基于地铁修建期交通分流的优化模型
城市道路交通流量预测模型建立与优化
城市道路交通流量预测模型建立与优化随着城市化进程的加速，城市人口规模越来越大，交通问题也变得越来越复杂。
城市道路交通流量是交通问题中的一个重要指标。
如何准确地预测城市道路交通流量，对于交通规划和管理具有重要意义。
本文将介绍城市道路交通流量预测模型的建立和优化。
一、城市道路交通流量预测模型的建立城市道路交通流量预测模型的建立是基于历史道路交通流量数据进行建模。
通常采用的方法有时间序列方法、回归分析方法等。
1.时间序列方法时间序列方法是通过对历史时间序列数据进行统计分析，得到未来道路流量的预测值。
时间序列分析方法的基本思路是认为未来的道路流量与过去的道路流量有关。
时间序列分析方法中最常用的是ARIMA模型（自回归移动平均模型），它是结合自回归模型和移动平均模型的一种预测方法，能够较为准确地预测未来的道路流量。
2.回归分析方法回归分析方法是统计学中的一种分析方法，它的基本思路是通过对多个相关变量之间的关系进行建模，以预测未来的道路流量。
回归模型通常包括自变量和因变量，其中自变量是对因变量产生影响的因素。
在回归分析方法中，常用的模型有线性回归模型和非线性回归模型。
其中，线性回归模型在道路流量预测中较为常用。
二、城市道路交通流量预测模型的优化虽然城市道路交通流量预测模型可以通过时间序列方法和回归分析方法进行建模，但是由于交通流量具有一个动态的特性，模型的预测准确率并不能完全满足实际需求。
因此，需要对模型进行优化，以提高预测准确率。
1.引入机器学习方法机器学习是一种通过训练数据进行学习和预测的方法，它的目的是构建一个能够自动学习和预测的模型。
在道路流量预测中，可以使用机器学习方法来建立预测模型，从而提高预测准确率。
常用的机器学习方法包括神经网络、决策树和支持向量机等。
2.外部因素引入城市道路交通流量预测不仅受到道路本身的因素影响，还受到很多外部因素的影响。
如天气、节假日等。
因此，在模型建立时可以将这些因素引入模型中进行预测。
交通流量模型建立与预测方法优化
交通流量模型建立与预测方法优化交通流量模型是研究交通运行状态和预测未来交通流量变化的重要工具。
通过建立准确的交通流量模型，可以为城市交通规划和管理提供有价值的参考和决策支持。
针对交通流量模型的建立与预测方法，本文将介绍常见的建模方法和预测技术，并探讨了优化模型的方法。
一、交通流量模型的建立交通流量模型的建立是对交通流量变化的描述和分析过程。
常见的建模方法包括传统方法和基于机器学习的方法。
1. 传统方法传统方法包括基于概率统计的方法和基于经验规则的方法。
基于概率统计的方法通过采集实际交通流量数据，进行统计分析和建模，以描述交通流量的分布和特征。
常用的方法包括回归分析、时间序列分析等。
基于经验规则的方法则是基于经验和专家知识进行模型的建立，常用的方法有交通工程师的经验模型和规则。
2. 基于机器学习的方法基于机器学习的方法利用人工智能技术，通过对交通流量数据的学习和训练，构建交通流量模型。
常见的方法包括人工神经网络、支持向量机、决策树等。
这些方法可以通过学习数据中的交通流量模式和规律，识别交通流量的变化趋势和影响因素。
二、交通流量预测方法的优化交通流量的预测是对未来一段时间内交通流量变化的估计和预测。
准确的交通流量预测可以帮助交通管理部门制定合理的交通控制策略和规划交通设施。
针对交通流量预测方法，本文将介绍两种常见的优化方法。
1. 数据优化数据优化是保证交通流量预测准确性的基础。
首先，需要对交通数据进行采集，包括车辆流量、速度和密度等信息。
然后，对数据进行预处理和清洗，去除异常值和噪声。
接下来，利用数据挖掘和特征提取方法，提取与交通流量相关的特征。
最后，选取合适的预测模型进行训练和应用。
2. 模型优化模型优化是提高交通流量预测准确性的关键。
一种常见的模型优化方法是参数调整和模型选择。
通过调整模型的参数，可以提高模型的拟合效果。
同时，根据实际情况和预测需求，选择合适的模型，可以提高预测的准确性。
另一种常见的模型优化方法是特征选择和模型集成。
城市交通拥堵状况预测与优化模型
城市交通拥堵状况预测与优化模型随着城市人口的增加和汽车数量的增加，城市交通拥堵问题日益凸显，给人们的出行带来了很大的不便。
为了更好地解决城市交通拥堵问题，提高交通运行效率，研发了许多城市交通拥堵状况预测与优化模型。
一、城市交通拥堵状况预测模型城市交通拥堵状况预测模型是通过对历史交通数据的分析和建模，结合实时交通数据的监测与采集，预测未来一段时间内城市交通拥堵状况的模型。
常见的交通拥堵预测模型包括基于时间序列方法、基于统计回归方法、基于人工神经网络方法等。
1. 基于时间序列方法基于时间序列方法是根据历史交通数据的特征和规律，建立数学模型来预测未来的交通拥堵状况。
常用的时间序列方法包括ARIMA模型、指数平滑模型等。
ARIMA模型基于时间序列的自相关性和移动平均性，能够较好地预测一定时间范围内的交通拥堵情况。
指数平滑模型则是基于时间序列中的平滑系数，通过调整权重来预测未来的交通状况。
2. 基于统计回归方法基于统计回归方法是通过建立交通拥堵状况与影响因素之间的关系模型，来预测未来的交通拥堵状况。
通常采集的影响因素包括交通流量、路网结构、道路限制条件等。
通过对这些因素的统计分析和回归建模，可以预测未来一段时间内的交通拥堵情况。
3. 基于人工神经网络方法基于人工神经网络方法是通过模拟人脑神经网络的工作原理，建立交通拥堵状况与影响因素之间的复杂非线性关系模型。
人工神经网络模型能够自动学习和提取交通数据中的隐藏信息并进行模式识别，从而准确预测未来的交通拥堵状况。
二、城市交通优化模型城市交通优化模型是为了减少交通拥堵，提高交通效率，设计出合理的交通规划和控制策略的模型。
常见的交通优化模型包括交通信号优化模型、路网优化模型、出行路线选择模型等。
1. 交通信号优化模型交通信号优化模型是通过对交通信号灯的控制策略进行优化设计，来提高交通流量和驶过路口的效率。
常用的交通信号优化模型包括传统的固定周期控制模型、感应控制模型、自适应控制模型等。
城市轨道交通客流分配的改进Logit模型及方法
城市轨道交通客流分配的改进Logit模型及方法
林湛;蒋明青;刘剑锋;四兵锋
【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》
【年(卷),期】2012(012)006
【摘要】摘要; 充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.
