轨道交通客流动态分布形式建模及应用研究

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轨道交通车站人流分析模型研究

轨道交通车站人流分析模型研究随着城市化的进一步加深，人们生活和工作的区域趋于扩大，而城市公共交通系统的发展，特别是轨道交通的建设，使得人们的出行方式更加便捷和高效。

但是，随着轨道交通的不断扩张和城市人口的增长，轨道交通车站的人流量也在不断增大，如何对车站的人流进行分析和规划变得愈发重要。

因此，本文将从轨道交通车站人流量分析模型的研究展开，探讨车站人流管理方面的应用。

一、轨道交通车站人流量的分析概況而言，车站人流主要包括进站人数、出站人数、换乘人数和在站中转人数。

在实际的人流量分析过程中，除了记录乘客进站、出站、换乘、在站中转和站外中转人数及数据上报时间等基本信息外，还必须结合车站的实际情况，如交通流线、候车、乘车、出行、换乘等情况进行深入的研究。

此外，要想更好地分析车站的人流情况，还需要结合大数据的处理技术，通过对乘客的乘车或换乘的潜在动态信息的分析，更好地分析出车站的人流情况。

尤其是在人流峰值时间点，通过大数据分析技术，可以更加精确地分析出车站人流的峰值时段和地点，为车站管理和人流调控提供参考。

二、轨道交通车站人流管理的应用对于车站人流管理，应首先从设计上入手，采用智能化的设计方案，尤其是便于乘客出入和移动的设计方案。

同时，在车站的运营和管理方面，应当根据车站的人流情况，灵活地调配站务人员，实时进行客流管控和限流，从而更好地管理车站的乘客流量。

同时，也可以通过物联网技术，对车站乘客的出入和流动情况进行实时监测和分析，更为细致地掌握车站的人流分布和状况。

此外，与地铁车站相邻或周边的商业配套，也可以与车站人流量的变化进行联动，在人流峰值时段增派人手，调整服务时间和通风系统等，同时进行针对性的营销活动，吸引更多乘客停留和购物消费。

三、轨道交通车站人流分析模型的研究随着大数据技术和人工智能技术的不断进步，基于大数据、物联网等新兴技术的轨道交通车站人流分析模型也在不断涌现。

这些模型可以通过数据挖掘技术的运用，分析车站的人流量分布状况、高峰时段和人流集中区域等情况，并提供相应的预测模型，为车站的人流调控和管理提供更为科学有效的依据。

城市轨道交通车站客流分布的仿真模型研究

世界孰道交通论坛２００５ｗｏＲＬＤＲＡＩＬＷＡＹ规律，从而为优化车站设施布局和车站客运组织，提高轨道交通运营安全和可靠性提供参考依据。

２车站空间布局模型研究２．１车站空间结构分析与建模城市轨道交通车站一般根据功能分成多个层面，如进出口、站厅层和站台层等。

在每个层面上，再根据功能划分成多个区域，如免费区、付费区和候车区等。

每个区域当中和区域之间设置配有一定功能的设施设备。

相近的同类设备组成一个设备群。

车站的空间结构层次如图１所示。

进出口层站斤层站台层图１车站的空间结构层次根据上述车站空间结构的分析，可按下述方法建立分层网格化空间模型。

（１）分层：将车站空间按照功能划分成不同的层，即进出口、站厅层、站台层等。

在层上再划分区域和布置设施。

（２）网格化：将层面网格化，分成面积大小相等的正方形单元。

每个网格存储空间坐标，所属区域，所属设备和被行人占用的情况。

网格化的平面中，设施的空间占用被离散化，同一个设施占据多个网格。

空间的网格化描述如图２所示。

图２车站空间的髑格化描述２．２车站客运设施特性分类分析与建模车站的客运设施具有两个方面属性：空间属性和服务属性。

其中，空间属性包含设施的空间位置，空间占用以及所属的层面、区域和设备群。

设施的服务属性包含如服务时间、通过速度、排队特性和设施连接关系等。

根据客运设施的功能，车站的客运设施可以分为３大类：功能性设施、连接性设施和辅助性设１４０蚕轨道交通信息技术与运营效率ＲａｉｌｗａｙＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙａｎｄＯｐｅｒａｔｉｏｎＦ＊ｆｉｅｉｅｒｅｙ施。

功能性设施实现车站客运业务的主要环节，如售票、检票、候车设备、行车设备等。

连接性设施连接各功能性设施，实现过渡，如楼梯、自动扶梯、进出口等。

辅助性设施协助完成客运业务，如导向装置、多媒体显示、座椅、隔离护栏、墙壁等。

根据服务方式，车站客运设施可以分为：通过型设施和等候型设施。

通过型设施的服务方式是使乘客在设施中通过，如进出口、楼梯、自动扶梯、进出口检票闸机。

客流预测在城市轨道交通中的应用研究

客流预测在城市轨道交通中的应用研究一、背景介绍城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其在人们出行方面发挥着重要的作用。

然而，在高峰时段，轨道交通往往会面临人流量骤增、车站拥堵、列车停运等问题，给出行带来很大的不便。

因此，客流预测成为解决这些问题的重要手段之一。

二、客流预测的意义既然客流预测在城市轨道交通中显得尤为重要，那么，客流预测的意义是什么呢？首先，客流预测可以帮助轨道交通公司更好地统筹车辆和人员资源，降低运营成本。

其次，客流预测有利于减少车站拥堵和列车停运等现象，提高轨道交通服务的质量和效率。

最后，客流预测可帮助轨道交通公司和政府决策者评估人口流动和城市发展趋势，有助于合理规划轨道交通线路和站点。

三、客流预测的方法客流预测可以采用不同的方法，例如基于时间序列分析的方法、基于神经网络的方法、基于模型融合的方法和基于机器学习的方法等。

其中，时间序列分析方法主要适用于历史数据较为完整的场景，其原理是通过对历史数据进行分析和建模，预测未来客流量；神经网络方法是通过构建模拟人类大脑工作方式的神经网络，从多个因素中寻找不同的特征，来预测未来客流量；模型融合方法则是将不同的预测模型进行组合，得到更为准确和可靠的预测结果；机器学习方法则是利用现代机器学习算法从历史数据中自动学习和推断规律，并建立预测模型。

四、客流预测的挑战客流预测面临的挑战有哪些呢？首先，客流预测需要考虑多种因素，如天气、节假日和人口变动等，这些因素的变化会对预测结果产生影响；其次，客流预测需要建立可靠的数据采集和处理系统，确保原始数据的质量和可用性；最后，客流预测需要建立准确的模型，并不断优化和更新，以适应随时变化的客流量和环境变化。

五、客流预测在实际应用中的案例客流预测在实际应用中已经取得了不少成果，下面列举一些典型案例。

北京地铁：通过融合ARIMA、SVM、BP神经网络等多种方法，建立了一套复合预测模型，能够准确预测未来不同时间段和地点的客流量，从而实现了地铁站点的精准管理和运营。

