决的问题。

“尔滨热”大客流地铁以智慧从容应对--专访哈尔滨地铁集团党委书记、董事长林岩松

若说这个冬天国内哪座城市最火,“尔滨”绝对一马当先,热搜上一条条“尔滨”频现:鄂伦春族人牵着驯鹿走上中央大街,松花江上放起了热气球,交响音乐会搬进商场,还有冰灯艺术游园会……激增的游客既是“泼天的富贵”,又是对哈尔滨旅游接待能力的挑战。在客流量冲击下,如何做好极端天气下的平安运营、服务提质升级、提升服务口碑,毫无疑问成为“尔滨”地铁的最大挑战。近日,哈尔滨地铁集团党委书记、董事长林岩松接受《城市轨道交通》杂志专访,畅谈“尔滨”地铁在这个冬天的“热火朝天”。

北京有轨电车西郊线大客流分析及建议

现代有轨电车近年来发展迅速,在不同地区和城市承担着不同的客运功能。目前全国多个城市已运营有轨电车,但各地有轨电车线路的客流强度不一,不同客流强度下的有轨电车运营措施也存在差异。大客流运营组织旨在通过科学合理地组织乘客运输,保障乘客出行安全和线路运营安全,提高运输效率。本文通过分析北京有轨电车西郊线(以下简称西郊线)在香山红叶节重大节日时期的大客流运营组织情况,对于存在的问题提出改进措施和建议,希望对现代有轨电车大客流安全运营提供帮助。

城市轨道交通车站突发大客流应急组织探讨

随着城市化进程的持续推进,各大城市广泛推广城市轨道交通。城市轨道交通具有客流特点复杂多变、行车组织方式多样、突发因素众多的特点。因此,采用科学、合理的网络运输组织方式和站点运营管理方式,是确保城市轨道交通系统安全、高效运输的关键。基于此,对铁路客运专线的合理安排进行初步研究,主要分析建设中存在的问题,提出合理安排列车运行的对策,包括系统内客流控制和系统外客流控制两个方面,并研究城市轨道交通突发大客流的运输组织方法,包括列车编组方案和停站方案等。

上海轨道交通大客流安全管理优化对策的研究

文章以上海轨道交通为主要研究对象,首先对大客流安全管理的类型进行了界定,其次梳理并总结了上海轨道交通大客流安全管理的主要措施及不足之处,最后研究并形成了四大方面的优化建议,对提高国内外城市轨道交通的大客流安全管理水平具有一定的借鉴意义。

关于城市轨道交通线网大客流组织的研究

随着城市轨道交通逐步向网络化发展,客运需求逐渐增大,现有的运输能力不满足需求,导致车站大客流愈演愈烈。本文引入网络客流控制系数的概念,采用层次分析法确定网控系数影响因素的权重,科学确定控流车站,制定线网客运组织联控表,以保证在网络大客流背景下,科学有效的对网络客流进行精准控制,确保轨道交通运营安全有序。

探究城市轨道交通车站应对大客流的组织措施

随着我国城市群交通一体化进程的不断加快,城市公共交通呈现蓬勃发展之势,各地轨道交通线网不断完善,轨道交通运营线路长度逐年增长。截至2022年底,我国内陆共有55个城市开通城轨交通运营,投运城轨线路长度达到10291.95公里。其中,地铁线路8012.85公里,占比为77.85%。2022年共计新增城轨线路长度1085.17公里,其中,地铁线路803.12公里,占比为74.01%。可见地铁已经成为城市公共交通的骨干力量。

韧性交通枢纽中突发大客流疏散优化研究

提升交通枢纽的韧性以应对突发大客流给交通运输系统带来的压力至关重要。基于交通枢纽的内部设施布局,将客流在其内的疏散备选路径抽象为由节点和路段构成的网络图。从改变客流疏散路径角度出发,当发生突发大客流时,考虑开启平时不开放的应急通道用于疏散客流。在已知各起讫点之间的客流量以及客流疏散备选路径的条件下,以最小化客流疏散时间与开启应急通道的广义成本为优化目标,建立客流疏散优化模型,并设计混沌蚁群算法对模型进行求解,得到客流疏散的优化方案。最后以北京南站为案例验证模型与算法,结果显示,在发生突发大客流时,开启合适位置和数量的应急通道可以有效缩短客流疏散时间。该研究从交通枢纽内部的规划布局与客流疏散优化角度,为城市交通枢纽的韧性提升提供了理论支撑。