【总页数】7页(P145-151)
【作者】林湛;蒋明青;刘剑锋;四兵锋
【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;北京交通发展研究中心,北京100055;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】F570.7
【相关文献】
1.基于巢式Logit模型的城市轨道交通客流分配问题研究 [J], 颜研;倪少权
2.基于Nested Logit模型的城市轨道交通网络票价制定方法 [J], 陈义华;陈杰;肖强
3.基于巢式Logit模型的城市轨道交通客流分配问题研究 [J], 颜研;倪少权;
4.基于Nested Logit模型的城市轨道交通网络票价制定方法 [J], 陈义华;陈杰;肖强
5.基于改进PSL-Logit模型的城市轨道票务清分方法 [J], 袁菲; 张祎达; 张健颖因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
智能交通系统中的交通流模型与优化策略
智能交通系统中的交通流模型与优化策略智能交通系统（Intelligent Transportation Systems，ITS）是指利用现代信息与通信技术，对交通运输系统的各个要素进行感知、采集、处理和控制，实现交通运输的智能化管理与优化。
在智能交通系统中，交通流模型和优化策略是关键的组成部分，用于解决交通流量大、交通拥堵、交通安全等问题。
本文将重点介绍智能交通系统中的交通流模型与优化策略。
一、交通流模型1. 定义与分类交通流模型用于描述交通流的运行规律和特征，通过建立数学模型，分析交通流的密度、速度和流量等参数。
根据交通流的基本性质，交通流模型可分为宏观模型、微观模型和混合模型。
2. 基本假设交通流模型在建立过程中，通常需要基于一定的假设条件，如均匀流假设、单车道假设、稳定流假设等。
这些基本假设对于简化模型、分析交通现象有着重要意义。
3. 常用模型常用的交通流模型包括Lighthill-Whitham-Richards（LWR）模型、Aw-Rascle模型、线性间断模型、混合模型等。
这些模型在描述交通流动性、拥堵传播等方面具有较好的效果。
二、交通流优化策略1. 信号优化信号优化是智能交通系统中常用的交通流优化策略之一，通过优化信号配时方案，合理调整各个交叉口的信号灯状态，达到减少交通延误和提高交通效率的目的。
2. 动态路径选择动态路径选择策略是基于实时交通信息，结合交通流模型预测和路况评估，为驾驶员提供最佳路径选择建议。
这种策略能够引导交通流分散，减少拥堵程度，提高整体交通效果。
3. 车辆限流措施车辆限流措施是通过限制车辆进入某些区域或道路，减少交通流量，缓解交通压力。
常见的限流措施包括限行、分时通行、交通管制等，通过引导和限制车辆的流向和数量来实现交通流优化。
4. 智能导航系统智能导航系统结合实时交通信息和驾驶员导航需求，通过导航路线规划、路径偏好分析等技术手段，为驾驶员提供优化的导航建议，避开拥堵路段，减少通行时间和能源消耗。
基于仿真模拟的城市轨道交通客流组织优化方案研究
基于仿真模拟的城市轨道交通客流组织优化方案研究一、引言城市轨道交通是现代城市化进程中不可或缺的一部分，它对于提高城市交通效率、缓解交通拥堵、改善居民出行体验具有重要意义。
然而，随着城市人口的不断增加，轨道交通客流组织问题日益凸显。
针对现有问题，本课题提出了。
二、问题分析1. 城市轨道交通客流组织问题的背景介绍：介绍城市轨道交通系统的发展现状以及存在的客流组织问题，包括高峰期运力不足、车站拥挤、乘客滞留等。
2. 基于仿真模拟的优化方案研究的必要性：分析传统研究方法的局限性，引出基于仿真模拟的优势，并阐述为何选择该方法进行研究。
三、方法与技术介绍1. 基于仿真模拟的城市轨道交通客流组织优化方案：详细介绍仿真模拟方法在优化方案研究中的应用，包括仿真模型的建立、数据采集与处理、仿真参数设定等。
2. 基于的客流组织优化：介绍技术在客流组织优化中的应用，包括智能调度、列车优化、乘客引导等方面。
四、案例分析以某个城市的轨道交通系统为例，通过仿真模拟方法对现有客流组织方案进行优化。
具体包括以下内容：1. 仿真模型的构建：介绍城市轨道交通系统的基本情况，包括线路结构、车辆运行规律等，并结合实际数据构建仿真模型。
2. 仿真实验设计：根据现有客流数据进行仿真实验的设计，包括高峰期、非高峰期的不同场景设置等。
3. 仿真结果与分析：通过仿真实验得到的数据进行分析，评估不同优化方案对客流组织的影响，比较其优缺点。
4. 优化方案推荐：根据仿真结果，提出针对案例城市轨道交通系统的客流组织优化方案，并进行推荐与解释。
五、实施方案1. 方案实施策略：介绍将优化方案实施到实际运营中的策略，包括渐进实施、阶段推进等。
2. 实施计划与时间安排：制定优化方案实施的详细计划，并安排适当的时间节点，确保实施顺利进行。
六、总结与展望1. 研究成果总结：总结本课题的研究成果，包括利用仿真模拟方法对城市轨道交通客流组织优化方案进行研究，并提出针对案例城市的具体优化方案。
基于灵活编组的城市轨道交通大小交路优化
第20期2023年10月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.20October,2023基金项目:河北省高等学校科学技术研究项目;项目名称:城市轨道交通大小交路开行方案研究;项目编号:ZC2023018㊂作者简介:安飞(1989 ),男,河北石家庄人,讲师,硕士研究生;研究方向:交通运输工程㊂∗通信作者:常秀娟(1989 ),女,河北保定人,讲师,硕士研究生;研究方向:交通运输工程㊂基于灵活编组的城市轨道交通大小交路优化安㊀飞1,刘亚苹1,常秀娟2∗,何㊀彬1,李㊀欣1,卜东一1(1.河北交通职业技术学院,河北石家庄050035;2.