地铁站点客流预测模型的研究与优化

地铁站点客流预测模型的研究与优化摘要：地铁站点客流预测在城市交通规划和管理中具有重要的作用。

本文将对地铁站点客流预测模型的研究进行探讨，并提出一些优化方法，以提高预测准确性和实用性。

一、引言地铁站点客流预测在城市交通管理中具有重要的意义。

准确预测地铁站点客流可以帮助决策者进行合理的交通规划和资源调配，提高地铁线路的运营效率和乘客出行体验。

然而，由于客流受到诸多因素的影响，地铁站点客流预测一直以来都是一个具有挑战性的问题。

为了提高预测的准确性和实用性，需要研究和优化地铁站点客流预测模型。

二、地铁站点客流预测模型的研究地铁站点客流预测模型的研究可以从多个角度进行，包括统计模型、机器学习模型和深度学习模型等。

统计模型主要采用传统的统计方法，通过对历史客流数据进行分析和建模，以预测未来的客流量。

机器学习模型利用机器学习算法对历史客流数据进行训练，并构建模型来预测未来的客流量。

深度学习模型则是一种基于神经网络的模型，通过对海量数据的学习和建模来预测未来的客流量。

各种模型都有其自身的优缺点，需要根据具体情况选择适合的模型。

三、地铁站点客流预测模型的优化为了提高地铁站点客流预测的准确性和实用性，可以通过以下几个方面进行优化。

1.数据质量的优化2.特征选择的优化地铁站点客流预测需要考虑多个因素的影响，包括天气、季节、节假日、地铁线路等。

在模型建设过程中，需要选择合适的特征进行建模。

可以通过特征工程的方法对原始特征进行处理和组合，以提取更有价值的特征，并优化模型的性能。

3.模型算法的优化模型算法的选择和优化对于地铁站点客流预测至关重要。

可以通过比较不同算法在同一数据集上的性能来选择合适的算法。

同时，还可以通过调整模型的超参数和结构来优化模型的性能。

4.实时性的优化四、结论地铁站点客流预测模型的研究和优化对于城市交通管理和规划具有重要的意义。

通过优化数据质量、特征选择、模型算法和实时性等方面，可以提高地铁站点客流预测的准确性和实用性。

城市轨道交通客流分配模型与算法的研究的开题报告

城市轨道交通客流分配模型与算法的研究的开题报告一、选题的背景与意义城市轨道交通系统是现代城市快速公共交通系统的重要组成部分，因其快速、安全、舒适、环保的特点，已成为当今城市公共交通体系中的主力军。

随着城市化进程的加速和人们对出行效率的不断需求提升，城市轨道交通的客流量也在不断增长。

合理的客流分配对于保障轨道交通系统运营效率和安全、缓解城市交通压力，提高人们的出行体验等方面都具有重要意义。

针对城市轨道交通客流分配问题，国内外学者已经做出了一定的理论研究和实践探索。

然而，目前已有模型和算法仍然存在许多局限性，例如模型假设过于简化、计算时间复杂度高、无法准确反映人们出行决策等问题。

为了进一步解决这些局限性，本文针对城市轨道交通客流分配问题的模型和算法进行研究和优化，以期为公共交通领域提供更高效、更科学的决策支持。

二、研究目标和内容本文旨在对城市轨道交通客流分配模型和算法进行研究和优化，具体研究目标为：1. 建立更加准确、细致的城市轨道交通客流分配模型，结合现有研究成果，增加更多的影响因素，提高模型的有效性和预测准确度。

2. 探索并应用新的算法方法，包括基于智能优化算法的客流分配算法、深度学习算法等，以提升算法的计算效率和精度，同时优化算法的可读性和稳定性。

3. 利用现有的实例数据对优化后的模型和算法进行测试和验证，并进行对比和分析，以检验其实用性和应用价值。

本文将对城市轨道交通客流分配问题进行分析和研究，重点探究合理的分配方法，以提高城市轨道交通系统的运营效率和客流出行体验，为城市化进程的可持续发展做出贡献。

三、研究方法和路径本文采用多元统计分析、决策树分析、智能优化算法、深度学习技术等方法进行研究。

具体路径如下：1. 对现有城市轨道交通客流分配模型进行梳理和总结，分析现有模型的优缺点，提出改进方案。

2. 收集城市轨道交通客流量、出行特征、运营数据等相关数据，建立数据处理和分析模型，对数据进行多元统计分析和决策树分析，探索对客流分配影响最大的因素。

城市轨道交通乘客时空出行模式挖掘及动态客流分析

城市轨道交通乘客时空出行模式开掘及动态客流分析一、引言随着城市化进程的加速和人口数量的快速增长，城市交通问题日益凸显。

城市轨道交通作为一种便捷高效的交通方式，得到了广泛应用和进步。

为了提高城市轨道交通的运行效率和服务质量，对乘客的出行模式进行开掘和动态客流分析显得尤为重要。

二、城市轨道交通乘客出行模式开掘1.数据收集和处理为了进行乘客出行模式的开掘，起首需要收集大量的轨道交通乘客出行数据。

这些数据可以通过车站闸机、车辆监控系统、乘客问卷调查等途径收集得到。

收集到的数据需要进行预处理和清洗，以确保数据的准确性和完整性。

2.轨道交通乘客出行特征提取基于收集到的数据，可以提取出乘客出行的一些特征，如出行时间、出行距离、出行目标等。

可以利用统计学方法和数据分析技术对数据进行处理，开掘出乘客出行的规律和模式。

3.聚类分析和模式识别聚类分析是一种常用的数据开掘方法，可以依据特征相似性将乘客分为不同的群体。

通过对乘客进行聚类，可以发现不同群体之间的出行模式和特征差异，为轨道交通的运营管理提供参考依据。

此外，还可以利用模式识别的方法，对乘客的出行模式进行识别和猜测，以便更好地为乘客提供个性化的服务。

三、城市轨道交通动态客流分析1.客流猜测和调度优化依据历史客流数据和当前的时间、天气等信息，可以利用时间序列分析、回归分析等方法对将来客流进行猜测。

通过客流猜测，可以合理打算列车的发车间隔和班次，以满足乘客的出行需求，并优化运营调度效果。

2.客流管控和疏导在高峰期或特殊时段，客流可能会出现拥挤和堵塞的状况。

为了保证乘客的出行安全和蔼畅，可以利用客流分析结果，实行相应的管控措施和疏导策略，如调整站点进出口的开放状况、加派工作人员疏导乘客等。

3.客流监测和评估通过对客流的动态监测和评估，可以准时发现客流异常和问题，准时实行措施进行调整。

客流监测结果可以提供给相关部门和决策者，为将来的规划和进步提供参考依据。

四、结论通过对城市轨道交通乘客的出行模式进行开掘和动态客流分析，可以更好地了解乘客的出行特点和需求，为轨道交通的运营管理提供科学依据。

地铁站客流分析与仿真模拟

地铁站客流分析与仿真模拟随着城市化的加速发展，城市人口逐渐增多，交通拥堵成为了城市发展中的一个不可避免的问题。

地铁的兴起解决了交通拥堵的问题，也改善了人们的出行质量。

而地铁站作为地铁系统中的重要一个节点，承担着大量的客流量。

了解地铁站的客流量，对于优化地铁站的构建和管理，提升城市出行质量具有重要意义。

因此，本文将从地铁站的客流分析和仿真模拟两个方面来探讨地铁站客流量问题。

一、地铁站客流分析客流分析是了解地铁站客流量的方法之一，它是通过对地铁站内人员流动进行统计和研究，来推测地铁站客流量的变化规律。

客流分析需要收集多种数据，包括人员流动数据、站厅容量数据、列车出入站数据等等。

一般情况下，数据来源可以是地铁站自行收集或第三方的数据。

在收集完数据之后，就可以通过数据云图的方式来展示数据。

以北京市地铁10号线三元桥站为例，我们可以根据收集的站内人员流动数据，画出框图，将站内人员分为进入、离开、待客三种情况。

对于不同人员的流动路径，我们做出不同的路径颜色标记，来直观反映公共交通的流动情况。

同时，在数据云图的基础上，我们还可以通过箱线图来分析地铁站的客流特征。

箱线图是通过现场观察，选择地铁站关键时段来分析，可以将流动数据分成四分位数，从而可以得到均值、极差以及样本散布状况等数值信息。

通过箱线图分析，我们可以看出地铁站不同时间段的人流峰值，得出站台承载能力强或者弱的结论。

二、仿真模拟仿真模拟是解决客流分析中无法解决的问题方法之一，它基于各种客流分析数据，通过模拟人员流动情况，得出怎样的人流数量才能达到承载极限，从而为地铁站的规划和管理提供帮助。

