基于历史数据的轨道交通网络大客流分级协同组织模型及算法分析
城市轨道交通突发大客流协同疏运研究
城市轨道交通突发大客流协同疏运研究城市轨道交通是现代城市交通系统中的重要组成部分，它对于解决城市交通拥堵、提高交通运输效率起着至关重要的作用。
然而，在某些特殊情况下，城市轨道交通可能会面临突发的大客流挑战，如节假日、突发事件或大型活动等，这时候如何进行协同疏运成为一个非常实际和紧迫的问题。
城市轨道交通突发大客流协同疏运研究，旨在探索有效的应对策略，提高轨道交通系统运输能力，保证乘客出行的便利性和安全性。
要实现这一目标，首先需要建立一个完善的调度指挥系统，通过信息技术手段实时监控乘客的流量和列车的运行情况。
这可以通过安装监控设备、使用智能化的运行管理系统和通过乘客手机等移动终端进行实时的数据传输和分析来实现。
其次，需要合理规划和优化轨道交通运行的时间表。
根据不同情况，可以采用分流、加密班次等措施来增加列车运行频次，提高运输效率。
此外，还可以通过增加编组车厢的方式来增加乘客的运输能力。
这些调度和优化措施需要充分考虑车站和线路的运行情况，确保乘客的乘车体验和安全。
另外，为了能够有效疏运大客流，需要加强轨道交通与其他交通方式的衔接。
这可以通过增加公交车、出租车等其他交通工具在轨道交通车站的接驳站点，提供便捷和快速的换乘方式。
同时，还可以通过合理规划轨道交通线路和车站的位置，使得乘客出行更加方便，减少换乘的时间和成本。
另外，应建立健全的应急预案和应对机制，以应对可能发生的突发事件。
这包括加强安全管理和维护工作，确保列车和设备的正常运行。
同时，还需要加强与相关部门和机构的合作，形成多部门协同工作的机制，以应对突发事件对城市轨道交通的影响。
最后，重点还需要加强公众的宣传和教育工作，提高公众对突发大客流的应对能力。
这可以通过媒体宣传、社区教育等手段来开展。
公众应该了解突发大客流的原因和可能带来的影响，学会相应的自救和互救措施，以减少事故的发生和减轻损失。
总之，城市轨道交通突发大客流协同疏运是一个复杂而重要的研究课题。
城市轨道交通客流预测与分析
城市轨道交通客流预测与分析引言随着城市化进程的不断加速，城市人口的持续增长导致了城市交通拥堵问题的日益严重。
在这一背景下，城市轨道交通系统作为一种高效、快速、环保的交通工具，受到了越来越多城市的重视和投资。
然而，在现代化城市轨道交通系统中，面临着如何合理规划车站位置、如何预测并优化客流管理等问题。
因此，城市轨道交通客流预测与分析显得尤为重要。
本文将介绍城市轨道交通客流预测与分析的技术方法和应用。
首先，我们将介绍城市轨道交通客流预测的意义和目标。
然后，我们将介绍一些常用的客流预测模型，包括时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型。
接着，我们将讨论城市轨道交通客流分析的方法和技术。
最后，我们将通过实例分析展示这些技术方法的应用。
城市轨道交通客流预测的意义和目标城市轨道交通客流预测是指根据历史数据和相关特征，利用数学、统计和机器学习等方法，对未来一段时间内的客流量进行预测。
它的意义在于帮助城市轨道交通系统能够更好地进行规划和管理，提高客流运营的效率和质量。
其主要目标包括：1.提高车站和线路的规划能力：通过客流预测，可以帮助决策者更准确地评估不同车站和线路的需求，从而优化设计和规划方案。
2.优化列车运行计划：通过客流预测，可以合理安排列车的运行频率和时刻表，提高整个轨道交通网络的运行效率。
3.优化客流管理和调度：通过客流预测，可以根据实际需求进行客流调度，提供更好的服务和满足乘客的出行需求。
4.提高安全和应急管理能力：通过客流预测，可以更好地评估不同情况下的安全和应急管理需求，为应急决策提供依据。
常用的客流预测模型时间序列模型时间序列模型是一种常用的客流预测模型，它基于历史数据中的时间序列关系，利用统计和计量方法进行预测。
常见的时间序列模型包括ARIMA模型、SARIMA模型和VAR模型等。
ARIMA模型（自回归移动平均模型）是一种广泛应用于时序数据预测的模型。
它基于时间序列数据的自相关性和移动平均性，通过拟合历史数据来预测未来的客流量。
城市轨道交通大客流客运组织分析
城市轨道交通大客流客运组织分析摘要：城市轨道交通在近些年来逐渐得以快速发展，为缓解我国城市交通拥堵状况，提升城市交通运行效率奠定了良好的基础。
同时由于社会活动发展类型的不断增加，在特定情形下，常会出现不同形式的大客流状况。
强化对大客流形成的认识，采取科学的客运组织方案，提升大客流状态下的客运组织水平，不仅是城市轨道交通工作的基本要求，而且对于社会运行稳定具有重要的保障作用。
关键词：城市轨道交通；大客流；客运组织大客流是各个城市轨道交通运行中必然面临的非正常客流形式，如何对大客流进行辨识和管控，受到管理人员实际管理水平的重要影响。
从点、线、面三个层次对大客流进行分析和组织，全面优化客运组织方案，能够避免由于客流过于密集，组织疏散不当等情形造成的拥挤甚至是踩踏事故风险，从而保证城市轨道交通保持高效、安全的运输。
做好这方面的理论研究，对于客运组织水平的提升，具有重要的支撑意义。
1、大客流的形成和管控思路1.1 大客流的形成根据大客流出现的时间节点，客流的群体性特征等因素分析，可以将大客流分为可预见性大客流和不可预见性大客流两种。
前者是呈现出固定特征，在大客流出现之间已经进行报备或者可以预见的大客流模式。
例如工作日的早晚高峰、大型活动现场附近的运行线路、恶劣天气或者较长时段的地面交通管制等，都会形成对应区域的大客流。
不可预见性大客流的形成则较为复杂，在不可预知的时间段内会出现客流量的瞬时增加，对于消散时段更缺乏应有的预知。
在组织不力，解决措施落实不到位的情形下，将会带来较大的安全隐患。
1.2 大客流的管控思路大客流形成的主要影响因素是城市轨道交通现有的运输能力与实际需求之间存在较大的差距，因此在管控工作开展中，也应当从这两个方面入手：对于外部因素来说，其解决思路主要集中在车站控制方面，还包括降低客流对轨道交通的需求，将需求进行转移等方式。
就解决目的而言外部解决方式仅能从基础层面解决大客流带来的影响，无法解决长期状态下的大客流运行问题。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织随着城市人口和交通规模的增长，城轨交通系统的运营和组织面临着越来越大的挑战。
为了提高城轨交通的运行效率和乘客出行体验，利用网络客流大数据进行可视化分析，对城轨行车组织进行优化，已经成为一种趋势和必要手段。
网络客流大数据是指通过城轨交通系统中的车载设备、刷卡设备、摄像头等获取的大量乘客出行数据，包括乘客分布、乘车时间、乘车换乘、乘车流量等。
利用这些数据，可以对乘客的出行需求、流动规律进行深入分析，为城轨交通的行车组织提供科学依据。
通过网络客流大数据可视化分析，可以准确掌握乘客出行热点和高峰时段。
通过区域热力图、流量密度图等可视化分析方法，可以直观地展示乘客在不同区域的分布情况和流动规律。
这样，可以根据乘客出行热点和高峰时段，合理调整列车运行计划和车辆配备，提高运行效率和乘客出行体验。