河北轨道运输职业技术学院,河北石家庄052165)摘要:随着城市轨道交通的迅猛发展,客流在时空上分布的不均衡性越来越明显,一成不变的列车开行方案不再适用于现在的城市轨道交通,部分城市现有的列车开行方案存在乘客等待时间长㊁运输能力浪费的现象㊂文章以城轨灵活编组列车的大小交路运输组织模式为研究对象,兼顾乘客出行时间成本和企业运营成本,将大小交路编组数目㊁起终点㊁发车频率作为决策变量,综合考虑发车频率要求㊁客流需求㊁满载率㊁编组数目㊁车底保有量等约束条件,建立灵活编组列车大小交路开行方案优化模型,并以某条线验证模型的可行性,利用Python 求解最优列车开行方案㊂将优化后的列车开行方案与现有的列车开行方案进行对比,证明其优势㊂关键词:客流;灵活编组;大小交路;列车开行方案;优化模型中图分类号:U292㊀㊀文献标志码:A0㊀引言㊀㊀截至2022年年底,我国城市轨道交通运营总里程已经突破1万km(10287.45km),在建线路总规模6675.57km,总体规模和建设速度都居世界第一㊂随着线路不断地由城市中心向外扩张,客流强度也呈现较大的不均衡性㊂固定编组㊁单一交路㊁固定停站的列车开行方案已经不能满足乘客的出行需求,存在乘客平均等待时间较长㊁部分区间运力虚弥的现象,造成乘客满意度较低和部分运营资源浪费㊂因此,探索灵活编组㊁大小交路等运营组织模式,合理配置资源,设计与客流相匹配的列车开行方案,从而减少乘客等待时长,提高列车满载率,将有助于地铁企业取得更好的经济效益和社会效益,同时有利于推动城市轨道交通双碳发展战略㊂陈维亚等[1]从乘客㊁企业以及车站的候车人数比例方差之和3个方面建立目标函数,求解最小成本,并设计了智能算法进行模型求解㊂杨安安[2]以企业车辆使用成本㊁列车运营成本和乘客出行成本最小为目标,考虑跨线列车对线路通过能力的影响,以列车发车间隔㊁满载率㊁可用车辆数为约束,构建跨线运营模式下的运力配置模型㊂高毅[3]根据市域线的特点,对乘客和运营企业进行综合考虑,研究了快慢车和多交路结合运营方案㊂本文重点研究灵活编组时大小交路方案的优化,此研究能为城轨灵活编组列车大小交路运输组织工作提供一定的支撑和参考㊂1㊀问题描述㊀㊀如图1所示,某条城市轨道交通线路共N 个车站,下行方向为车站1到N ,上行反之㊂假设采用大小交路开行方案,大交路从车站1到N 往返运行,编组数目为B 2,发车频率为B 2;小交路从折返站x 到y 往返运行,编组数目为B 1,发车频率为F 1,且大小交路列车成比例开行㊂在Q 1区段,乘客可以乘坐大交路和小交路两种列车,在Q 2区段,乘客只能乘坐大交路列车㊂本文以某城市轨道交通线路高峰时段为研究对象,已知相关客流数据及设备设施参数,在大小交路㊁灵活编组㊁站站停车形式下,在满足乘客需求㊁现有车底数㊁线路通过能力㊁断面满载率㊁编组数目㊁发车频率等约束下,确定该时段是否需要开行大小交路以及大小交路列车发车频率㊁开行大小交路时小交路折返站的位置和大小交路列车编组数目,使乘客出行成本㊁企业运营成本的综合目标最小,依据此来设定目标函数㊂2㊀模型㊀㊀基本假设:(1)列车上行和下行开行数量一致,列车到每个㊀㊀图1㊀城市轨道交通线路车站均需停车㊂(2)假定只有大小交路,不设置其他交路形式,且大小交路列车独立运用车底㊂(3)假设站台候车的所有乘客在列车到站后都能够上车,而且乘客的时间价值相同㊂(4)小交路列车折返时对大交路列车运行不产生影响㊂(5)两个相邻车站上下行站间距㊁区间运行时分均相同,大小交路列车在每个站的上下行方向停站时间相同㊂(6)不考虑编组解体而产生的附加费用㊂2.1㊀参数定义㊀㊀(1)i ,j ,m 车站索引,i ,j ,m ɪ{1,2, ,N };(2)x ,y 下行起始站㊁终点站折返站索引,x <y ;(3)e (m ,m +1) 区间索引,表示相邻两个车站的区间或断面;(4)c 上下行索引,c ɪ(1,2),1表示下行,2表示上行;(5)h 大小交路,h ɪ(1,2),1表示小交路,2表示大交路;(6)O ij 该小时从第i 车站上车到第j 车站下车的客流量,单位:人次;(7)L m ,m +1 第m 车站中心到第m +1车站中心的站间距,单位:km;(8)T m ,m +1 区间e (m ,m +1)的列车运行时分,单位:s;(9)l zf m 第m 车站中心到折返线终点的长度,单位:km;(10)S m 第m 站停站时分,单位:s;(11)t zf m第m 站列车折返时间,单位:s;(12)U 一辆车的定员;(13)β 一列车满载率;(14)B max 现有列车的编组数目;(15)T 周h 交路h 周转时间㊂2.2㊀变量定义㊀㊀(1)F 1㊁F 2 小㊁大交路的列车开行频率,单位:对/h;(2)B 1㊁B 2 小㊁大交路列车编组辆数,单位:辆;(3)x ㊁y 小交路的起始㊁终到折返站㊂2.3㊀目标函数㊀㊀目标函数考虑用乘客等待时间来表示乘客出行成本,用车辆总走行公里数来表示企业运营成本㊂2.3.1㊀乘客等待时间㊀㊀当列车行车间隔小于10min 时,可以用发车间隔的一半来表示整体客流的平均候车时间[4]㊂T x =12ˑ60F 1+F 2ˑðy -1i =x ðyj =x +1O ij +12ˑ60F 2ˑðN -1i =1ðNj =2Oij-ðy -1i =x ðyj =x +1O ij (),i <j (1)T s =12ˑ60F 1+F 2ˑðyi =x +1ðy -1j =xO ij +12ˑ60F 2ˑðNi =2ðN -1j =1Oij-ðyi =x +1ðy -1j =xO ij (),i >j(2)min Z 1=T s +T x (3)式(1)是下行乘客总等待时间(min),式(2)是上行乘客总等待时间(min),式(3)是乘客总等待时间(min)㊂2.3.2㊀车辆总走行公里数最小㊀㊀min Z 2=B 2ˑF 2ˑ2ˑðN -1m =1L m ,m +11000+l zf1+l zfN()+B 1ˑF 1ˑ2ˑðy -1m =xL m ,m +11000+l zf x +l zfy()(4)将两个目标加以权重系数转化为单目标:min Z =min(λ1Z 1+λ2Z 2)(5)式中,λ1为Z 1的权重系数;λ2为Z 2的权重系数㊂根据世界银行给出的推荐值,非工作出行单位小时价值为人均小时工资收入的0.3倍[5],故取0.3倍的人均工作小时工资收入作为单位候车时间成本㊂λ1=0.3ˑGDPR ˑT(6)式中,GDP 为研究城市的国民生产总值,万元;R 为研究城市的年均就业人口数,万人;T 为研究城市的人均年工作时间,h㊂2.4㊀约束条件㊀㊀式(7)~(11)是发车频率的限制,式(13)~(14)表示该时段的运输能力能够满足各断面客流的需求,式(12)是各断面客流的计算方法;式(15)是满载率满足条件限制,式(16)是列车编组数目限制,式(17)是小交路折返站的约束,式(18)是可用车底数约束㊂ð2h =1F h ɤ30(7)F 2ɤ3600min{t zf1,t zf N }(8)F 1ɤ3600min{t zf x ,t zfy }(9)F h ɪN +,h =1,2(10)σ=F 1F 2,σɪN +(11)D e (m ,m +1),c=ðm i =1ðN j =m +1O ij ,c =1,i <j ðN i =m +1ðmj =1O ij ,c =2,i >j ìîíïïïï(12)max{D e (m ,m +1),c ,1ɤm ɤx -1ɣy ɤm ɤN -1,c =1,2}ɤF 2ˑU ˑB 2ˑβmax (13)max{D e (m ,m +1),c ,m ɤN -1,c =1,2}ɤð2h =1F h ˑU ˑB h ˑβmax(14)0ɤβɤ1(15)1ɤB h ɤB max (16)1ɤx ɤy ɤN (17)ð2h =1’T 周hˑF h ˑB h 60⌉ɤ’0.75ˑN 车底ˑB max ⌉(18)3㊀案例分析3.1㊀基本参数㊀㊀某线路自东向西共26个车站,25个区间㊂可以实现自动折返的车站有:{1,7,14,21,23,26},各车站站间距L 1,2 L 25,26={1.064,1.316,1.174,3.607,1.403,1.404,1.030,1.195,1.622,1.285,2.345,0.810,1.270,1.441,1.146,0.898,0.876,0.984,1.267,0.862,1.083,1.156,1.337,1.220,1.290}(km),各车站中心到折返线终点的长度均约为0.4km,各区间运行时分T 1,2 T 25,26={91,101,100,221,108,105,89,95,122,102,165,77,102,107,95,80,84,85,105,80,91,94,103,95,102}(s),各车站的停站时间S 1 S 26={45,40,40,35,35,35,45,30,35,40,40,35,40,40,40,40,40,45,40,40,55,35,40,35,35,45}(s),如果小交路的起点和终点车站现在没有折返线,则需要重新铺设折返线,这样造价非常高㊂所以本文规定:目前不具备折返线的车站,其折返时间设置成ɕ,具备折返线的车站,其折返时间均为120s㊂该线路目前采用A 型车,为了充分利用现有资源,节省成本,本文假定仍采用现有的A 型车,其定员是310人,车底保有量是36列,现有列车编组数目是6㊂早高峰8:00 9:00的部分客流分布如表1所示㊂表1㊀部分OD 数据车站1617181920211604522328641719041014161811075031527194911743317204612111233232166387352348198㊀㊀该市2022年人均GDP 为89000元,人均年工作时间为2091h,将其带入式(6),计算得λ1=0.21元/min,单车运营成本为48元/km [6]㊂则目标函数确定为:min Z =min(0.21Z 1+48Z 2)(19)3.2㊀结果分析㊀㊀将相关参数数据带入模型,用Python 软件求解㊂计算结果为:B 1=2,B 2=1,F 1=16,F 2=8,x =7,y =26㊂优化后的与现有的开行方案的评价指标对比如表2所示㊂经计算,该时段优化后的开行方案乘客总等待时间是35760min,现有的开行方案乘客总等待时间是68782.5min,减少了33022.5min,减少了48.01%;该时段优化后的开行方案车辆走行公里数是4162.824km,现有的开行方案车辆走行公里数是2073.088km,减少了2074.088km,减少了㊀㊀㊀㊀㊀㊀表2㊀不同交路方案评价指标对比评价指标现有开行方案优化开行方案列车编组发车频率/(对/h)列车编组发车频率/(对/h)乘客总等待时间/min 车辆走行公里数/km 大交路661868782.54162.824小交路66216357602073.088变化量33022.52074.088变化率/%48.0149.8249.82%㊂说明优化的列车开行方案不管是乘客出行成本还是企业运营成本都大大降低了,不仅可以提升乘客服务水平,还能有效降低城市轨道交通公司的运营成本㊂4 结语㊀㊀本文以某条城市轨道交通线路高峰期为研究对象,综合考虑乘客和企业的利益,建立了列车开行方案优化模型㊂将客流OD 分布表及相关参数输入模型,可以计算出当前条件下的最优列车开行方案㊂本文以某条地铁线路为例,将优化的开行方案与现有的开行方案进行对比㊂结果表明优化后的方案目标函数更小,综合成本更低,验证了模型的可行性与正确性㊂参考文献[1]陈维亚,章雍,陈鑫,等.城市轨道交通大小交路开行方案与多站联合限流协同优化研究[J ].通运输系统工程与信息,2019(5):177-184.[2]杨安安.多运营方式下城市轨道交通开行方案研究[D ].北京:北京工业大学,2019.[3]高毅.市域线快慢车结合多交路开行方案研究[D ].北京:北京交通大学,2016.[4]王媛媛,倪少权.城市轨道交通大小交路模式列车开行方案的优化[J ].铁道学报,2013(7):1-8.[5]廖定芳.城市轨道交通大小交路开行方案设计研究[D ].西安:长安大学,2019.[6]张宇石,陈旭梅,于雷,等.基于换乘站点的轨道交通与常规公交运营协调模型研究[J ].铁道学报,2009(3):11-19.(编辑㊀王雪芬)Optimization of urban rail transit routing based on flexible organizationAn Fei 1 Liu Yaping 1 Chang Xiujuan 2∗ He Bin 1 Li Xin 1 Bu Dongyi 11.Hebei Transportation Vocational and Technical College Shijiazhuang 050035 China2.Hebei Rail Transportation Vocational and Technical College Shijiazhuang 052165 ChinaAbstract With the rapid development of urban rail transit the uneven distribution of passenger flow in time and space is becoming increasingly evident.The fixed train operation plan is no longer applicable to current urban rail transit and existing train operation plans in various cities have the phenomenon of long waiting times for passengers and