仿真模拟可以通过软件来实现，例如MITSim等软件工具。

以北京市地铁2号线西直门站为例，我们可以采用仿真模拟来得到站点的承载能力。

首先，需要对站点的环境和结构进行建模，包括站台通道、厅口、转乘通道等。

然后根据客流分析所得到的人员流量规律，以及站点的结构分析，制定出相应的仿真模型。

轨道交通客流预测模型及应用

轨道交通客流预测模型及应用随着城市人口的快速增长和交通需求的不断增加，轨道交通成为了现代城市中不可或缺的交通方式。

为了更好地管理和运营轨道交通系统，客流预测模型成为了重要的工具。

本文将探讨轨道交通客流预测模型及其应用。

一、轨道交通客流预测模型的基本原理轨道交通客流预测模型主要基于历史客流数据和其他相关数据进行建模和预测。

其中，历史客流数据是最为重要的输入，通过分析历史数据的趋势和规律，可以预测未来的客流量。

同时，还可以考虑其他因素，如节假日、天气、特殊事件等对客流的影响，从而提高预测模型的准确性。

轨道交通客流预测模型可以分为统计模型和机器学习模型两大类。

统计模型主要使用传统的统计方法，如时间序列分析、回归分析等，通过对历史数据的拟合来预测未来的客流。

而机器学习模型则通过训练算法来学习历史数据的模式和规律，然后根据学到的知识进行客流预测。

二、轨道交通客流预测模型的应用1. 运营调度轨道交通客流预测模型可以帮助运营调度人员制定合理的列车运行方案。

通过预测客流高峰时段和高峰线路，可以调整列车班次和运行间隔，以满足乘客的出行需求，减少拥挤和延误的情况发生。

同时，还可以根据预测结果对运行图进行优化，提高运营效率。

2. 设备维护轨道交通客流预测模型还可以应用于设备维护领域。

通过预测客流高峰时段和高峰线路，可以提前安排设备的维护工作，避免在高峰期间出现设备故障引发的延误和事故。

此外，还可以根据客流预测结果对设备进行合理的投资，以满足未来的交通需求。

3. 城市规划轨道交通客流预测模型对于城市规划也具有重要意义。

通过分析客流分布和客流量变化趋势，在城市的规划和扩建过程中可以更好地考虑公共交通系统的优化和发展。

比如，在城市新开发区域，可以根据客流预测结果确定轨道交通线路和站点的位置，以满足未来的交通需求。

三、轨道交通客流预测模型存在的挑战和未来发展趋势尽管轨道交通客流预测模型在实际应用中取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战。

动态交通流模型及应用研究

动态交通流模型及应用研究随着城市化的加速和交通业的发展，道路交通已经成为现代城市生活中不可或缺的组成部分。

道路交通问题也因此成为城市发展中最为重要也最为突出的问题之一。

城市道路网络的发展和交通拥堵的问题已经成为城市管理者和交通规划者的重要课题。

动态交通流模型及其应用在道路交通问题的研究解决方案中起到至关重要的作用。

动态交通流是指城市道路网络上随着时间变化而产生的车辆流量、速度和密度等物理性质。

传统的交通流模型大都基于静态路段，不能很好地描述现实中车辆的实际行驶路线和行驶状态。

因此，动态交通流模型在交通管理和规划方面的应用越来越重要。

动态交通流模型可以分为宏观模型和微观模型两种。

宏观模型描述的是道路网络全局的交通流变化规律，可用于城市交通规划和交通控制决策。

微观模型则主要考虑每辆车的行驶行为和道路网络结构特性，在城市交通行为分析和交通建设评估等领域有着广泛应用。

目前交通管理和规划领域主要使用的动态交通流模型包括以下三种。

第一种是研究车流在道路上的成本和效益关系的交通流微观模型。

这种模型重点考虑行车轨迹、车速和车辆密度等微观变量。

这些变量可以进一步用于研究城市交通流量、道路容量和车辆拥堵状况。

同时，这种模型也可以为交通规划者提供优化车流控制和通勤路线规划等解决方案。

第二种是城市交通流宏观模型。

这种模型主要用于统计城市交通流量总量、道路容量、平均速度和路阻值等宏观特性。

同时，它也可以为交通管理者提供优化交通流和改善道路网络的建议。

第三种是基于地理信息系统(GIS)的交通流模型。

这种模型在考虑车流、道路容量和交通状况等方面有着很强的空间特征。

这种模型的优势在于可以提供空间信息数据和地图模型，并将其应用于城市交通规划和交通网络拓扑分析。

与传统方法相比，动态交通流模型及其应用有以下几个优点。

首先，它可以考虑到车流随时间变化的复杂性和车辆之间的互动。

其次，它可以为交通管理者提供更完整和准确的交通流信息。

此外，它还可以预测交通拥堵情况并预测未来可能出现的拥堵区域。

交通流动态模型与仿真技术的研究与应用

交通流动态模型与仿真技术的研究与应用随着城市化进程的加速和交通工具的不断普及，城市交通问题日益凸显。

为了更好地解决这一问题，交通流动态模型与仿真技术的研究与应用也逐渐成为了研究热点之一。

交通流动态模型的研究为了更好地模拟城市交通的流动情况，学者们提出了不同的交通流动态模型。

其中，最为常见的模型包括LWR模型、CTM模型和PDM模型。

LWR模型最早由Lighthill和Whitham在1955年提出，它将道路看成一条单向管道，假设车辆从道路的一段进入，通过其它道路段以一定的速度驶出。

该模型着重于总流量的计算和流量的分布问题，是流量分析中最基本的模型之一。

CTM模型又称为守恒方程模型，它通过对交通流量、密度和速度的等量关系式计算交通流量。

该模型可以较为准确地反映交通拥堵现象，但需要考虑交通状况变化带来的影响。

因此，在实际应用中往往需要额外的校正。

PDM模型采用宏观视角，将交通流看成一个物理系统。

在该模型中，采用车辆状态转移函数来描述车辆的状态变化，计算车辆数量的变化。

这一模型能够较好地反映交通拥堵现象，并且可以在不同时间点对交通流进行预测。

交通流动态模型的应用目前，交通流动态模型已经被广泛应用于城市交通管理、交通规划和交通控制的领域中，成为了交通领域的重要工具之一。

其中，最为常见的应用包括交通流量监控和交通拥堵预测。

交通流量监控可以帮助交通管理部门及时掌握道路上的交通情况，并及时采取措施，以提高交通安全和通行效率。

这方面的应用包括城市交通状况实时监测、交通拥堵监测和交通事故分析。

交通拥堵预测则可以帮助交通管理部门制定更有效的交通策略，减少道路拥堵，提高交通及通行效率。

在此领域中，学者们采用模型进行车流量预测，还可以借助GIS等技术进行交通拥堵热点的识别。

交通仿真技术的研究随着交通流动态模型的研究深入，交通仿真技术也相应得到了重视。

交通仿真技术可以帮助人们更好地模拟城市交通的运行情况，较为真实地反映人类交通行为和交通系统的运行方式。

城市轨道交通客流预测方法及模型研究

城市轨道交通客流预测方法及模型研究城市轨道交通客流预测方法及模型研究摘要：城市轨道交通是现代城市交通系统中的重要组成部分，为城市居民提供了快速、高效、便捷的出行方式。