通过网络客流大数据可视化分析，可以优化车站的出入口布局和通道设计。
通过乘客分布图、人流流向图等可视化分析方法，可以看清哪些出入口和通道存在拥堵问题，以及拥堵原因。
在此基础上，可以通过增设新的出入口、扩建通道、优化换乘设置等措施，缓解车站拥堵问题，提高乘客出行效率。
通过网络客流大数据可视化分析，可以实时监测列车运行状态和速度。
通过图表和曲线等可视化方法，可以直观地展示列车的运行速度、停站时间、运行密度等信息。
这样，可以及时发现列车运行中存在的问题，如拥挤、延误等，并及时采取措施进行调整和优化，优化车辆调度和增加运行间隔，提高列车运行的稳定性和准点率。
通过网络客流大数据可视化分析，可以进行交通流管控和预测。
通过交通流量图、拥堵指数图等可视化分析方法，可以预测和研判未来的交通流量和拥堵情况。
这样，可以提前采取交通管控措施，如增设临时车道、限制高峰时段通行等，有效缓解交通拥堵，提高城轨交通的通行效率。
基于网络客流大数据进行可视化分析，可以优化城轨交通的行车组织，提高运行效率和乘客出行体验。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织【摘要】本文围绕基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织展开研究。
在介绍了研究背景、意义和目的。
在首先分析了城轨行车组织优化的现状，然后探讨了客流大数据在城轨行车组织中的应用以及可视化技术的作用。
接着提出了基于网络客流大数据的城轨行车组织优化策略，并通过案例分析验证实施效果。
在论述了基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织的意义，探讨未来发展方向，并总结展望。
本文探讨了基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织的方法和意义，为城市轨道交通运营提供了新的思路和解决方案。
【关键词】城轨行车组织、客流大数据、可视化技术、优化策略、案例分析、实施效果、意义、未来发展方向、总结、展望1. 引言1.1 研究背景城轨交通作为城市交通中重要的组成部分，承载着大量市民的出行需求。
随着城市人口规模不断增长和城市化进程的加快，城轨交通系统也面临着越来越复杂的运行环境。
客流高峰期的拥挤、晚高峰的错峰出行、跨线换乘的效率低下等问题日益突出，给城轨行车组织带来了巨大挑战。
传统的城轨行车组织优化主要依靠人工经验和规则制定，缺乏科学数据支撑和精细化运营管理。
而随着信息技术的发展和大数据时代的到来，城轨交通系统积累了大量客流数据，其中蕴含着许多有价值的信息和规律。
利用客流大数据进行城轨行车组织优化，已成为提升运营效率、改善服务质量的重要途径。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织成为了当前研究的热点。
通过深入挖掘客流数据、利用可视化技术展现数据关系，制定科学合理的优化策略，将为提升城轨交通系统运营效率和服务质量提供重要支撑。
1.2 研究意义在城市轨道交通系统中，客流量通常是一个关键的挑战和焦点。
如何合理分配列车资源，提高运营效率，降低拥堵和延误，成为城市轨道交通管理者亟待解决的问题。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织是一种有效的解决方案，具有重要的研究意义。
利用客流大数据进行城轨行车组织优化可以使城市轨道交通系统更加智能化和高效化。
浅谈城市轨道交通大客流的组织方法
浅谈城市轨道交通大客流的组织方法学生姓名：学号：专业班级：指导教师：摘要目前，我国城市轨道交通发展日益迅速，其主要站点大多设置在商业繁华区域或大型活动场所附近，如何解决此类站点在节假日或遇有大型活动时产生的瞬时大客流的运营组织问题，一直困扰着轨道交通运营部门。
为了解决城市轨道交通大客流的组织问题，首先了解客流组织的影响因素，客流组织的方法，其次针对大客流的进行分类，并分析了各类大客流的特点，大客流产生的原因，最后采取措施对大客流进行组织与调整，重点从列车运能、车站客流组织、票务组织等方面提出了城市轨道交通车站大客流具体运营组织措施。
关键词：城市轨道客流组织大客流组织调整目录摘要 I引言 11、城市轨道交通客流组织 21．1客流概述 21.1.1客流 21.1.2客流量 21.1.3断面客流量 31.1.4最大断面客流量 31．2 车站客流组织的主要内容 3 1．3 车站客流组织基本原则 3 1．4 地铁车站客流组织影响因素 4 1．5 地铁车站的客流组织 51.5.1 进站客流组织关键点 51.5.2 出站客流组织关键点 61.5.3 换乘客流组织 62、地铁车站大客流分析 72．1大客流的定义 72．2大客流的分类 72．3大客流产生的原因 72.3.1节假日 72.3.2环境因素 82.3.3各种社会活动 83、大客流的组织与调整 93．1大客流的运营调整程序 93．2行车组织应对措施 93．3客运组织应对措施 103.3.1 组织要点 103.3.2票务组织 113．4 车站大客流组织应急预案 113. 5车站单个区域的客流组织方法 12 3.5.1出入口 123.5.2通道中 133.5.3站厅 133.5.4站台 143.5.5扶梯走向 153. 6车站客流组织的组合使用 173．7车站地区客流接续与疏散方法 17结论 19致谢 20参考文献 21引言城市轨道交通线路的走向一般都是沿客流集中的交通要道，连接重要的客流集散点，如火车站、汽车站、商业中心、体育场等重要的交通枢纽及后动中心，所以在某些特殊时期地铁车站会遇到大客流。
城市轨道交通大客流客运组织研究
城市轨道交通大客流客运组织探究一、引言随着城市化进程的加快，城市人口不息增加，城市轨道交通成为亟待解决的问题。
城市轨道交通作为一种高效、安全、环保的交通方式，越来越受到人们的青睐，但也面临着大客流客运组织的挑战。
本文旨在探究城市轨道交通大客流客运组织，以期提出优化客运组织的方案，提高城市轨道交通的客运效率。
二、城市轨道交通大客流背景分析1. 城市人口增长导致客流大量增加：随着城市化进程加快，城市人口数量不息增多，客流量呈现出显著增长的趋势。
2. 轨道交通线路扩张面临困难：由于城市基础设施建设的难度和成本，依据需求进行轨道交通线路的扩张面临着一定困难。
3. 环境保卫需求增加：随着环保意识的增强，城市轨道交通逐渐取代传统交通方式，但行驶速度和公交换乘效率问题依旧存在。
三、城市轨道交通大客流客运组织的挑战1. 运力不足导致拥挤：客流量增加但轨道交通运力有限，导致车厢拥挤，乘车舒适度下降。
2. 运力配置不合理造成空间浪费：运力投入的分配不合理，导致有些线路运力利用率低，而有些线路拥堵。
3. 换乘效率低下：轨道交通线路之间的换乘点容易出现拥堵现象，乘客换乘效率低下，耽误了乘客的时间。
四、城市轨道交通大客流客运组织优化方案1. 增加轨道交通运力：可以思量增加轨道交通车辆的数量，提高运力，缓解拥挤问题。