insufficient transportation capacity in some sections.This article takes the transportation organization mode of flexible marshalling trains in urban rail transit as the research object taking into account the cost of passenger travel time and enterprise operation costs.The starting and ending points of the large and small routes the departure frequency of the large and small routes and the number of formations are taken as decision variables and constraints such as departure frequency line capacity number of formations full load rate and vehicle ownership are comprehensively considered Establish an optimization model for the operation plan of flexible marshalling train routing with different sizes.And validate the feasibility of the model with a certain line and use Python to solve the optimal train operation pare the optimized train operation plan with the existing train operation plan to demonstrate its advantages.Key words passenger flow flexible grouping large and small routing train operation plan optimization model。
基于GIS平台的地铁客流预测模型构建
基于GIS平台的地铁客流预测模型构建王英杰;刘威【摘要】借助GIS平台,对公交线网进行编码,并利用ArcGis的缓冲和叠加分析工具,建立公交站点和地铁站点的空间对应关系.根据调查得到的公交线路站间OD矩阵,利用地铁意向调查标定的参数结果,得到公交客流转移到地铁的比例.基于GIS平台构建的地铁客流预测模型,可以有效地提高建模速度,并能对公交线路调整进行快速反应.【期刊名称】《交通信息与安全》【年(卷),期】2010(028)003【总页数】4页(P47-50)【关键词】GIS 平台;分析工具;站间 OD;意向调查【作者】王英杰;刘威【作者单位】沈阳市规划设计研究院,沈阳,110015;沈阳市规划设计研究院,沈阳,110015【正文语种】中文【中图分类】U491.1+4地铁客流预测模型概述城市轨道客流预测是指在一定的社会经济发展条件下,科学预测各目标年限轨道交通的断面流量、站点乘降量、站间OD、平均运距等反映轨道交通客流需求特征的指标。
客流预测方法大致可以分为2类[1]:1)分流模型。
分流模型的主要思路是根据相关的公交线路的现状客流量、自行车出行量、出租车和小汽车出行量,通过地铁意向调查,得到各交通方式向轨道交通线路转移的比例,叠加之后得到基年轨道交通客流。
利用分流模型客流预测开通初期地铁客流量精度较高。
2)四阶段预测模型。
传统四阶段预测模型通过居民出行调查,标定四阶段模型相关参数。
在对预测年份相关假设基础上,得到各预测年份的出行产生吸引量、出行分布、轨道交通方式分担比例,最后通过客流分配得到各预测指标。
四阶段预测模型参数标定需要大量的基础数据,并且参数标定的精度直接影响模型预测结果。
对于未开通地铁的城市,在模型参数标定之后,无法对模型中地铁模块进行校核,所以无法保证地铁模块的预测精度,更不能保证地铁开通初期预测客流精度要求。
本文以沈阳市地铁一号线客流预测为例,提出一种基于GIS平台构建的地铁客流预测模型,对四阶段模型预测结果进行校核,提高地铁开通初期客流预测的精度。
交通流量分配模型的构建与分析
交通流量分配模型的构建与分析在现代社会，交通流量的分配对于城市的规划、交通管理以及居民的出行效率都有着至关重要的影响。
一个合理、准确的交通流量分配模型能够帮助我们更好地理解和预测交通状况，从而制定出更有效的交通策略。
交通流量分配模型的构建基础是对交通网络的清晰认识。
交通网络可以看作是由节点（如交叉路口）和路段（连接节点的道路）组成的复杂系统。
在这个系统中，车辆的流动受到多种因素的制约，如道路的通行能力、交通信号的控制、驾驶员的行为等。
为了构建交通流量分配模型，首先需要收集大量的交通数据。
这些数据包括道路的几何特征（如长度、宽度、车道数量）、交通设施的设置（如信号灯、标志标线）、交通流量的实时监测数据等。
通过对这些数据的分析，可以了解交通网络的基本情况，为模型的构建提供依据。
在模型的构建过程中，常用的方法有用户均衡模型和系统最优模型。
用户均衡模型假设每个出行者都试图选择最短的出行路径，以最小化自己的出行成本。
然而，在实际情况中，由于出行者对交通状况的了解有限，以及道路拥堵等因素的影响，并非所有出行者都能真正实现最短路径的选择。
系统最优模型则是以整个交通系统的总出行成本最小化为目标，通过合理分配交通流量来达到最优状态。
但这种模型在实际应用中往往难以实现，因为它需要对整个交通系统进行集中控制和优化，这在现实中是非常困难的。
除了上述两种基本模型外，还有一些基于随机用户均衡、动态交通分配等理论的模型。
随机用户均衡模型考虑了出行者在路径选择中的不确定性，认为出行者对路径的选择是基于一定的概率分布。
动态交通分配模型则能够更好地反映交通流量随时间的变化情况，适用于研究交通拥堵的形成和消散过程。
在构建交通流量分配模型时，还需要考虑到不同出行方式的影响。
除了私人汽车，还有公共交通（如公交车、地铁）、自行车和步行等出行方式。
每种出行方式都有其自身的特点和优势，对交通流量的分配也会产生不同的影响。
例如，公共交通的线路和站点设置会影响人们的出行选择，从而改变交通流量的分布。
地铁施工设计优化方案