基于地铁车站大客流事件的指向标App设计研究

由于地铁的大部分线路和车站均处地下,是一个较为封闭的环境,加之在大客流时人数的骤然突增,极易影响人员和设备的安全,若事态进一步发展,事故一旦产生,将对整个地铁的运营造成影响。为了解决这一系列问题,通过文献和调查两种方式进行研究,记录已经开通的换乘车站的客流量数据,结合有资历员工的宝贵建议以及看法,提出专为地铁的指向性App的设计构想:基于现有导航类App的原理做出改进,设计一款专为地铁的App。该App具备查询各车站实时的人流量数据、列车到站时间、预计抵达目的地的时间、票价、车站和线网等功能。使用户可以实时了解站内客流情况,并根据用户之需要做出智能推荐的乘车路线。联合公交,在车站遇到大客流时,第一时间引导站外乘客选择公交车的出行方式,实现在车站外进行乘客分流,从而做到可以控制高峰时段客流,缓解车站压力这一核心目的。

上海城市轨道交通日常大客流检测及预警需求研究

根据城市轨道交通日常大客流特征,研究上海轨道交通日常大客流检测及预警体系,提出网络、线路、车站不同层级的大客流检测、预警需求及适用的检测技术。以人民广场站为例,说明大型枢纽站针对站内、站外大客流预警的客流检测需求,以及目前各种技术的实际应用效果。指出未来实现轨道交通多源数据融合将是提高大客流预警准确性和及时性的必然趋势。

基于时间序列分解方法的城市轨道交通大客流预测方法

目的:大型活动举办当日,周边城市轨道交通车站易产生瞬时进站大客流,需研究大型活动引发大客流的预测方法,以便及时调整运输组织方案,有效处置可预见性大客流。方法:介绍了城市轨道交通大客流定义;分析了大型活动引发可预测性大客流的客流结构特征、空间特征和时间特征;介绍了大型活动引发可预测性大客流的预测方法,并通过实例进行了预测方法的应用验证。结果及结论:根据大客流是否可预测,可分为可预测大客流和不可预测大客流;大型活动引发可预测性大客流具有明显的结构特征、空间特征和时间特征;实例验证结果表明,所提出的基于STL(Seasonal and Trend decomposition using Loess)的时间序列分解方法的LightGBM方法(即STL-LightGBM),预测精度较高,有助于充分掌握大型活动引发大客流的特征与规律。

成都市大运会期间地铁大客流特性研究与组织方案优化

第31届世界大学生夏季运动会于2023年7月在成都市举办,作为成都市首个成功申办的世界性综合运动会,对城市公共交通客运能力提出了新的要求。研究历史大型活动赛事期间可预见性大客流的特性,总结普遍规律,可以为轻轨、地铁等公共交通的大客流分布预测和运输组织提供可靠的依据。对大型活动赛事期间城市轨道交通大客流的产生原因、组成结构、出行行为特征和线网传播特征进行了分析,并提出了基于客流特性的大运会期间地铁车站运输组织方法。

轨道交通昌平线大客流车站减少客流交叉的措施探讨

为应对客流回升带来的站内客流交叉等问题,文章根据2020年客运量指标,以轨道交通昌平线车站为例,分析大客流车站变化动态,得出需要进行调整客运组织措施的目标车站,并根据现场情况制定减少客流交叉的措施。

一种针对轨交大客流环境的新型目标检测算法研究

轨道交通行业具有人口密度大、人流集中、场所特殊的特点,一直以来都是社会公共安全危险与风险的重点关注领域。近年来,人工智能、计算机视觉以及大数据技术迅猛发展为轨道交通安全运营带来了新的机遇和挑战。文章旨在深入研究轨道交通行业特定的大客流环境下目标检测算法的模型,并提出一个新型目标检测算法技术框架,力争解决智能视频分析技术在轨道交通行业落地难的难题,为后续在北京地铁全路网范围内工程化落地提供技术准备和参考。