2. 智能化运营管理：通过使用智能化技术，实现对轨道交通的智能监控和猜测，优化运营规划，提高换乘效率。
3. 引入客流分流措施：通过引入客流分流措施，可以缩减换乘点拥堵现象，提高乘客换乘效率。
4. 客流猜测和智慧调度：通过客流猜测和智慧调度系统，准时精通客流状况，依据需求调整车次和运力分配，以提高客运效率。
五、案例分析以某城市轨道交通为例，该城市人口增长迅速，轨道交通客流量急剧增加，导致运力不足，乘客屡屡出现挤压的状况，影响了正常的乘车体验。
为了解决这一问题，该城市引入智慧调度系统和客流分流措施。
通过智慧调度系统，可以实现对轨道交通的精确调度，依据不同时间段的客流状况进行运力调整，大大提高了客运效率。
铁路车站客流预测模型及优化算法研究
铁路车站客流预测模型及优化算法研究一、绪论随着人们对出行便利性的需求不断增长，铁路客运量也随之蓬勃发展，铁路车站作为人们出行的重要枢纽，必须保证车站运营的高效和客流量的顺畅。
因此，铁路车站客流预测模型及优化算法的研究显得尤为重要。
二、客流预测模型1.时间序列模型时间序列模型是目前客流预测研究中最常用的方法之一。
它通过对历史数据的分析，建立一个时间序列模型，进行对未来一段时间的客流量进行预测。
其中，最为常用的时间序列模型为ARIMA模型和ARMA模型。
2.回归模型回归模型是通过对一系列因素（如节假日、天气等）与客流量之间的关系进行建模，来预测未来客流量的方法。
对于回归模型的建立，有线性回归模型和非线性回归模型两种方法。
3.神经网络模型神经网络模型是一种基于大量数据样本学习的模型，它通过对已有的数据进行学习，自动建立一套预测模型。
其中，常用的神经网络模型包括BP神经网络、RBF神经网络和LSTM神经网络等。
三、客流优化算法1.列车运行图优化算法列车运行图优化算法是通过对列车在车站的到站和开车时间进行调整，从而优化车站的运行效率和客流量。
其中，常用的列车运行图优化算法包括遗传算法、模拟退火算法和粒子群算法等。
2.客流分配优化算法客流分配优化算法是通过对客流进行优化分配，从而优化车站的运行效率和客流量。
常用的客流分配优化算法包括最小费用最大流算法、多目标规划算法和拟人算法等。
3.区域规划优化算法区域规划优化算法是针对不同区域内的客流需求进行规划和优化，从而实现车站客流量的均衡分配和优化。
常用的区域规划优化算法包括聚类分析算法、投入产出模型和GIS等。
四、案例分析以北京西站为例，通过各种客流预测模型的建立和对其模型的优化分析，实现对车站客流的精确预测和调度优化。
五、结论通过本文的阐述，不难看出，铁路车站客流量的预测模型和优化算法的研究，有助于科学合理地分析车站客流需求，优化车站的运行效率，以实现高效的服务方式。
基于地铁历史数据的pca-rf分时段客流预测方法
中图分类号：F570；U293.5
文献标识码：A
DOI：10.19550/j.issn.1672-061x.2019.05.061
文章编号：1672-061X（2019）05-0061-04
0 引言
随着现代交通的发展，越来越多的人选择乘坐地 铁出行，客流预测无疑是轨道交通运营和维护中一个 重要的环节，客流预测可以给轨道交通管理部门提供 制定实时运营计划的依据 [1]，例如：客流预测可以决定 列车编组、行车密度和行车线路，还可以帮助拟定票 价政策，售检票制度、形式和规模[2]。同时，客流预测 还可以给乘客的出行安排提供参考，因而具有十分重 要的意义和研究价值。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织近年来，随着手机普及和移动互联网的快速发展，网络购物、在线支付等新业态逐渐成为人们日常生活的一部分。
这些新业态的快速发展，也给城市交通系统带来了新的挑战。
城轨作为主要的城市公共交通方式之一，其安全稳定与快速顺畅的运营成为城市交通管理者的重点考虑。
而网络客流大数据的开放与共享，为城轨行车组织优化提供了新的思路与手段。
一、网络客流大数据的应用场景网络客流大数据是指在互联网访问过程中所产生的各种数据，如搜索数据、社交数据和移动数据等。
这些数据的采集和分析，可以为城市交通管理者提供客流预测、交通流量监测和路线规划等决策支持，同时对于完善城市交通网络规划和优化城市管理，也有着重要意义。
比如，在城轨行车组织中，网络客流大数据可以帮助管理者进行客流分析、预测和调度，以优化城轨列车的运营时间表和车辆调度计划。
同时，网络客流大数据还可以针对不同时间段和不同客流密集区域，设置运营策略和优化站点设置，提供更加灵活和高效的城轨运营措施。
网络客流大数据的可视化分析是指将数据以可视化图形展现方式，对数据进行分析和理解的过程。
这种分析方式能够帮助管理者更好地理解数据，发现数据中的信息和规律，为决策提供新的视角和思路。
比如，在城轨行车组织中，通过网络客流大数据的可视化分析，可以将实时客流状况以图表或地图等形式呈现出来，帮助管理者了解当前站点的客流状态、客流走向及换乘转移等情况，并根据数据告警及时做出调度决策，保证城轨各站点的安全顺畅运营。
通过网络客流大数据的采集、分析和可视化等手段，城轨行车组织的运营策略得以优化，取得了良好的应用成果。
比如：1. 成本节约。
网络客流大数据的应用可以帮助调整车辆运营时间表和调度计划，减少车辆空驶和重复运营等情况，有效控制运营成本，提高城轨的运营效益。
2. 服务升级。
通过网络客流大数据的分析，可以实现对城轨客流的实时监控和分析，对于市民的换乘转移提供更为便利的服务，提高城市交通服务的质量和水平。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织随着城市的发展和人口增长，城市轨道交通系统已经成为城市交通运输的重要组成部分。
城轨系统对于城市的交通运输能力和效率有着重要的影响，因此需要对城轨系统的客流进行有效的优化。
而在今天，随着大数据和可视化技术的发展，可以利用网络客流大数据和可视化技术来优化城轨的行车组织。
本文将讨论基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织的方法和意义。
城轨系统已经成为城市交通的重要组成部分，而城市交通的客流量和客流密度是城轨运营的重要因素。
通过网络客流大数据，可以实时地获取城轨系统的客流信息，包括客流量、客流密度、客流分布等。
通过大数据分析和可视化技术，可以将这些客流信息转化为可视化的图表或地图，从而直观地展示出客流的分布情况和趋势变化。
这样的可视化数据可以帮助城轨运营部门更好地了解客流情况，及时地调整运营策略，优化行车组织。
通过网络客流大数据可视化，可以实现城轨系统的智能调度和运营。
传统的城轨行车组织是通过定时、定点的方式实施的，而这种方式往往不能很好地适应客流的变化。
通过网络客流大数据可视化，可以实时地监控客流情况，帮助城轨运营部门精确预判客流的变化趋势，从而调整行车组织，实现更为智能的运营调度。
根据客流情况提前加派列车、调整班次间隔、优化换乘换乘策略等，从而提高城轨系统的运营效率和服务水平。
通过网络客流大数据可视化，可以提高城轨系统的服务水平和客户满意度。