地铁施工设计优化方案引言随着城市的快速发展和人口的增加，地铁成为了现代城市最重要的交通运输方式之一。
地铁的施工设计对城市的交通运行和居民的生活质量有着重要的影响。
本文将针对地铁施工设计进行优化，以减少对交通流的影响和提高工程效率。
问题定义在地铁施工过程中，通常会伴随着以下几个问题：1.交通拥堵：施工期间道路封闭和交通管制导致交通拥堵。
2.施工噪音：施工过程中产生的噪音对周边居民的生活造成干扰。
3.施工时间延长：施工方案不够高效，导致施工时间延长，影响居民的出行和城市的交通运行。
本文将通过优化地铁施工设计来解决上述问题。
优化方案为了减少地铁施工对交通流的影响和提高工程效率，可以采取以下优化方案：1. 施工计划与交通管制的整合施工前需要制定详细的施工计划，并与交通部门进行沟通和配合。
通过合理规划施工时间和区域，避免施工与交通高峰期重叠，减少交通拥堵现象的发生。
同时，与交通管理部门协商，采取适当的交通管制措施，如设立临时交通信号灯、交通导向标志等，引导交通流动，减轻交通拥堵。
2. 噪音控制措施在施工现场周边设置隔音屏障和噪音减振设施，减少施工噪音的扩散和影响范围。
同时，合理安排施工时间，避免在夜间或者居民休息时间进行噪音较大的工程活动。
对于噪音超标的施工设备，应采取隔离、减振等措施，以减少对周边居民的噪音干扰。
3. 工程施工的优化为了提高施工效率，可以采取以下措施：•施工工序并行化：合理规划施工工序，使得各工序能够同步进行，减少施工的顺序依赖性，缩短工期。
•采用先进的施工方法和设备：引入先进的施工方法和设备，如隧道掘进机、预制构件等，以提高施工效率和质量。
•优化材料运输和管理：合理规划材料的供应和运输，减少运输时间和效率，降低施工成本。
4. 信息公示和沟通在施工期间，及时向周边居民和相关部门公示施工计划、时间和区域，做好与居民的沟通和协调工作，解答居民的疑问和投诉，提高居民参与感和满意度。
结论通过对地铁施工设计的优化，可以减少对交通流的影响和提高工程效率。
轨道交通系统运行模型与优化研究
轨道交通系统运行模型与优化研究轨道交通系统作为城市交通的重要组成部分，对于缓解交通拥堵、提高交通效率以及改善环境质量具有重要意义。
为了实现轨道交通系统的高效运行，研究者们一直在探索运行模型和优化方法。
本文将介绍轨道交通系统运行模型和优化研究的相关内容。
一、轨道交通系统运行模型1. 轨道交通系统基本组成轨道交通系统由车辆、轨道、终端设备以及配套设施组成。
在运行过程中，车辆按照一定的时间表在轨道上运行，同时与终端设备和配套设施进行通信和协调。
2. 列车运行模型列车运行模型是轨道交通系统的核心模型，它描述了列车在轨道上的运行行为。
列车运行模型通常包括速度、加速度、制动距离等参数，并考虑到运行过程中的限制条件，如最大速度、最大加速度等。
3. 排队模型排队模型描述了车辆在轨道中的排队情况，它可以帮助我们了解交通系统的拥堵状况和交通流量。
排队模型可以基于车道、信号灯和进出口流量等因素进行建模，从而更好地预测和优化车辆的排队状况。
4. 信号控制模型信号控制是保证交通系统高效运行的重要手段之一。
信号控制模型通过研究交通信号的优化方法，以最小化车辆的延误时间和停车次数，从而提高交通系统的运行效率。
二、轨道交通系统优化研究1. 优化目标轨道交通系统的优化研究旨在提高交通系统的运行效率和乘客的出行体验。
常见的优化目标包括减少运行时间、减少乘客的乘坐时间、降低拥堵状况、提高运行的可靠性等。
2. 运行计划优化运行计划优化是轨道交通系统优化研究的重要内容之一。
通过合理调整列车的运行计划，可以确保列车在不同时段和路段的运行时间和间隔，从而降低拥堵状况，并提高乘客的出行便利性。
3. 信号优化信号优化是优化交通系统运行的重要手段，它可以通过研究交通信号的优化方法，来减少车辆的延误时间和停车次数。
通过合理设置信号灯的时长和相位，可以使车辆按照最优的速度和间隔通过交通路口，从而提高交通系统的运行效率。
4. 车辆部署优化在轨道交通系统中，车辆的部署对于系统的运行效率和乘客的出行体验都有重要影响。
轨道交通运营数据分析与预测模型
轨道交通运营数据分析与预测模型随着城市化进程的加速，轨道交通系统在现代城市中扮演着越来越重要的角色。
轨道交通作为一种高效、快速的交通方式，大大方便了人们的出行需求。
然而，轨道交通系统的运营数据分析和预测模型的建立，对于优化运行、提高服务质量以及实现可持续发展具有重要意义。
一、轨道交通运营数据分析轨道交通系统每天都会产生大量的数据，包括乘客流量、车辆运行状态、站点拥堵情况等。
通过对这些数据进行分析，可以深入了解运营情况，为轨道交通管理者提供科学决策的依据。
首先，车站乘客流量的分析可以帮助管理者了解客流高峰期和客流低谷期，从而合理安排列车发车间隔和站台服务人员。
其次，车辆运行状态的分析可以帮助管理者了解车辆的正常运行情况以及发现潜在故障，提前进行维修和保养，确保运营的安全性和可靠性。
最后，通过对站点拥堵情况的分析可以优化站点布局和设备配置，提高站点的运行效率。
二、轨道交通运营数据预测模型轨道交通运营数据预测模型是基于历史数据分析，通过数学模型和统计方法，预测未来一段时间内的客流量、运行情况等指标的变化趋势。
首先，客流量预测模型可以帮助轨道交通管理者在高峰期采取相应的措施，如增加运力、加密发车频次等，以应对客流拥堵和排队问题。
其次，运行情况预测模型可以帮助管理者检测车辆故障，提前采取预防和修复措施，减少运营事故和延误情况的发生。
最后，通过对未来一段时间内的准确预测，轨道交通管理者可以调整运营策略，提前做好资源配置和人员安排，以提高整体运营效率。
三、轨道交通运营数据分析与预测模型的挑战然而，轨道交通运营数据分析与预测模型的建立也面临着一些挑战。
首先，数据的质量和准确性对分析和预测的结果有重要影响。
如果数据采集不及时、不准确或者存在缺失，将会导致分析和预测结果的不准确性。
其次，轨道交通系统的复杂性使得分析和预测模型的建立变得复杂。
轨道交通系统涉及到的各种因素和变量众多，如车辆运行速度、乘客上下车时间等，需要建立复杂的模型才能准确地反映实际情况。
城市轨道交通环线清分模型优化研究
