大型铁路客运站到达旅客疏散微观仿真

对铁路客运站客流到达、疏散的时空特性进行分析,提出了大型铁路客运站到达旅客疏散仿真概念模型.从车站到达旅客交通特性出发,在经典社会力模型基础上对旅客站内交通行为进行微观仿真建模,并对模型的行人尺寸和期望速度参数进行了分析和标定.通过对沈阳铁路局大连站到达旅客疏散仿真实验,得到该站地下通道和南出站口处旅客人数随时间变化的曲线、旅客最高聚集人数95%置信区间和高峰出现的时间,到站旅客换乘时间95%置信区间,找出了存在安全隐患的带状区域和点状区域.仿真结果表明,模型具有较高的可靠性和实用性.

考虑旅客跨车厢行为的动车组人员疏散仿真

为研究旅客跨车厢行为对动车组人员疏散情况的影响,建立考虑出口选择的元胞自动机模型。以CR400BF型动车组二等车为研究对象,使用疏散效率、冲突次数和过道拥堵程度等指标,研究旅客跨车厢现象对车厢疏散的作用,并讨论旅客座位分布、相邻车厢转移旅客数量与车门开启方式等因素对疏散情况的影响。仿真结果表明:离散的位置分布使冲突次数减少约44.7%;旅客跨车厢疏散会降低本车厢旅客疏散效率;相邻车厢转移旅客数量与本车厢旅客疏散时长呈先线性增大后趋于稳定的关系;相邻车厢不同车门开启方式对本车厢旅客疏散效率的影响不同。

紧急状态下铁路旅客运输径路优化

针对紧急状态下铁路旅客运输的特点,以受灾地区等待疏散客流量和车站设备运输能力为约束条件,以总疏散时间最短为目标函数,建立紧急状态下铁路旅客运输径路优化模型。采用模糊多目标决策方法与多径路搜索算法对模型求解。求解步骤为:运用模糊多目标决策方法,考虑危险程度、疏散运量、车站设备运输能力3个影响因素确定车站径路选择的优先权;采用多径路搜索算法建立相异最短径路集;运用模糊多目标决策方法,综合考虑时间和危险性因素,确定各次列车最优径路。以某地区灾后只剩下3个车站可以正常使用,等待疏散人员580万人为例,运用建立的模型与算法进行计算。结果表明:确定的各车站列车最优径路,能够使受灾地区各车站相互协调,在70h内安全有效地疏散受灾人员。

面向铁路夜间乘客疏散的定制公交线路优化

针对铁路车站夜间乘客疏散问题提出基于定制公交的解决方案,并对其核心的多线路动态规划问题展开研究.首先,针对乘客目的地较为分散的特性,基于DBSCAN算法对乘客目的地聚类,并结合道路停靠条件及乘客门到门服务的特殊需求动态确定定制公交停靠站点;其次,兼顾公交企业和乘客双方利益,构建以定制公交车辆保有成本、运行成本和乘客时间成本之和最小为目标,以乘客出发与到达时间窗、载客量等为约束的多线路动态规划模型;最后,以北京南站为例进行分析.结果表明:相比于出租车疏散,改进定制公交疏散方案能提高10%~35%的乘客疏散效率;与传统定制公交疏散相比,可在节约28.6%的运营成本的同时提高10%的疏散效率.

地铁平行换乘车站旅客行为及运能分析

以北京地铁4、9号线的换乘节点国家图书馆站为例,结合线网规划和实际环境条件,讨论车站分建、合建等多种修建模式,导出双岛四线平行换乘的推荐方案;针对"零距离"换乘存在的大客流冲击因素,解析巨大换乘客流对运营线路运输能力的影响。在具体计算中,考虑了地铁4号线建成运营后,按照初期、近期和远期发车间隔的不同,来分析9号线增加的客流量对车站站台宽度、楼扶梯适应性及线路运能的影响因素。