城轨系统是城市的重要公共交通工具，对于城市的发展和居民的生活有着重要的影响。
而正确的行车组织可以提高城轨系统的运营效率和服务水平，从而提高乘客的出行体验和满意度。
通过网络客流大数据可视化，城轨系统可以更好地掌握客流情况，及时调整运营策略，提高运营效率和服务水平，从而提升客户的满意度和忠诚度。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织是一种能够更好地适应城市交通发展需求的新型运营模式。
通过网络客流大数据和可视化技术，可以帮助城轨运营部门更好地了解客流情况，实现智能调度和运营，提高运营效率和服务水平，提升客户满意度。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织【摘要】基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织是当前城市交通领域的热点研究方向。
本文首先介绍了城市轨道交通系统的概况，然后探讨了大数据在城市轨道交通中的应用，尤其是网络客流大数据在城轨行车组织中的作用。
接着分析了数据可视化技术在城轨行车组织中的应用及优化方法。
最后总结了基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织的意义，并展望了未来研究方向。
通过对网络客流大数据的优化分析和可视化，可以提升城市轨道交通系统的效率和安全性，为城市交通运输提供更有效的解决方案。
【关键词】城轨行车组织、网络客流大数据、可视化、优化、城市轨道交通、大数据应用、数据可视化技术、城市交通系统、未来研究方向1. 引言1.1 背景介绍城市轨道交通系统作为城市重要的公共交通工具，其运行效率和服务质量直接影响着城市的发展和居民的生活质量。
随着城市人口数量的增加和城市交通需求的不断增长，城轨行车组织面临着越来越复杂的挑战。
传统的城轨行车组织方式往往依靠人工经验和规则来进行调度，难以满足日益增长的客流需求。
近年来，随着大数据技术的不断发展和应用，城市轨道交通系统也开始将大数据技术引入到运行管理中。
通过收集、分析和利用网络客流大数据，城轨运营方可以更准确地了解乘客出行特征和需求，优化运营调度，提升服务水平。
数据可视化技术作为大数据处理和展示的重要工具，可以直观地呈现数据信息，帮助城轨运营方更好地了解数据，进行决策和优化。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织已成为城市轨道交通运营的重要方向。
通过充分利用大数据和数据可视化技术，可以有效提高城轨行车组织的效率和服务质量，为城市居民提供更便捷、高效的出行体验。
1.2 研究意义城市轨道交通系统作为现代城市交通的重要组成部分，其运行效率和安全性直接关系到城市居民出行的便利性和舒适性。
随着城市化进程的不断加快和人口增长的不断膨胀，城市轨道交通系统所承载的客流量也越来越大，行车组织作业的复杂度和挑战性也日益增加。
网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法研究
网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法研究网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法研究摘要：随着城市规模的不断扩大和人口的持续增长，城市交通问题越来越突出，需要采取有效的措施解决。
城市轨道交通作为城市公共交通系统的一种重要组成部分，受到越来越多的重视。
在日常运行中，合理规划轨道交通运行计划是提高运行效率、缓解交通拥堵状况的关键。
针对当前城市轨道交通运行规划中存在的问题，本文综述了近年来网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法的研究进展，探讨了不同状态下的客流预测方法、运行计划优化策略以及协同编制方法，并提出了未来研究的方向和发展趋势。
关键词：城市轨道交通；运行计划；客流预测；协同编制；网络化动态一、介绍城市轨道交通是城市公共交通系统的重要组成部分，具有高速、高效、低碳等优点，在满足城市公众出行需求，缓解城市交通拥堵，促进城市可持续发展等方面发挥了重要作用。
随着城市规模的不断扩大和人口的持续增长，城市轨道交通的运营安全、运行效率、服务质量等方面的问题变得越来越严峻，因此，城市轨道交通的运行计划规划十分重要。
传统的城市轨道交通运行计划编制方法采用经验方法，缺乏科学、精确、系统的量化分析，无法适应当今城市轨道交通运营的需求。
此外，传统的运行计划规划方法往往只能考虑静态的客流状况，缺乏对动态客流状况的适应性和灵活性，因而无法满足客流时空分布的多样化需求。
为了解决这些问题，近年来，学术界和实践界不断开展了关于城市轨道交通运行计划规划的研究，提出了不少有效的方法和策略。
网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法是当前城市轨道交通运行计划规划研究的热点问题之一，其主要目标是通过对实时客流数据的收集、分析和模拟，实现轨道交通运行计划的动态优化和协同编制。
本文将重点介绍近年来网络化动态客流导向下城市轨道交通运行计划协同编制方法的研究进展。
二、实时客流预测方法在网络化动态客流导向下的城市轨道交通运行计划协同编制中，实时客流数据是至关重要的信息来源，能够直接影响运行计划的设计和实施。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织【摘要】本文探讨了基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织的方法和意义。
首先介绍了城市轨道交通客流数据的采集和处理，然后探讨了数据可视化技术在城轨行车组织中的应用。
接着分析了大数据分析如何优化城轨行车组织，包括客流预测和智能调度。
最后讨论了实时监控和应急处理在城轨行车组织中的重要性。
通过这些方法，可以提高城市轨道交通的运行效率和服务质量，最终实现智能化的城市交通管理。
本研究的意义在于为城市交通管理部门提供了有效的决策支持，并为智慧城市发展提供了有力支撑。
未来，应不断改进数据处理和分析技术，以适应城市交通系统的快速发展。
通过不断优化城轨行车组织，我们能有效缓解城市交通拥堵问题，提高出行效率，为人们的生活带来更多便利。
【关键词】城市轨道交通、客流数据、大数据、可视化技术、优化、行车组织、预测、智能调度、实时监控、应急处理、意义、未来发展、总结。
1. 引言1.1 背景介绍随着城市人口的不断增加和城市化进程的加快，城市轨道交通作为城市公共交通系统的重要组成部分，承担着越来越重要的作用。
随着城市发展和人口流动的复杂性，城市轨道交通的运营管理也面临着诸多挑战。
传统的城轨行车组织方式已不能满足日益增长的客流需求，因此急需采用新的技术手段来优化城轨行车组织。
大数据技术的兴起为城市轨道交通的优化提供了新的机遇。
通过对城市轨道交通客流数据的采集、处理和分析，可以挖掘出有用的信息，为城轨行车组织提供更科学的决策依据。
