面向大型活动的轨道交通客流预测与安全保障策略

为应对大型活动期间城市轨道交通客流的临时性、非均衡性、不可预见性导致的精准需求预测困难以及组织要素间复杂协同等问题,首先,提出基于线网递阶分区的乘客路径搜索及选择行为相结合的仿真模型;其次,构建调度指挥体系的五级预警、三级保驾的分级响应机制,运用专项客运预案、运力灵活调整、调度指挥信息平台决策、多种交通方式联动及场站交通管制等,建立多环节组合策略的安全保障方法;最后,选取连续性大型活动类型的典型案例,将上述方法进行场景适配运用。研究结果表明:该方法能够支持大型活动期间客运需求波动研判、促进运营组织协同及交通疏导,进而有效提升精细化运营与应急能力。研究结果可为轨道交通企业应对大型活动安全保障提供参考和借鉴。

潮汐客流下地铁列车不成对运行图优化模型

针对具有潮汐客流需求的双车场地铁线路的高峰时段,研究列车不成对运输组织模式在不增加上线车底数的情况下,合理调配双方向运能的方法,提出结合单向车、快慢车模式的不成对运输组织方案。以乘客总出行成本和列车运营成本为目标函数,以行车间隔和列车容量等为约束条件,构建考虑车底周转计划的不成对列车运行图混合整数非线性优化模型;运用改进的遗传算法对模型进行求解,并以某条地铁线路为例验证模型及算法的有效性。结果表明:优化模型求解的不成对方案使乘客总出行成本降低7.1%,列车运营成本下降17.8%,高峰时段上线车底减少6列;与全慢车方案相比,结合快慢车模式的不成对方案使得总目标函数值减少4.2%;灵敏度分析得出不成对运输组织模式适用于客流方向不均衡系数较大、运营高峰时段较短的地铁线路。