运营管理李春晓，杨慧芳，孙 诗，李卫星，刘 超（武汉地铁运营有限公司，湖北武汉 430000）第一作者：李春晓, 女, 工程师引用格式：李春晓, 杨慧芳, 孙诗, 等. 城市轨道交通环线清分模型优化研究[J]. 现代城市轨道交通, 2024(04): 113-119. LI Chunxiao, YANG Huifang, SUN Shi, et al. Research on the optimization of circular line clearing and the sharing model of urban railtransit[J]. Modern Urban Transit, 2024(04): 113-119.DOI:10.20151/ki.1672-7533.2024.04.0171 引言随着武汉市轨道交通线网规模日益扩大，截至2023年12月，已开通运营线路达到12条，总里程达到487.77 km ，车站总数达300座。
12号线作为第一条环形线路的即将开通，以及PPP （政府和社会资本合作模式）多运营主体运营模式的预期实施，对票务清分系统的精准性提出更高的要求。
本文结合线网实际情况，对既有清分算法进行优化研究，旨在提高客流和收益清分的精准性，同时也有助于更准确地掌握线网客流的时空分布特征，对超大规模网络化运营下的行车组织也具有摘 要：随着城市轨道交通线网规模不断扩大，乘客的出行路径选择日益多样，城市轨道交通运营也由单一主体向多运营主体发展。
这些变化都对清分收益和客流精准性提出更高的要求。
文章以武汉市轨道交通线网为研究对象，通过对既有清分模型进行适用性分析，并结合乘客出行行为调查数据，深入探讨换乘便利性、路径迂回因素以及环形线路如何影响乘客路径的选择。
研究提出一种迂回路径的识别方法，优化清分模型中有效路径筛选规则，并通过构造换乘便利性函数、迂回因子函数优化路径效用计算方法。
地铁施工期间交通疏解与城市道路改造设计
由于地铁项目的建设周期一般需 要4~5年的时间，而交通疏解工作是结 合地铁施工进行的，因而交通疏解的运 行周期较长。同时，地铁建设项目根据 施工流程，需分阶段且不同程度的占用 道路空间，为了保障道路的正常通行， 交通疏解方案的交通组织形式也应随之 不断变化。
交通影响大
一条轨道线路往往会跨越城市多 个区域，这些地区一般人流车流密集， 交通繁杂。地铁施工期间，这些地区站 点周边道路通行能力下降，拥堵现象加 剧，人们势必会选择其它道路出行或者 其它出行方式，导致区域路网交通压力 加大，出行时间增长，严重影响该地区 市民的工作与生活，并且站点周围的交 通阻塞也不利于施工车辆的进出和疏解 工作的开展。
交通疏解工作的成效直接影响到 站点周边道路的交通顺畅，关系到周 边路网的交通均衡，并且轨道线路是 通过站点相连，站点周边交通组织未 处理好，将会对轨道沿线区域的交通 产生影响，同时也会影响到城市整体 交通的发展。
涉及专业多
由于地铁站点通常规划设置在中 心区或老城区，车流量较大、人流较为 密集，为了避免道路空间因地铁施工被 占用所引起的交通拥堵，施工前需通过 道路拓宽改造、交叉口渠化、打通微循 环道路、公交行人的布置等方式合理 调整路网交通组织、分流道路交通压 力。在制定疏解方案的过程中，经常会 受到房屋、桥梁、挡土墙等构筑物的 影响限制，这就需要系统的梳理与周 边建筑物的关系。同时，应采取措施 避免施工区域尘土飞扬，减少对周边 绿化植被的破坏，提供健康的通行环 境。老城区内市政道路现状给排水、 电力、通信、燃气、照明等市政管线 错综复杂，为了保证市政管线的正常 使用，避免给片区市民的生活和工作 造成影响，同时给地铁预留足够的施 工作业面，地铁开工前应对施工影响 范围内的市政管线进行迁改。位于站 点附近交叉口范围内的信号灯、电子 警察、护栏、人行横道等交通配套设 施繁多，为了维护交通秩序，确保道 路通行安全，应结合路口交通组织调 整，合理设置交通配套设施。
城市交通规划中的交通流量预测模型
城市交通规划中的交通流量预测模型随着城市化的不断推进，城市交通拥堵问题日益突出，因此，合理的交通规划成为了解决交通拥堵的关键。
而交通流量预测模型就是城市交通规划中的重要工具之一。
本文将探讨一些常用的交通流量预测模型以及它们在城市交通规划中的应用。
交通流量预测模型一直是交通研究领域的热点之一。
通过对交通流量的预测，可以有效地指导交通规划的决策，提前预防交通拥堵，合理规划道路和交通设施，提升城市交通的效率和便捷性。
一、回归模型回归模型是交通流量预测中常用的一种方法。
通过回归模型，可以基于历史数据和其他相关因素，对未来的交通流量进行预测。
常见的回归模型包括线性回归和多元回归。
线性回归模型假设交通流量与一些影响因素之间存在线性关系，通过对历史数据的回归分析，可以得出不同因素对交通流量的影响程度。
然后，根据这个关系，可以预测未来交通流量的变化趋势。
线性回归模型简单易懂，适用于简单的交通系统。
多元回归模型则考虑了更多的因素，比如道路长度、道路宽度、人口数量等等。
通过对这些因素进行回归分析，可以更准确地预测交通流量的变化。
但是，多元回归模型的建立需要借助大量的数据，并且对数据的质量和准确性要求较高。
二、时间序列模型时间序列模型是一种基于时间序列数据的交通流量预测方法，它假设未来的交通流量与过去的交通流量有关。
常见的时间序列模型包括移动平均模型、指数平滑模型和自回归模型。
移动平均模型通过对历史交通流量的平均值进行预测，来推测未来的交通流量。
这种模型适用于交通流量呈现周期性变化的情况，例如日循环或周循环。
然而，移动平均模型无法考虑其他影响因素，对于复杂的交通系统预测效果有限。
指数平滑模型则是基于过去的交通流量数据对未来进行预测。
它会自适应地调整权重，使得近期的数据对预测结果的影响更大。
指数平滑模型适用于交通流量变化较为平稳的情况，但对于交通流量的季节性和趋势性变化的预测效果较差。
自回归模型是一种基于时间序列数据自身的模型，它假设未来的交通流量与过去的交通流量和其他相关因素有关。
城市轨道交通线路规划优化模型与算法
１ 轨道 交通线路规划模型构建
（ ）每 个 交通 小区 的出行 需求 已知 ，且 固定 不变 ； １ （ ）轨 道 交通旅 行速 度 固定不 变 ； ２ （ ）轨 道 交通容 量 无限制 。 ３
浦东路 （ 新村 路一 桃浦 路 ） 周边 区域居 民的 出行 减少 绕行 。 １ １ 假 设 ．
过桃浦 东路 地 道的 交通 流量 达到 １ ７万 ｐ ｕ１ｈ ． ８ ｃ ／２ ，趋 向于
，１ 若路 网方案 中 （ ＝１２ ｛ ，
结点间设有线路
（ １ ）
饱和状态。周边道路新村路 、真南路 、桃浦路及大渡河
１０ 否 则
． 路的 饱和 度 不宜 乐观 ，在 ０８， ． 之 间 ，特 别是真 南 路 １３ 目标 函数 ． ．９ ７－ ５ ０ （ 新村 路 以西 ）要 达到 ０ ５ 交叉 Ｅ桃浦 路 ／ ．。 ９ ｌ 大渡 河 路 和 １ ． 轨 道 交通 投资 最小 ＇１ ３ 真 南路 ／ 新村 路 这 ２ 交 叉 Ｅ的饱和 度达 到 ０８， ． 。 个 ｌ ． ．８ ３－ ４ ０ 第 一个 目标 就 是 要 寻 求一 个 特 定 的 解 向量 ，使 得