数据可视化技术的应用能够将复杂的数据信息以直观、易懂的形式展现出来，帮助管理者更好地理解和分析数据，从而优化城市轨道交通的运营管理。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织已成为当前城市轨道交通领域的研究热点。
本文将从城市轨道交通客流数据采集与处理、数据可视化技术在城轨行车组织中的应用、大数据分析优化城轨行车组织、客流预测与智能调度、实时监控与应急处理等方面展开探讨。
大数据条件下的轨道交通网络化客流组织理论与方法读书札记
《大数据条件下的轨道交通网络化客流组织理论与方法》读书札记一、内容描述本书深入探讨了大数据背景下轨道交通网络化客流组织的理论和方法。
随着城市化进程的加快和交通拥堵问题的日益突出，轨道交通在公共交通体系中发挥着越来越重要的作用。
在此背景下，轨道交通客流组织理论与方法的研究显得尤为关键。
特别是在大数据的推动下，轨道交通网络化客流组织的研究更加具有现实意义和应用价值。
本书首先介绍了大数据的基本概念及其在轨道交通领域的应用。
详细阐述了轨道交通网络化客流组织的理论基础，包括客流形成机制、客流分布特征、客流变化规律等。
在此基础上，探讨了网络化客流组织的理论框架和方法体系，包括客流预测、客流调度、客流控制、客流组织优化等方面的内容。
大数据的引入为轨道交通网络化客流组织带来了新的机遇和挑战。
通过大数据的分析和处理，可以更加精准地掌握客流动态，优化客流组织方案，提高轨道交通的运营效率和服务质量。
也面临着数据获取、处理、分析等方面的技术难题和挑战。
需要不断探索和创新，推动轨道交通网络化客流组织的理论和实践发展。
本书还结合实例进行了深入的剖析和探讨，使读者更好地理解和掌握相关理论和方法。
书中还指出了当前研究的热点和未来发展方向，为相关领域的研究者和从业人员提供了有益的参考和启示。
1. 背景介绍随着城市化进程的加速和交通运输需求的日益增长，轨道交通作为公共交通工具的重要组成部分，其运营效率和服务质量日益受到关注。
特别是在大数据时代的背景下，轨道交通客流数据呈现出海量、多样、快速变化等特点，对轨道交通网络化客流组织提出了更高的要求。
研究大数据条件下的轨道交通网络化客流组织理论与方法具有重要的现实意义和理论价值。
随着信息技术的不断发展和普及，大数据技术的应用已经渗透到各行各业。
在轨道交通领域，大数据技术的应用不仅可以提高运营效率、优化服务质量，还可以为客流组织提供更加精准的数据支持。
随着轨道交通网络的不断扩展和复杂化，客流组织的难度也在逐渐增加。
基于历史数据和时间系数的城市轨道站点客流预测
基于历史数据和时间系数的城市轨道站点客流预测陈满达;李晓龙【摘要】在对城市轨道交通站点客流规律、特点进行分析的基础上,通过对上海市轨道交通系统客流历史数据的深入分析,在引入平假日系数的同时,提出了小时系数的概念,并建立了基于平假日系数和高峰小时系数的城市轨道交通站点客流神经网络预测模型,提高了站点进站客流预测的精度,为城市轨道交通系统客流管理提供了理论基础.%The characteristics of urban rail transit passenger flow volume was analyzed in-depth through the historical data.While the flat holiday coefficient was introduced,a concept of hour coefficient was proposed.Based on historical data,the flat holiday and hour coefficient,this paper established a neural network prediction model to improve the accuracy of urban rail transit site passenger flow forecast,and provided the theoretical basis for passenger flow management of urban rail transit system.【期刊名称】《佳木斯大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(030)002【总页数】4页(P201-204)【关键词】城市轨道交通;神经网络预测;站点客流;时间系数【作者】陈满达;李晓龙【作者单位】同济大学铁道与城市轨道交通研究院,上海201804;同济大学铁道与城市轨道交通研究院,上海201804【正文语种】中文【中图分类】U1210 引言城市轨道交通站点客流在一定程度上可以反映轨道交通的即时运营状况，预测站点客流则可以为城市轨道交通的运营组织者提供实时调度管理的依据，此外站点客流的预测也是动态路径诱导系统实现的基础和前提．本文主要是研究如何利用BP神经网络来实现城市轨道交通站点客流的预测，并通过引入相关的时间系数来提高预测精准度[1]．1 城市轨道交通客流影响因素及特点城市轨道交通的站点客流具有一定的时间、空间分布规律，同时城市轨道交通站点客流也会受到诸多因素的影响[2]，其中以下因素的影响比较大:临时人群聚集活动．当站点周边有诸如体育场、影剧院的等大型公用设施时，在节目演出或比赛结束后，会有一个持续时间较短的进站高峰，一段时间以后会部分车站出现一个短时间的出站高峰．短时内的天气变化．短时间内的剧烈天气变化，会造成某些站点的进出站客流低潮，一段时间后又会出现补偿性的客流高峰．其他交通方式的客流突变．由于人为或自然原因造成其他交通方式的客流发生突变，也会造成城市轨道交通站点客流的急剧变化．例如由于机场航班发生延误，随后导致大批量客流的集中出港，就会使机场附近的轨道交通站点出现短时间内的进站高峰．城市轨道交通的站点客流具有较稳定的时间、空间分布，同时站点客流也会受到许多不确定性因素的影响，这些错综复杂的因素使得站点客流又表现出很强的非线性，而人工神经网络在非线性预测中就显示出了明显的优越性．人工神经网络具有通过学习逼近任意非线性映射的能力，将人工神经网络应用于城市轨道交通的站点客流的预测建模，也便于给出工程上易于实现的学习算法．2 城市轨道交通站点客流的预测模型2．1 BP神经网络预测模型大脑由密集的相互连接的神经细胞或基本信息处理单元(神经元)组成，为了模拟大脑的基本特性，一些研究人员在神经科学研究的基础上，提出了人工神经网络的模型．人工神经网络是由大量的处理单元相互连接而成的网络，用“节点”或“人工神经元”仿真生物神经元．通过大量人工神经元的相互连接便构成人工神经网络，因此具有很强的逼近功能和自学习、自适应性，能够描述系统内在的非线性特征[3]．BP神经网络又称反向传播神经网络，它是一种多层向前型人工神经网络．在BP神经网络中，信号是前向传播的，误差是后向传播的．其基本思想是:训练过程由输入的正向传播与输出误差的反向传播两个过程组成．正向传播时，输入样本从输入层传入，经过各隐含层逐层处理后，传向输出层．