准确预测城市轨道交通客流对于优化线路规划、提升运营效率、改善乘客出行体验具有重要意义。

本文通过研究城市轨道交通客流预测的方法和模型，旨在探讨如何更好地预测城市轨道交通的客流量，提供科学依据和决策支持。

1. 引言城市轨道交通是一种基于电气化铁路技术，以列车为载体的公共交通系统。

随着城市人口的快速增长和汽车交通拥堵问题的加剧，城市轨道交通在大城市中得到了广泛的推广和应用。

然而，随之而来的是客流需求的旺盛增长，给城市轨道交通系统的规划、运营和管理带来了很大的挑战。

2. 城市轨道交通客流预测方法城市轨道交通客流预测方法是通过分析历史客流数据和环境因素，建立数学模型来预测未来一段时间内的客流量。

常见的城市轨道交通客流预测方法主要有以下几种：2.1 时间序列模型时间序列模型是基于历史客流量数据的变化趋势和周期性来进行预测的。

常用的时间序列模型包括ARIMA模型、灰色模型等。

这些模型能够通过对历史数据的拟合，捕捉到数据的趋势和季节性变化，从而进行客流预测。

2.2 回归模型回归模型是通过分析客流量与各种外部环境因素之间的关系，建立回归方程来预测客流量的。

常见的回归模型有线性回归、多元回归等。

这些模型可以在考虑多个因素的情况下，进行客流量的预测。

2.3 神经网络模型神经网络模型利用人工神经元之间的相互作用，通过训练和学习，可以捕捉到数据中的非线性关系。

常见的神经网络模型有BP神经网络、RNN等。

这些模型具有较强的学习能力，适用于复杂的客流预测问题。

3. 城市轨道交通客流预测模型研究城市轨道交通客流预测模型研究是通过建立合适的模型来预测客流量，并进行模型的验证和评估。

在模型研究中，需要选择合适的模型，并进行参数估计和模型拟合。

常用的模型评估指标有均方误差、平均相对误差等。

数学建模在交通流量中的应用研究

数学建模在交通流量中的应用研究数学建模作为一种在实际问题中运用数学方法进行分析和解决的手段，在交通领域中有着广泛的应用。

本文将通过对数学建模在交通流量中的应用进行研究，探讨其在交通管理和规划中的意义和作用。

一、交通流量模型的建立交通流量模型是交通建模的重要组成部分，通过对交通流的建模分析，可以揭示交通系统的运行规律，为交通管理和交通规划决策提供科学依据。

常见的交通流量模型包括微观模型和宏观模型。

微观模型主要研究个体交通参与者的行为和交通流的动态变化，常用的微观模型有细胞自动机模型和微观仿真模型。

细胞自动机模型基于个体车辆之间的相互作用，通过模拟车辆的运动行为来分析交通流量。

而微观仿真模型则是通过对交通流的详细描述和计算，模拟出交通系统的运行情况。

宏观模型则是以整个交通网络为研究对象，对交通流的分布和演化进行宏观描述和分析。

宏观模型主要包括流动模型和控制模型。

流动模型通过对交通流量的分布和速度进行建模，得到交通流的分布规律和拥堵状态。

控制模型则是通过对交通流量的控制策略进行建模，优化交通流量分布和缓解拥堵。

二、交通流量预测与优化基于建立的交通流量模型，可以进行交通流量的预测和优化，为交通管理和规划决策提供参考。

交通流量预测主要通过对历史交通数据的分析和预处理，结合数学建模方法预测未来的交通流量。

常用的预测方法包括时间序列分析、回归分析和神经网络等。

通过预测交通流量，可以为交通管理部门合理调度交通信号灯、优化道路布局等提供依据。

交通流量优化则是通过对交通流的建模和优化算法的应用，提出合理的交通流优化策略，减少交通拥堵，提高道路通行能力。

常用的优化方法包括交通信号控制优化、路径优化和交通调度等。

通过优化交通流量，可以提高交通效率，减少交通排放，提升城市交通服务水平。

三、案例分析：交通流量调度为了进一步了解数学建模在交通流量中的应用，我们以交通流量调度为例进行案例分析。

在日常交通中，常常出现因为交通事故、交通管制等因素导致路口拥堵的情况。

城市地铁客流量预测模型构建与应用

城市地铁客流量预测模型构建与应用随着城市人口的不断增加和交通压力的不断增加，地铁成为了现代城市中必不可少的交通工具之一。

准确预测地铁客流量对于城市交通系统的运营和规划至关重要。

本文将探讨城市地铁客流量预测模型的构建与应用。

一、背景介绍随着城市的发展和人口的增长，城市地铁客流量逐年增加。

如何准确预测地铁客流量成为城市交通规划、运营和管理的重要问题。

精确地预测地铁客流量可以帮助城市交通部门合理安排列车班次、优化线路规划、提供准确的运营服务，提高城市交通系统的效率和便利性。

二、地铁客流量预测模型的构建1. 数据收集地铁客流量预测的首要任务是收集相关的数据。

常用的数据源包括车站进出站数据、乘客出行数据、天气数据等。

这些数据可以通过现场调查或者使用现有的数据平台进行收集。

2. 特征选择在构建地铁客流量预测模型时，需要选择合适的特征来进行建模。

常用的特征包括时间特征（如日期、时间段）、节假日特征、天气特征、地点特征等。

合理选择特征可以提高模型的预测准确性和可解释性。

3. 模型选择地铁客流量预测可以使用多种模型进行建模，包括传统的时间序列模型（如ARIMA模型）、机器学习模型（如随机森林、支持向量回归）、深度学习模型（如循环神经网络）。

