地铁车站客流瓶颈识别与疏解方案优化研究

客流瓶颈的疏解对车站日常运营安全有着重要影响。构建了综合考虑M/G/c/c模型和用户均衡理论的乘客网络动态客流分配和瓶颈识别模型,通过多指标比较,有效识别车站瓶颈及其拥堵情况。在识别出的瓶颈点处进一步考虑瓶颈疏解方法,比较了不同导流杆设置方法对疏解效果的影响。以宋家庄站为例,对该站的瓶颈点进行识别和疏解,仿真结果表明,导流杆连续设置时对瓶颈的疏解效果较为稳定,案例中最优场景瓶颈区域密度均值和最大值明显下降,间隔设置时疏解效果则不如连续设置时明显。

城市轨道交通车站动态瓶颈识别方法研究

瓶颈识别是城市轨道交通车站规划设计和运营管理亟待解决的难题。本文在既有静态瓶颈和动态瓶颈的基础上,按动态瓶颈产生原因将其细化为原发性瓶颈及继发性瓶颈;研究瓶颈的动态传播特性,提出关联瓶颈与瓶颈簇理论,以此刻画瓶颈传播机理,并在此基础上构建车站动态瓶颈识别方法;以瓶颈簇理论为支撑,定量分析单个设备能力对车站集散能力的影响程度,提出基于灵敏度分析的瓶颈疏解策略。最后,对北京地铁某车站进行案例分析,验证该瓶颈识别方法的有效性与实用性。案例表明,该方法能够有效识别车站瓶颈,明确瓶颈之间的依附关系以及瓶颈的重要程度。与既有方法相比减少66.7%的仿真次数,可以明显提高识别效率。

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.

城市轨道交通联动限流算法及实例分析

为保证城市轨道交通运营安全,缓解线路运力运量矛盾,部分车站在早晚高峰采取了常态限流措施.目前,城市轨道交通限流车站、限流时段、限流强度等客流控制方案主要依据运营人员主观经验判断,虽取得了限流效果,但是其限流启动时机、限流时段、限流强度、是否与上下游车站协调等缺乏定量数据支撑.本文通过分析轨道交通客流特征及其拥堵传播规律,以线路瓶颈疏解、运力运量适度匹配为目标,以乘客出行OD分布为支撑,建立多瓶颈区段多时段下的城市轨道交通区域联动限流算法.最后,以北京轨道交通13号线为例,验证区域联动限流算法的可行性,为提高路网安全运营能力提供了支撑.