若输出层的实际输出与期望输出不符，则转入误差的反向传播阶段．输出误差的反向传播是将输出误差以某种形式通过隐含层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各神经元权值的依据．权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程．此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度或达到预先设定的学习次数为止[4]．基于BP人工神经网络模型的预测原理为:用一部分数据训练模型，即确定网络结构，包括隐含层数、各层节点数、各层连接权值、各层神经元的传递函数，网络结构确定以后，用剩余部分数据进行预测．2．2 城市轨道交通客流预测模型设计本文通过对城市轨道交通站点客流数据的分析，结合BP神经网络在预测应用上的特点，设计基于BP神经网络的轨道交通站点客流预测模型，其具体设计如下: (1)模型输入量的选取与数据的预处理轨道交通站点客流一般呈7d一个周期的循环变化，某一天的客流情况与之前几天的客流情况有关系，即某一天某一时段的站点客流(d表示日期，h表示时段)与有必然联系．同时与同一天前几个时段的站点客流有着一定的内在联系，即相关．在本文中，选取作为模型的两个输入量进行预测研究．在对数据进行输入之前，要对数据进行归一化处理，我们使用如下公式将输入的客流数据变换为[0，1]区间内的数值:上式中xmax表示一组相同类型客流数据中的最大值，xmin表示相应的最小值．(2)模型层数与隐层节点数一般来说采用典型的单隐层的BP神经网络即可实现高度的非线性映射，所以本文选用单隐层的BP神经网络．对于如何选取隐层节点数，至今未止尚未找到一个好的解析式，隐层节点数往往根据前人设计经验与自己进行试验来确定．本文采用是试凑法，先设置较少的隐含层结点个数，然后逐渐增加结点个数，用同一样本集进行训练，从中确定网络误差最小时对应的隐含层结点个数，经过多次模拟计算，当隐层节点数为14时，模型的平均误差最小，故BP神经网络模型的隐层节点数为确定为14．图1 隐层节点数与平均误差的关系(3)各层传递函数的选择隐含层神经元采用S型传递函数logsig，保证神经网络的非线性映射能力;输出层神经元采用线性函数purelin，对神经网络输出进行值域扩展．(4)训练函数的确定BP神经网络的训练函数有许多，对应MATLAB中的训练函数有traingd，traingdm，traingda等．本文建立的BP神经网络模型使用最速梯度下降算法，简称LM算法．LM算法是一种混合算法，在许多情况下可以获得比其他任何一种算法更小的均方误差，对应MATLAB中的训练函数为trainlm．图2 预测效果图2．3 具体算例(1)数据选取与预处理由于论文篇幅和工作量的限制，本文选用站点单位小时的进站客流量作为具体研究对象．数据来源于上海轨道交通2009年3月份2号线某站点的进站客流统计数据．根据研究需要随机抽取了50组数据(不包含0:00～5:00的统计数据)，选择数据样本的40组样本为训练样本，10组样本为仿真预测样本．经预处理后结果如下表所示:表1 经归一化处理后的客流数据样本编号 Shd－1 Sh－1d Sh d 0．4210 0．0773 0．4447 2 0．0857 0．2515 0．2009 3 0．3979 0．3272 0．1914 4 0．4007 0．4045 0．5928 5 0．6430 0．8126 0．6992…………1 49 0．4558 0．6500 0．5227 50 0．1999 0．8495 0．2936(2)建立模型创建单隐层BP神经网络，设定隐层节点数为14，隐层传递函数为“logsig”，训练函数为“trainlm”，性能函数为“mae”(绝对平均误差)，训练目标精度为0．001，学习速率为0．01，其他参数默认．3)仿真结果分析将样本数据输入模型，用待测试样本数据的进行仿真，预测效果见图2．根据图2显示出的预测效果，编号为4，5，6，8，9，10的预测值与真实值较为接近，编号为1，2，3，7的预测值与真实值误差较大，预测效果并不理想．3 基于平假日和高峰小时系数的预测模型在利用BP神经网络进行预测时，对各种输入因素的选择是一个关键的问题，它直接决定计算速度的快慢和预测结果的好坏．模型的输入中如果包含能够直接反映历史客流数据与待预测客流数据的时变关系的量，那么无疑会提高预测的精准程度．通过对站点客流数据的观察分析，本文定义两个时间系数:平假日系数(λ1)和高峰小时系数(λ2)，来反映，这两个量与之间的关系，并作为模型的两个输入量，具体取值方法见表2、表3．注:高峰小时为7:00—9:00，17:00—19:00．例如我们要预测某个周六的早上7:00—8:00表2 平假日系数注:法定节假日均为休息日．处于休息日Shd－1处于工作日λ1=0．5 λ1=0．2 Shd处于工作日 Shd Sh d－1处于休息日λ1=0．8 λ1=0．5 表3 高峰小时系数Shd处于高峰小时 Shd 处于非高峰小时Sh－1 d 处于高峰小时λ2=0．5 λ2=0．1 Sh－1 d 处于非高峰小时λ2=0．9 λ2=0．5(休息日的高峰小时)的进站客流数据，其前一日为工作日，故日期系数取0．2;其之前一小时为非高峰小时，故小时系数取0．9．这样模型的输入就不再是单纯的客流数据，也同时包含了反映客流时变规律的变量．改进后的模型输入数据见表4．表4 加入平假日系数和高峰小时系数的样本数据样本编号 Shd－1 λ1 Sh－1d λ2 Sh d 1 0．4210 0．5 0．0773 0．9 0．4447 2 0．0857 0．5 0．2515 0．5 0．2009 3 0．3979 0．8 0．3272 0．5 0．1914 4 0．4007 0．8 0．4045 0．9 0．5928 5 0．6430 0．5 0．8126 0．5 0．6992………………49 0．4558 0．5 0．6500 0．5 0．5227 50 0．1999 0．8 0．8495 0．1 0．2936将加入平假日系数和高峰小时系数的样本数据输入模型训练(除输入量外，其余参数设置均不变)，训练完成后，输入检测样本数据进行预测，便得到如图3的预测结果．图3 改进后的预测效果图经过对比计算，改进后的预测模型，平均绝对误差由0．1099降低到了0．0773，预测精度得到了一定的提高．两次预测的结果对比见表5．表5 两次预测效果对比样本编号第一次预测绝对误差第二次预测绝对误差0．1047 0．0150 2 0．1435 0．0843 3 0．1090 0．0140 4 0．1296 0．0858 5 0．0418 0．0778 6 0．0597 0．0361 7 0．4091 0．1765 8 0．0386 0．0748 9 0．0172 0．0648 10 0．0454 0．1434 1平均值0．1099 0．07734 结论1)BP神经网络是一种非线性的映射模型，在城市轨道交通站点客流的预测上有着独特的优势．