根据实际情况选择合适的模型进行建模。

4. 数据预处理在进行地铁客流量预测之前，需要对数据进行预处理。

常见的预处理方法包括缺失值填充、异常值处理、数据平滑等。

通过预处理可以使数据更具有可靠性和一致性，提高模型的预测精度。

5. 模型训练与评估在预处理完成后，可以利用历史数据进行模型训练。

训练过程中可以使用交叉验证来评估模型的性能，并进行参数调优以提高模型的准确性。

常用的评估指标包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。

6. 模型应用与调优在模型训练完成后，可以将模型应用于实际的地铁客流量预测中。

通过与实际数据的比较，可以对模型进行调优以提高预测精度。

三、地铁客流量预测模型的应用1. 运营调度准确的地铁客流量预测可以帮助地铁运营部门进行合理的列车调度。

铁路客流预测模型的研究与应用

铁路客流预测模型的研究与应用在当今社会，交通工具是现代社会中最不可或缺的基础设施之一。

尤其是铁路交通，作为一种高效的快速公共交通方式，其在现代社会交通体系中的地位越来越重要。

但同时，随着全国人口的不断增长，铁路客流量不断攀升，如何有效地预测和规划铁路客流，成为当前亟待解决的问题。

这里介绍一种铁路客流预测模型——时间序列模型。

这种模型是一种可用于预测未来时间点上发生的事件的数学方法。

根据时间序列模型的原理，历史上的每一个客流数量都是由各种因素所决定的，如节假日、天气变化、经济状况等等。

基于历史数据，时间序列模型可以预测出未来的客流量，并且通过历史数据来研究客流规律，为客流管理提供基础数据。

时间序列模型是基于有限的自回归时间序列和移动平均时间序列的分析方法而得到的。

通过将有限的自回归时间序列和移动平均时间序列组成的数学模型，来延续现有的时间序列数据，进而预测未来的客流。

具体而言，时间序列模型分为以下四个步骤：第一步，进行数据清洗和预处理，将原始数据进行分析和整合，并找到数据中的异常值和异常数据。

这一过程非常重要，因为数据的质量是影响预测精度的关键因素。

第二步，基于历史数据建立时间序列模型。

这个过程包含模型的选择，以及如何拟合其参数。

了解哪种模型更适合当前的数据以及如何确定模型的参数，可以声明预测的准确性。

第三步，在时间序列模型的基础上，利用最小二乘法和曲线拟合等方法进行参数调整，以达到最佳的客流预测结果。

第四步，利用预测结果进行铁路客流安排和优化。

根据预测结果，在旅客需求最为旺盛的时段，增加车次，提高列车运行速度，提供更好的乘车服务，以提高铁路客流量公共交通的安全和便利性。

时间序列模型的优势在于其对时间序列数据的分析能力，及对周期、趋势和季节性变化的预测能力。

通过时间序列模型对客流进行预测，可以为铁路客流提供有益的售票预测，为财务、行车调度等方面的决策提供有力的支持，同时还可以对铁路客流进行更好的规划和管理。

基于客流动态仿真的轨道交通运营研究

link appraisement上海电科智能系统股份有限公司姜蔓，1988.05，女，满族，河北承德人，研究生，工程师，研究方向：轨道交通。

问题，设计输出以下数据：（1）面向用户日常关注数据，输出直接用于客流实时状态的评估指标：①乘客在各环节所用时间（等待时间、换乘时间、应急疏散时间等）；②不同时间颗粒度下出入车站的断面客流；③不同时间颗粒度下的区域客流密度分布；④客流区域饱和度和空间服务等级等。

（2）面向用户关键需求导出相关数据，用以深度分析评估，优化运营策略，可反映车站各项能力的指标：①服务平均排队时间；②设备利用的均衡程度；③设施服务能力与客流量变化的适应度；④乘客延误时间车站；⑤整体疏散能力等。

运营策略研究客流动态仿真是辅助城市轨道交通设施布局评估和运营策略优化的重要手段。

依托乘客在车站的行为全过程，本文设计提出了轨道交通客流仿真的模型框架、动态场景以及客流数据，并基于此做分析评估，利用客流仿真对运营策略提供依据和指导。

我们以隆德路站客流动态仿真模型为基础，设计事前大客流风险预测、事中客流疏导策略支持、突发事大客流风险预测日常运营情况下，通过对车站的设备、乘客及运营组织手段的动态仿真，对设备规模、位置、能力匹配等车站实际情况，将车站全过程数据融合客流预测数据进行动态模拟，对客流风险发生进行预测和预警，及时发现、及时预警、可视化直观展示，从而优化运营效率。

主要实现以下功能：（1）客流需求预测，根据日常车站的历史客流数据特点和大型车站的特殊性，对动态的客流需求和客流特征分析，梳理大客流风险点，预测乘客交通需求。

（2）大客流风险预警，结合地铁站点和站内的客流总量、客流密度与分布规律，及出入口通道客流特征，分析设定阈图1 隆德路客流动态仿真模型图2 客流风险预测图3 客流疏导模拟图4 应急疏散时间对比在实际火电工程应用中具有重要做的作用，同时也直接影响着社会经济的发展。

基于线性系统理论的研究、基于非线性系统理论的研究、基于智能化方法的研究是目前协调控制系统的主要研究方向。

城市轨道交通网络客流分配模型及方法研究

城市轨道交通网络客流分配模型及方法研究随着各地政府对城市轨道交通建设的重视,各大城市路网规模逐步形成,已经逐渐进入了城市轨道交通网络化运营时代,线网复杂度增高,起讫点连通性更好,可供乘客出行选择的路径越来越多。

但对于运营管理部门来说,存在的一个问题是无法追踪乘客具体的出行路径,这将给客流分析及行车调度决策的制定带来一定的困难。

因此,有效合理地推算路径客流分担率,得到各条路径的客流量大小,推算断面客流量等客运指标,进而分析和评估不同线路的运营情况,指导运营管理部门合理分配运能运力,对提高轨道交通运营组织工作和优化轨道交通票务清分系统有着重要的意义。

围绕城市轨道交通网络客流分配问题,论文主要进行了以下研究工作：(1)首先对城市轨道交通网络进行描述；然后以北京市轨道交通客流数据为例论述了城市轨道交通网络客流的时空分布不均衡规律；最后从乘客个人属性、出行特征和轨道交通运营状况三方面分析了影响乘客选择出行路径的主要因素。

(2)借鉴对城市轨道交通有效路径的定义,在此基础上增加了两条判断有效路径的规则；描述了三种有效路径搜索算法,并对它们的优缺点进行比较,确定采用广度优先搜索算法搜索有效路径,然后以北京市地铁站距表数据为依据采用C#程序语言实现了该算法,能够实现北京市轨道交通网络中任意OD之间有效路径的快速搜索；根据乘客对路径选择的不同特点对乘客进行分类,分别构建熟悉出行路径和不熟悉出行路径两类乘客的综合阻抗函数；最后采用改进的Logit模型计算同一OD不同路径的客流分担率,得到每条路径上分配的客流量,叠加计算获取每个路段的断面客流量,进而利用断面客流法检验计算结果。

(3)以北京市轨道交通网为例,整理了中心区域局部路网的早高峰OD客流量,对早高峰的客流进行模拟分配,计算得到所有有效路径的客流分配比例和客流量,获取了每个路段断面客流量的理论值,并分别从OD路径分担率和路段客流结构两个层面对计算结论进行解析和比照,从而验证了本文客流分配方法的可行性和有效性。