进行站点客流预测时，把可以反映客流变化特点的变量作为模型输入的一部分，就可以有效地提高预测精准度．本文定义的平假日系数和高峰小时系数就很好的体现了站点的客流的时变规律，当其作为输入向量之后，大大提高了预测的精度．2)基于BP神经网络模型的城市轨道交通站点客流预测，未来有以下两点研究方向:一是对于影响城市轨道交通站点客流的一些因素(事件)，如天气，临时大型集会，建立一套评价标准，并将这些因素(事件)的影响量化或者转化为模型可以识别的输入，从而使预测更加精准;二是根据站点周围的土地性质和站点在整个城市轨道交通网中的位置进行分类，并分别进行建模，以达到有效提高预测精度的目的．参考文献:[1] 刘莉娜，于涛，高蓉．城市轨道交通客运组织[M]．北京:人民交通出版，2010，152 －156．[2] 杨超，杨耀．城市轨道交通诱增客流量预测分析[J]．城市轨道交通研究，2006，9(4):31．[3] 朱凯，王正林．精通Matlab神经网络[M]．北京:电子工业出版社 2010，100－104．[4] 韩立群．人工神经网络教程[M]．北京:北京邮电大学出版社2006，58－75．。
大数据的城市轨道交通客流预测方法分析
SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯大数据的城市轨道交通客流预测方法分析何旭东(贵阳职业技术学院贵州贵阳550081)摘要：在城市轨道交通运营管理工作中，客流预测一直是其中非常重要的一部分，因为准确的客流预测可以让交通运营管理中心提前部署运输资源，能够优化列车的开行方案，并且还可以减小客流压力，这些工作都可以节约运输资源，避免资源浪费的同时还能让交通运输行业产生更大的经济效益。
信息技术的发展让交通客流的预测更为准确，特别是大数据时代的到来，更有利于预测人们个性化、多样化的出行行为，交通运营管理部门可以根据预测的结果开展工作，合理部署资源。
关键词：大数据轨道交通客流预测信息技术中图分类号：C37文献标识码：A文章编号：1672-3791(2021)10(c)-0011-03Analysis of Urban Rail Transit Passenger Flow Prediction MethodBased on Big DataHE Xudong(Guiyang Vocational and Technical College,Guiyang,Guizhou Province,550081China)Abstract:Passenger flow prediction has always been a very important part in the operation and management of ur‐ban rail transit.Because accurate passenger flow prediction can enable the transportation operation management center to deploy transportation resources in advance,optimize the train operation scheme,and reduce the passenger flow pressure,all of which can save transportation resources.These works can save transportation resources,avoid resource waste,and make the transportation industry produce greater economic benefits.The development of in‐formation technology makes the prediction of traffic flow more accurate,especially the arrival of the big data era,which is more conducive to predicting people's personalized and diversified initial behavior.The traffic operation management department can work according to the prediction results and reasonably deploy resources.Key Words:Big data;Rail transit;Passenger flow prediction;Information technology准确的客流预测可以帮助交通运营管理部门进行决策。
试分析客流组织法和思路,最好结合国内城 市轨道交通的具体实例
试分析客流组织法和思路,最好结合国内城市轨道交
通的具体实例
随着现代化社会的快速发展，我们将面临来自各个方面的难题，特别是在城市交通这--方面，城市中的大部分轨道主要多是在繁华的商业区域内，或者是人流量比较密集的活动场所，因此，-到节假日，或者是有大型的活动安排时，就会出现交通堵塞的情况，对于这些大客流的运转与组织，一直都是交通部门最关注，也是最棘手的难题。
针对这样的现状，就相关组织问题进行了相应的分析。
客流量预测分析模型,客流量预测结果及其分析,杨箕站大客流的运营调整程序, 杨箕站客流组织应急预案,杨箕站单个区域的客流组织方法杨箕
站地区客流接续与疏散方法,选取广州城市轨道交通杨箕流预测专题，对客流预测的结果进行分析，对会发生的大客流情况进行研究，结合各运营组织方法的适用条件，制定了本次大客流的运营组织方案。
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织
基于网络客流大数据可视化优化城轨行车组织随着信息技术的不断发展，数据的获取与处理能力得到了快速提升，大数据时代已经来临。
其中，网络客流大数据已经成为城市运营管理的重要组成部分。
城市轨道交通是城市公共交通的重要组成部分，如何通过网络客流大数据可视化优化城轨行车组织，提高城轨的运营效率和服务质量，成为城市轨道交通管理者的重要任务。
一、网络客流大数据在城轨交通中的应用城市轨道交通的客流量大、周期长，传统手段已经难以满足管理的需求，如何提高运营效率和服务质量，需要借助于网络客流大数据的应用。
网络客流大数据主要应用在轨道交通的列车间隔优化、列车运行速度控制、列车停靠站点调整等方面。
通过分析网络客流大数据，能够有效地优化列车的运行组织，让列车与车站之间实现最优匹配，避免列车与车站之间的排队现象，提高列车的运行速度，缩短乘客的候车时间。
这样可以让轨道交通的服务质量得到快速提升，促进城市公共交通的发展。
二、网络客流大数据的可视化分析网络客流大数据是大数据时代的产物，其数据量大、多变性强、噪声干扰大，需要通过人类的认知能力进行分析和处理。
可视化分析是一种有效的数据分析和展示方式，可以将网络客流大数据转化为可视化表示，使得数据可读性和易于理解，同时能够快速获得有用的信息。