城市轨道交通网络客流分布仿真模型研究

城市轨道交通网络客流分布仿真模型研究姚向明;赵鹏;乔珂【摘要】城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.%The spatial and temporal characteristics of passenger flow distribution of urban rail transit rnnetwork are the core and foundation for cooperative transport organizations. On the basis of systematic rnanalysis of passenger travelling behaviors, this paper puts forward a dynamic simulation model based on rnmulti-agent modeling techniques. It uses this model to simulate passengers' travelling on the network and rnexplores the passenger flow distribution characteristics of network. This model well describes passengers' rntravelling behavior, while maintains the scale of huge passenger flow of urban rail transit system. Finally, it rndevelops an urban rail transit passenger flow simulation system using the actual passenger flow data of Beijing rnand verifies the accuracy and simulation efficiency.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2012(012)006【总页数】8页(P52-59)【关键词】城市交通;动态客流分布;多主体建模;城市轨道交通;网络仿真【作者】姚向明;赵鹏;乔珂【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U2311 引言随着城市轨道交通建设的快速推进，北京、上海、广州等城市轨道交通已呈现网络化状态，特别是“一票换乘”的实施，使得乘客出行更加多样化、复杂化.研究网络客流时空分布规律，对于运营计划制定、线网间协调运输组织、突发事件下列车运行调整、网络运输能力瓶颈点的识别与改善等有着重要意义.对于城市轨道交通网络客流分布的研究，结合乘客出行多路径选择特性，徐瑞华构建了概率分布模型，该模型既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理，又反映了路径多样化的实际情况，具有较强的实用性［1］;结合城市轨道交通无缝换乘的运营特点，四兵锋、毛保华等构建基于随机用户平衡原则的网络客流分布优化模型［2］;基于时刻表信息以及列车运输能力约束，Agostino Nuzzolo提出了适用于城市轨道交通的客流分配模型［3］.静态客流分布模型虽然能够很好地体现乘客出行行为(路径选择行为)，但是不能体现乘客出行过程的动态变化特征，对于网络运输能力瓶颈问题以及路网结构变化情况下的运营效率评价问题不能有效解决，因此，常应用于路网长期规划与评价研究.城市轨道交通是一个复杂动态系统，难以采用全局数学模型去描述网络客流的动态变化过程，随着计算机仿真技术的发展，越来越多的仿真模型应用到交通分析与模拟中.商蕾、陆化普构建了城市道路交通微观仿真模型，通过单个车辆的移动过程来宏观分析路网及交叉口的交通流分布状况［4］;David Meignan等人构建的城市公交网络客流仿真模型，将乘客、车辆视为独立的主体，通过主体间的交互作用来模拟网络乘客出行过程，从公交载客量和乘客候车时间来评价公交网络的运营效率［5］.然而，目前利用计算机仿真手段研究城市轨道交通网络客流动态分布相对缺乏.本文结合多主体建模技术，构建城市轨道交通动态客流仿真模型，通过大量独立主体的出行来宏观展现路网客流的时空分布特征.2 基于多主体的动态客流仿真模型城市轨道交通系统复杂性在于乘客、列车等组成部分间处于不断动态交互过程中，难以采用全局数学模型予以描述.随着人工智能和软件设计理论的发展，主体(Agent)建模技术为复杂系统的研究提供了新思路，其“自底向上”的建模思路很好地反映复杂系统演化的“过程相关性”.本文针对城市轨道交通网络客流分布问题，构建基于多主体的动态客流分布仿真模型，用软件主体模拟现实系统中各主体的行为及彼此间的作用关系，通过大量主体的行为作用来宏观展现路网的客流分布状态.2.1 客流仿真模型框架多主体系统主要由主体及主体间的交互关系予以描述.针对城市轨道交通乘客网络出行问题，系统中主要包含乘客、列车、乘客出行网络、列车运行网络等主体，其中乘客主体和列车主体为核心主体，也是具有“空间移动”性的临时实体.文中主体采用基于BDI(Belief-Desire-Intention)结构的建模方法予以构建［6］，主体基本结构如图1所示，系统内主体间相互关系如图2所示，路网客流仿真的总体过程如图3所示.图3 城市轨道交通网络客流仿真过程Fig.3 Passenger distribution simulation components of UMT(1)外部环境主体包括列车运行网络主体、乘客出行网络主体，该主体与其它主体间存在较强的关联性，一方面其是核心主体的承载环境，另一方面对核心主体的行为及其交互过程起着限制作用，例如列车主体运行交路约束、乘客主体和列车主体交互区域限制等.(2)乘客主体为核心主体之一，具有很强的自适应性以及智能性，包括进站、候车、上下车、换乘以及出站等多种行为，并根据路网环境的变化可调整自身行为，改变出行策略.(3)列车主体是另一核心主体，是乘客主体完成路网出行的载体，其行为包括进出站、区间运行及乘客上下车控制等.2.2 主体定义及生成规则主体是指驻留在某一环境下，能持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体.在这里乘客主体可以理解为城市轨道交通系统中拥有自身属性和行为目标，通过网络环境的感知和判断，选择合适的路径并完成一系列行为动作，最终到达目的地的计算实体.其主要包括属性描述、行为定义及行为决策函数的构建，对乘客主体进行如下形式化定义:式中 T(b，d，i)为乘客的出行目标，不同属性乘客出行目标会不同.在此将乘客主体的信念、意图和愿望转换为单一目标表示，例如出行时间最短、出行舒适度最高等;Attr(O，D，...)为乘客的属性集合，o为乘客起始站，d为终到站;D为乘客的行为集合，例如进出站、上下车、换乘等;S为旅客的状态集合，例如候车、在乘等;E为外部环境信息.Tf:St－1×Dt→St为状态更新函数，根据t－1时刻的状态和t时刻的动作行为决定t时刻的状态.Df:T×Attr×Et→Dt为行为决策函数，表示乘客根据自身属性、环境感知选择合理的路径并进行一系列的行为决策，例如路径选择决策、上下车决策和换乘决策等.列车是乘客在路网中移动的载体，此处构建的列车主体仅为具有简单行为的主体，研究中假定列车运行过程稳定，不出现严重晚点现象.因此，列车的运行过程将严格按照既定时刻表运行，主体行为主要包括列车进站、出站、区间运行及旅客上下车控制，对其做如下形式化定义:式中 T为列车的行为目标，表现为列车的整点运行，实现旅客在路网上的转移;Atrr(m，n，t，…)表示列车的属性集，包括列车定员、编组、运行时刻表等;Df，Tf，D，E的含义同上;列车主体的执行行为包括进站、出站、区间运行、控制乘客上下车;S为列车的状态，主要包括列车位置及行驶状态.仿真系统中生成与实际环境相应的主体尤为重要.列车主体因其运行过程完全依照既定时刻表进行，则按照时刻表生成即可.对于乘客主体，生成与实际客流结构相似的乘客主体是保证仿真结果准确的必要条件.从客流基础数据及仿真实际需求出发，可采用以下几种方式:(1)随机客流生成.若进站客流规律以及客流结构难以预测(如新线开通)，可采用随机客流生成规则，进站客流数量服从某种概率分布，乘客的起点站为生成节点所在车站，终到站按某种概率分布在路网上进行选择(一般本线及临近车站概率大).(2)根据已知客流结构生成.由于城市轨道交通客流相对稳定，根据历史客流数据分析进站客流规律以及客流结构(OD表)，根据该结构生成客流.(3)根据实际AFC刷卡数据生成客流.依据实际AFC刷卡数据生成客流是最准确的乘客生成方法，AFC刷卡数据包含准确的乘客进站时间、起终点站以及卡类别信息，据此生成相应的乘客主体.2.3 乘客主体路径选择模型乘客出行路径选择分为两个过程:静态可行路径搜索和动态路径选择.受路网规模和乘客数量的限制，难以实现单一乘客的在线路径选择，本文采用离线路径搜索与乘客出行动态路径选择相结合的办法.仿真初始化阶段对全路网OD间可行路径集合进行搜索;当乘客生成后根据自身出行信息及属性信息在路径集合中寻找适合自己的路径，从而获取自身路径信息.除此之外，当遭遇恶劣气候环境或突发事件等引发路网局部失效或者运输组织变更的情况下，乘客将根据变化的路网信息重新选择路径，发生路径变更行为.(1)静态可行路径搜索.采用路径综合阻抗描述路径的费用，表达式为式中为OD对rs间第k条路径的综合阻抗值;为OD对rs间第k条路径中列车运行区间的阻抗值;为OD对rs间第k条路径中换乘弧的阻抗值;tij为节点i与节点j间(同线路上的站台节点)列车区间运行时间;si为列车在节点i的停站时间;为节点i与节点j(不同线路上的站台节点)间平均换乘时间;α为换乘时间放大系数;为旅客在节点j平均候车时间，采用计算，为j节点所在线路q的发车间隔时间;Rrs为OD对rs间可行路径集合.通过路径搜索算法得到的K条路径中，不合理的路径可以认为乘客不会选择，需要对K条路径的合理性进行判断，从而生成有效路径集.路径合理性条件判断如下:式中θ为比例系数，描述可行路径阻抗值与最小路径阻抗值的相对偏移比例;U为常数，描述可行路径阻抗值与最小路径阻抗值的绝对偏移量.(2)动态路径选择模型.由轨道交通出行者的路径选择特性可知，出行者一般选择路径阻抗值最小的路径，然而由于轨道交通网络的复杂性，使得出行者对“最短路”的判断可能出现差异，路径选择行为带有一定的随机性，特别是环线增多的情况下.基于概率选择的出行路径选择模型较为符合出行者的行为特征，本文假设出行者对路径阻抗值估计的随机误差量服从Gumbel分布，构建基于Logit模型的乘客出行路径选择模型，则OD对rs间某出行者选择第n条路径的概率为式中 (t)为OD对rs间某一出行者在t时刻选择第k条路径的概率值;(t)为OD对rs间第k条路径在t时刻的出行效用值;为体现旅客在路网拥挤状况下的动态路径选择行为，间隔一定仿真时间需对路网内区间及通道的阻抗值更新，更新函数借鉴城市交通中常用的BPR函数.2.4 乘客主体和列车主体仿真流程乘客主体和列车主体仿真流程如图4所示.3 仿真系统及应用为验证仿真模型的有效性和实用性，以及是否满足大规模路网仿真运算效率的需求，开发了城市轨道交通动态客流仿真系统(UMT-DPSS).以北京市轨道交通为对象，基于实际客流数据进行仿真.仿真结果证明，该仿真模型能够有效地刻画乘客在路网上的出行过程，通过统计能够得到不同粒度的路网客流信息，同时该系统能够满足大规模路网客流仿真需求.图4 乘客主体与列车主体仿真流程图Fig.4 Simulation flowchart of passenger agent and train agent3.1 仿真系统介绍该系统采用C#语言开发，包含线路和路网两种仿真模式，可以对单一线路进行仿真，以观察线路内各个车站的客流特点;也可以对整个路网进行仿真，从宏观上分析整个路网的客流特征.仿真系统相关截图如图5－图7所示，仿真输入和输出基本信息如表1和表2所示.图5 仿真系统主界面Fig.5 Screen shot of the simulation system表1 仿真输入数据Table 1 Input data of simulation类别输入内容乘客乘客属性、路径选择相关参数客流AFC刷卡数据(或客流预测数据)列车列车时刻表、定员、车次路网网络拓扑结构、节点及区间属性表2 仿真输出数据Table 2 Output data of simulation类别输出内容列车各站上车人数、下车人数、在乘人数、满载率车站进站人数、站台候车人数、换乘人数、滞留人数、出站人数旅客进站时间、出站时间、路网内出行耗时、出行路径区间区间通过客流量路网全路网进站量、出站量、分时段路网承载人数3.2 仿真案例为描述该仿真系统的运行过程，设计了两套模拟方案，对不同列车开行条件进行模拟，以体现不同运输服务水平条件下路网的客流分布特点.以2011年12月某日实际AFC客流数据(1 min间隔)为输入数据(见表3)，完成上午7:00-12:00时段的模拟，统计分析了高峰和平峰时段线路列车平均满载率情况.北京市轨道交通1号线和2号线日输送客流量均达100多万人次，长期处于高负荷运行状态，客流需求与运输能力严重不均衡.针对1号线和2号线设计了不同发车间隔的模拟方案，方案一采用普通发车间隔时间，方案二采用线路极限发车间隔时间，分析不同运输服务水平下线路列车平均满载情况.仿真输入和输出结果分别如表4和表5所示.表3 仿真基本信息Table 3 Basic information of the simulation及机场线仿真时段 7:00-12:00类别内容说明线路数 11(条) 不含8号线、9号线、房山线有效模拟时段仿真耗时 36 min 仿真实际耗时仿真步长 s 仿真时钟精确到秒进站乘客总数 1 671 611(人)路网进站量表4 列车发车间隔Table 4 Headway per line号线八通线大兴线亦庄线昌平线方案一平峰间隔(s)方案 1号线 2号线 4号线 5号线 10号线 13号线15 150 150 150 170 165 570 160 170 240 465 600方案二平峰间隔(s)240 240 240 240 240 600 240 240 420 600 600高峰间隔(s)180 180 240 240 240 600 240 240 420 600 600高峰间隔(s)125 120 150 170 165 570 160 170 240 465 600表5 仿真输出结果Table 5 Simulation results方案 1号线 2号线 4号线 5号线 10号线 13号线 15号线八通线大兴线亦庄线昌平线方案一高峰平峰α 0.796 0.646 0.393 0.613 0.633 0.397 0.163 0.372 0.154 0.245 0.273 β 0.978 0.798 0.469 0.821 0.789 0.535 0.262 0.579 0.236 0.443 0.429 α 0.560 0.428 0.249 0.280 0.270 0.199 0.114 0.216 0.075 0.081 0.109 β 0.874 0.664 0.424 0.528 0.499 0.466 0.294 0.745 0.210 0.165 0.197 α 0.733 0.626 0.385 0.613 0.633 0.397 0.163 0.36方案二高峰平峰80.154 0.245 0.272 β 0.975 0.791 0.468 0.821 0.789 0.535 0.262 0.579 0.236 0.443 0.429 α 0.431 0.366 0.243 0.280 0.270 0.199 0.114 0.216 0.075 0.081 0.109 β 0.845 0.521 0.424 0.528 0.499 0.466 0.294 0.545 0.210 0.165 0.197α为线路列车平均满载率，指在一定统计时段内，运营线路列车的平均满载情况;β为最大线路列车平均满载率.城市轨道交通路网运营指标体系［8］中从统计的角度对线路列车平均满载率进行了定义，而本文基于仿真模拟方法能够准确得出每一列车在各个区间的满载情况.因此，对线路列车平均满载率的计算方法做一定调整，先从每一列列车的角度计算列车平均满载率(∑区间列车满载率/线路区间数)，然后对统计时段内所有列车的平均满载率进一步求平均，得出各个时段线路列车平均满载率.最大线路列车平均满载率指在统计时段内最大的单一列车的平均满载率.本算例中高峰时段为7:00－9:00，平峰时段为9:00－12:00.线路列车平均满载率的具体计算公式为方案一和方案二仿真结果对比分析可以看出:(1)方案二通过提高运输能力，使得1号线和2号线列车平均满载率在平峰时段明显降低，而在高峰时段内，两线列车平均满载率降幅较小;(2)其它线路由于列车开行方案不变，线路列车平均满载率变化较小;(3)平峰时段通过调整发车间隔能够有效降低列车满载率，从而缓解列车拥挤状况. 造成高峰时段列车满载率居高不下的原因主要是由于客流已处于超饱和状态，运能的提高并不能满足客流需求.受基础设施能力限制，线路输送能力已达到最大值，此时仍不能有效改善列车拥挤状况.因此，要想改善1号线和2号线及其它线路的高负荷运输状态，单从提高运输能力角度很难有效缓解，需从客流需求控制以及新线分流角度来缓解巨大的客流压力.4 研究结论本文基于Multi-Agent建模方法构建了城市轨道交通网络动态客流仿真模型，该模型避免了数学模型应对此类复杂系统问题的构建和求解难题.通过开发的城市轨道交通动态客流仿真系统，利用北京市轨道交通实际客流数据较好地模拟出乘客网络出行过程，基于不同列车开行条件设计了两套模拟方案，统计分析了全路网各线路列车平均满载率，验证了该动态客流仿真模型的有效性和实用性，同时验证了该系统能够满足大规模城市轨道交通路网客流仿真运算需求.本文研究内容可深入应用于评价列车开行方案、评估突发事件下列车调度调整措施、研究客流网络传播规律，为网络化协调运输组织提供数据支持和决策评价.除此之外，由于本模型中主要从乘客的角度来研究网络客流分布规律，对于列车主体联动性方面尚需进一步深入研究，例如列车运行的动态调整及突发事件下决策支持策略研究，以及乘客上下车导致列车晚点及站内客流拥堵问题等.参考文献:【相关文献】［1］徐瑞华，罗钦，高鹏.基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究［J］.铁道学报，2009，31(2):110-114.［XU R H，LUO Q，GAO P.Passenger flow distribution model and algorithm for urban rail transit network based on multi-route choice［J］.Journal of the China railway society，2009，31(2):110-114］.［2］四兵峰，毛保华，刘智丽.无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法［J］.铁道学报，2007，29(6):12-18.［SI B F，MAO B H，LIU Z L:Passenger flow assignment model and algorithm for urban railway traffic network under the condition of seamless transfer ［J］.Journal of the China Railway Society，2007，29(6):12-18］.［3］Agostino Nuzzolo，Umberto Crisalli，Luca Rosati.A schedule-based assignment model with explicit capacity constraints for congested transit network［J］.Transportation Research Part C，2012，20:16-33.［4］商蕾，陆化普.城市微观交通仿真系统及其应用研究［J］.系统仿真学报，2006，18(1):221-224.［SHANG L，LU H P:Urban microscopic traffic simulation system and its application ［J］，Journal of System Simulation.2006，18(1):221-224.］.［5］David M，Olivier S，Abderrafia A.Simulation and evaluation of urban bus-networks using a multi-agent approach［J］.Simulation Modeling Practice and Theory，2007，15:659-671.［6］Kinny D，Georgeff M，Rao A.A methodology and modeling technique for systems of BDI agents［C］.Proceedings of the Seventh European Workshop on Modeling Autonomous Agents in a Multi-Agent World.Heidelberg:Springer-Verlag，1996:42-45. ［7］洪玲，高佳，徐瑞华.城市轨道交通网络突发事件影响客流量的计算［J］.同济大学学报(自然科学版)，2011，39(10):1485-1489.［HONG L，GAO J，XU R H.Calculation method of emergency passenger flow in urban rail network ［J］.Journal of Tongji University(Natural Science)，2011，39(10):1485-1489］.［8］DB11/T 814-2011，城市轨道交通路网运营指标体系［S］.［DB11/T 814-2011.Operational inesx system of urban rail transit network［S］.］。