在城轨交通中，网络客流大数据可视化分析可以通过构建信息平台或者数据仓库来实现。
信息平台主要包括数据管理、数据挖掘、数据呈现、数据分析、模型应用等功能模块，能够为城轨交通管理者提供可靠的数据支持，帮助管理者做出更明智的决策。
针对城轨运营过程中存在的问题，构建网络客流大数据可视化分析平台后，需要进行有效的优化策略。
以下是一些常见的优化策略：（1）利用网络客流大数据，完善车辆调度系统，优化地铁列车的运行频次和间隔时间。
（2）集成网络客流大数据和票务系统，可以实现乘客出行数据的实时分析，充分利用拥堵时段，大量发售网约票，引导乘客平时错峰出行。
（3）通过分析网络客流大数据，实现线路优化，调整站点与区域布局，避免瓶颈问题的出现。
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度，可以计算出此时的客流进站速度为：
（5） 若Ei(T)≥ini(T)ai(T) 时，则达到了有效限流的效果。否则 需要其他车站的协同来支持该车站来完成滞留乘客的尽快 离散。 2.3 线路级客流协同组织模型建立 从车站协调的角度考虑，列车行驶途经车站对下游车 站或产生的滞留乘客也存在影响关系。因此，当i 站有滞留 旅客产生时，除了使用该车站限流的方法，也可同时启用 线路限流，即上游车站协同限流，以增大列车到达i站时的 列车剩余运力，以加快滞留乘客的疏散。 假设只有一条运行线路或该站上游车站没有换乘站 点的情况，需先选择本线路最有效控制站点进行协同限流 控制，即为列车经过该站客流中占比最大的客流车站，站 点选择可以基于轨道交通AFC系统的客流历史数据进行筛 选，结合实际客流控制需要选择协同控制的站点数量n 。j 表示列车在到达i 站前经过的某站点（用j＜i 表示），根据 OD客流分布可知从j 站上车到i 站下车的概率。则在到达i 站
2 网络大客流分级协同组织模型及算法分析 2.1 模型建立的假设
在控制时间段内，客流量及OD客流分布为已知。由于
早晚高峰时段内客流主要为日常通勤乘客，乘客的出行线 路、时间都比较稳定，且乘客数量也处于基本稳定状态。 使用历史数据即可对未来客流情况做出比较准确的估计； 在控制时间段内，客流有序入站，呈均匀分布；列车运营 秩序不发生改变；模型中仅以在各车站对乘客限流的方式 进行计算，不加开列车；不考虑其他突发情况的影响。 2.2 车站级客流组织模型建立
点后，占用最大列车运力的站点则为协同限流站点（k站 点），可以根据实际需要依次增加协同控制站点，当选取 一个后，去掉该站后继续选取，直至选到所需控制的站点 数量n ，选取站点的目标函数表示为：
量较大，产生滞留乘客时，不同滞留乘客量的情况也需启
动对应的限流方案，S
max i
表
示i站的最大乘客容纳量，各车
站因设计结构面积不同，通道线路不同都对Simax产生影响，
可根据具体站点情况获得。在不同的情况下下，触发不同
的限流级别，参数
，它与限流率间的关系可以
表示为：
（4）
当客流量Q
is（t）
小于β
3S
msx i
时，不必实行限流，站点
可满足客流需求；当Q
is（t）
超过常规限制值β
3S
msx i
且未达
β
S msx
2i
时，启动站点通道控制限流，限流率为（1-a2）
；当
大于β
S msx
2i
时限流率为（1-a
1）
，启动闸机点控制限流；当
大于β
S msx
1i
时限流率为100%，启动进站口控制限流。
车站i 在时间段T 内控制进站速度，那么根据限流的程
的轨道交通网络大客流分级协同组织模型和算法，为运营管理者提供更多的客运组织决策依据。
关键词：轨道交通；大客流；协同组织
中图分类号：U239.5
文献标识码：A
0 引言 随着我国城市轨道交通的快速发展，地铁运营城市
从最初的北京、上海等地，逐步向省会城市和二线城市推 开，比如南京、成都等。近5年来，轨道交通线网规模快速 扩张，基本处在一线城市完善路网、扩大规模，二线城市 从单一线路逐步加速成网。网络化比起单一线路运营，线 路之间的关联性增强，任何问题都可能会对整个网络造成 影响，因此需要对线网之间各个方面进行协调组织。
总508期 2019年第22期（8月 上）
基于历史数据的轨道交通网络大客流分 级协同组织模型及算法分析
刘春宏
（昆明地铁运营有限公司，云南 昆明 650000）
摘要：通过大数据分析手段，对轨道交通历史客流数据进行分析可以发现，当客流相对稳定后，客流的时空分布具备一定的
规律性，可以根据这些规律，找出大客流的协同组织方法，使得整个线网客流更加均衡。结合这一规律，建立基于历史数据
1 网络大客流分级协同组织原理分析 轨道交通运输中，乘客通过进站→购票→安检→进闸
→候车→乘车→换乘→到达终点站→出闸→出站，完成乘 车的全过程，大客流的协同组织也就在这一过程中完成。 客流控制一方面可以通过单个车站的三级客流控制有效掌 控车站的进站、过闸及上车人数，确保站内各区域的安 全、有序运行，保障乘客的生命安全；另一方面，也可通 过控制列车运行方向的上游站进站客流，调整列车剩余运 力，从而更高效地调配运力，提升效率。而车站站台人数 的控制来自于进站客流的限制和出站客流的疏散两方面的 共同作用，因此，单一车站客流组织也需拓展至线路，乃 至整体网络中，以协同发挥组织作用。
根据OD客流分布，假定客流空间分布不发生变化，利用
收稿日期：2019-03-19 作者简介：刘春宏（1986—），男，云南凤庆人，硕士研究生，工程师，研究方向为轨道交通运营管理。
12
交通世界 TRANSPOWORLD
列车乘客量平衡的关系，可获得列车剩余载客能力的函数：
（3） 式中：Di为列车到i站前的载客量，Pi为乘客在i 站下车的概 率，可计算出在i 站下车的客流量，Nmax为列车最大的载客 能力，公式（3）则表示列车到达i 站时可载客能力。当客流
其 中 ， 该 车 站 的 上 车 人 数O i 与 列 车 到 站 时 的 载 客 数 有 关，可以表示为；
（2）
式中：Eij表示即将到达i 站的列车的剩余载客能力，当剩余 载客能力大于待上车人数时，则所有乘客均能上车，即上 车人数为所有站上人数；当剩余载客能力小于待上车人数
时，上车数则等于列车剩余载客能力，会产生滞留站台的 乘客。
单个车站的限流方案将根据该车站客流的实际情况来 制定。首先需刻画车站的客流动态过程，其具有一个平衡 关系为：
（1） 式中：QSi(t) 为i 站点内t 时刻的客流量，ini(t-t’) 表示在(t-t’) 时间段内进站的客流，ai(t-t’) 表示在(t-t’) 时间段内进站客 流的通过率，那么1- ai(t-t’)为限流率，当不采取进站的限流 措施时，限流率为0，即ai 等于1。Oi(t-t’) 表示在(t-t’) 时间段 内在i 站上车的客流，即离开i 站台的客流。t 为观察车站客 流情况的时刻，因在特定时段内入站客流呈均匀分布，而 离站客流完全是由到站列车所载走的乘客所构成，因此站 内客流量会呈现明显的周期性变化，并且与列车到站间隔 一致。因此，观测时刻t 的间隔与列车发车间隔一致，且选 择每次列车在车站乘客上完车，列车准备离站时作为观测 时刻。