城市轨道交通客流分配模型的构建和应用

1.4研究内容(1)研究轨道交通客流的时空分布规律论述国外轨道交通客流发展的趋势和轨道交通客流时空分布规律。

研究轨道交通网络客流的时空分布特征，以及单线运营与网络化运营情况下，轨道交通客流时间分布特征的区别。

（2）研究城市轨道交通客流分配阻抗函数引入乘客舒适度指标，计算轨道交通的路段运行时间，建立轨道交通路段阻抗函数；借鉴地铁站厅客流运动数学模型，研究地铁乘客进出站、上下列车、轨道换乘、上下扶梯、站台候车等过程，构建轨道交通节点阻抗函数。

用随机变量描述轨道交通乘客的出行阻抗函数，建立轨道交通乘客出行路径广义费用函数。

（3）构建城市轨道交通客流分配模型及求解考虑乘客在选择路径过程中的随机因素，以Logit形式的流量随机加载为基础，构建Fisk随机均衡配流模型，并使用MSA算法对模型进行求解。

（4）以上海为例进行分配模型的应用调查采集上海轨道交通换乘站点布局形式、换乘通道长度及换乘时间的数据。

实地调查和观测，采集轨道交通乘客通道换乘，以及通过闸机出站的客流量与走行数据，运用SPSS统计分析软件对数据进行拟合，求得相应模型参数。

通过网上调查等，分析轨道交通乘客出行及换乘过程，选择路径时所考虑的主要因素。

对轨道交通阻抗函数进行整理和优化，对阻抗函数的参数进行标定，根据2008年轨道交通网络及高峰运营组织方案，使用早高峰7-9点轨道进出站客流数据，用EMME/2进行客流分配。

将分配结果与申通公司提供的相关断面客流数据进行比较。

第二章城市轨道交通客流分析2.1国外城市轨道交通客流发展趋势分析国外有些大城市的轨道交通相对来说修建得比较早，到现在已经形成了一个比较稳定的网络，因而分析国外一些大城市的轨道交通网络客流的规律，对我国城市轨道交通网络客流有很好的指导意义，下面将分别介绍东京和首尔的轨道交通客流变化趋势[31]。

2.1.1东京轨道交通客流量变化趋势东京都市圈内的轨道交通分为地铁、私铁以及JR国铁，总的轨道交通线路长度从1965年的1567公里发展到了1995年的2122公里，1994年的轨道交通日均客流量为3650万人次，轨道交通在全交通方式中的分担率达到了56％。

城市轨道交通行人流运动建模及仿真的开题报告

城市轨道交通行人流运动建模及仿真的开题报告一、选题背景随着城市人口的不断增长和城市化进程的加速，城市轨道交通系统的建设越来越重要，成为城市基础设施建设的重要组成部分。

城市轨道交通系统的高效运营对于疏解城市交通、提高城市品质、改善居民交通出行等方面有显著的作用。

而随着城市轨道交通系统的发展，其对于行人流动的影响也日渐显著。

因此，对于城市轨道交通系统中行人流动的建模和仿真成为了一个研究的热点和难点问题。

二、研究目标本研究旨在建立城市轨道交通系统中行人的运动行为模型，通过仿真模拟城市轨道交通站点的行人流动情况，进一步研究城市轨道交通站点中的行人流动特征及其对交通系统的影响。

三、研究内容1. 分析城市轨道交通站点中的行人流动特征，探究行人流动的规律。

2. 建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型，研究行人的行走速度、行动路径等因素对行人流动的影响。

3. 利用仿真软件模拟城市轨道交通站点中的行人流动情况，分析各因素对行人流动的影响。

4. 分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，探究优化交通系统的方法。

四、研究方法1. 文献综述：收集与城市轨道交通系统和行人流动有关的文献资料，分析城市轨道交通站点中的行人流动特征、行人运动行为等因素。

2. 实地调研：根据文献综述的结果，选择城市轨道交通站点进行实地调研，收集行人流动的数据。

3. 建立数学模型：在分析行人流动数据的基础上，建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型。

4. 仿真模拟：利用仿真软件对建立的模型进行仿真，观察行人流动情况。

5. 分析总结：根据仿真结果，分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，并给出优化建议。

五、预期成果本研究预期完成以下成果：1. 建立城市轨道交通站点中行人流动的运动行为模型。

2. 仿真模拟城市轨道交通站点中的行人流动情况，探究行人流动特征及其对交通系统的影响。

3. 分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，提出有效的交通系统优化建议。

六、研究计划时间节点 | 研究任务------------ | ------------2022年3月~2022年6月 | 文献综述，实地调研，数据收集，初步分析2022年7月~2022年10月 | 建立行人运动行为模型，进行仿真模拟2022年11月~2023年1月 | 分析仿真结果，撰写论文2023年2月~2023年3月 | 论文修改，答辩准备七、研究意义1. 通过建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型，可以对行人流动进行量化，为城市轨道交通系统的规划、设计提供可靠的数据支撑。