轨 道交 通站 点 的邻 接矩 阵 即轨 道 路 网 Ｇ 尺 ，边 集 （ ） Ｒ＝尺 … ｒ ） （ ，洳… 即为决 策变 量的 向量 ，其 中的 元素 即为
３ 方案 １ 期 通 过 桃 浦东 路 地 道 的 交通 流 量 ，除 了 决 策 变量 。模 型 最优 解 的 边 集 Ｒ ＝尺… ｒ … 将 形 成 轨 ． 远 （ ， ） ， 铁 路 两 边 的需 求 交 通 量 占到 地 道 交通 总 量 的 ６％￣ ０ 道路 网规划 方案 的 向量 ，其 中 ０ ７ ％， 的含 义 为 ： 过境 的 交通 流 量 占到地 道 交通 总量 的 ３ ％ ４ ％。远 期 通 ０ ￣０
数学模型在交通规划和优化中的应用案例
数学模型在交通规划和优化中的应用案例交通规划和优化是当今社会中一个重要的领域，它关乎着城市的发展和居民的生活质量。
而数学模型作为一种强大的工具，在交通规划和优化中发挥着重要的作用。
本文将通过几个实际案例，介绍数学模型在交通规划和优化中的应用。
案例一：交通流量预测模型在城市交通规划中，准确预测交通流量是非常重要的。
通过数学模型可以建立交通流量预测模型，帮助交通规划者合理规划道路和交通设施。
例如，可以利用历史交通数据和统计模型，预测未来某一时段的交通流量。
通过这种方式，交通规划者可以根据预测结果，合理规划道路的宽度、车道数目以及交通信号灯的设置，从而提高道路通行能力，减少交通拥堵。
案例二：交通信号优化模型交通信号优化是交通规划和优化中的一个重要问题。
通过数学模型可以建立交通信号优化模型，帮助优化交通信号的设置和调度。
例如，可以利用交通流量数据和优化算法，确定每个路口交通信号的时序和配时。
通过这种方式，交通规划者可以最大限度地提高道路通行能力，减少交通拥堵和交通事故的发生。
案例三：公共交通线路优化模型公共交通线路的优化是提高城市交通效率的关键。
通过数学模型可以建立公共交通线路优化模型，帮助优化公共交通线路的设计和运营。
例如，可以利用居民出行数据和网络优化算法，确定公交线路的最优路径和站点设置。
通过这种方式，交通规划者可以提高公共交通的覆盖率和运行效率，减少居民的出行成本和交通拥堵。
案例四：停车场管理模型停车问题是城市交通中的一个重要问题。
通过数学模型可以建立停车场管理模型，帮助优化停车场的设计和管理。
例如，可以利用停车需求数据和优化算法，确定停车场的最优布局和停车位的数量。
通过这种方式，交通规划者可以提高停车场的利用率，减少停车位的浪费，解决停车难题。
综上所述，数学模型在交通规划和优化中的应用案例丰富多样。
通过数学模型的建立和优化，交通规划者可以更加科学地进行交通规划和优化，提高城市交通的效率和居民的出行体验。
城市轨道交通列车交路开行方案优化研究
城市轨道交通列车交路开行方案优化研究摘要：随着城市人口的不断增长，部分城市轨道交通线路客流时空分布不均。
基于这一背景，单线路运营组织可能会形成高峰时期部分路段运力供给不足、部分路段运力较差、服务水平较低的现象。
在这方面，中国已经率先实施了大小交路。
城市轨道交通大小交路方案是在固定编组方案和停靠方案的条件下，基于大小交路模式确定每个时间段的列车运行次数，一方面可以促进客流与运能的匹配，另一方面可以节约列车资源，在列车保持合理载重的情况下，提高服务水平。
关键词：城市轨道交通；大小交路；开行方案；根据城市轨道交通客流分布不均衡的特征，结合大小交路运营组织特点，以乘客出行成本和运输企业运营成本最小为目标，考虑断面满载率、列车运用数量、列车追踪间隔及最小发车间隔等约束，建立城市轨道交通列车大小交路开行方案双目标非线性整数优化模型，采用线性加权法将双目标模型转化为单目标模型后应用遗传算法进行求解，案例分析验证模型的效果，为运输企业行车组织提供理论参考，并对小交路区段折返点、区段客流比重进行灵敏度分析。
一、模型基本假设1.交路模式描述。
研究对象为具有n个车站的城市轨道交通直线型线路，为车站集合，为便于运营组织线路采用两层交路，其中大交路列车全线贯通运营，列车从车站S1行至车站Sn后折返，小交路列车为部分区段运营，车站Sa及车站Sb为折返站;小交路列车发车频率为大交路列车发车频率的整数m 倍，列车定员为Cz，大小交路列车共线运行区段记为M2，其他区段记为M1。
2.基本假设。
(1)从规划设计的角度考虑，线路中每个车站均具备折返条件。
(2)研究时段内，大小交路列车发车间隔不变，上下行列车成对开行。
(3)研究时段内的客流量由这一时段内的列车平均分担。
4)为便于绘制运行图，小交路列车发车频率为大交路列车发车频率的整数倍。
(5)列车车底周转方式为大小交路独立运营使用，且具有相同的车型和编组。
(6)列车停站方案为站站停，停站时间由站内上车乘客数量决定。
交通拥堵预测模型及优化策略
交通拥堵预测模型及优化策略随着城市化进程不断推进，城市交通拥堵成为了人们日常生活中的一个普遍难题，影响着人们的生产、生活、休闲等多个方面。
为了有效地缓解交通拥堵，不断优化城市交通，提升人们的出行体验，交通拥堵预测模型及优化策略应运而生。
一、交通拥堵预测模型针对城市交通拥堵，我们可以通过构建交通拥堵预测模型来对未来的交通拥堵情况进行预测，从而采取相应的优化措施。
首先，在构建交通拥堵预测模型时，我们需要对城市道路网络进行建模。
利用交通流量、速度等数据，我们可以构建出道路网络的拓扑结构，并通过道路的长度、宽度、限速等属性对其进行描述。
同时，我们还需要考虑城市交通拥堵的原因，例如特定时间段的高峰期、道路施工、恶劣天气等，以此为基础构建出交通拥堵预测模型。
其次，随着城市交通数据的不断积累，我们可以通过机器学习的方法，构建出更加精准的交通拥堵预测模型。
例如，我们可以利用神经网络模型，通过历史交通数据，学习出道路流量、速度等与交通拥堵程度的关系，从而对未来的交通拥堵情况进行预测。
二、交通拥堵优化策略在交通拥堵优化策略的制定过程中，我们可以根据交通拥堵的原因和影响，提出相应的优化措施。
首先，对于特定时间段的高峰期，我们可以通过推迟或提前工作时间、错开上下班时间，有效地分流交通流量，减少交通拥堵。
此外，对于特定区域的拥堵瓶颈，我们可以增设绿化信号灯、限制车辆通行等方式，有效地分散交通流量，减少交通拥堵。
其次，对于道路施工等情况引起的拥堵，我们可以针对不同施工区域和时间，制定相应的施工计划，减少其对交通的影响。
同时，在施工过程中，我们还可以采用临时性的交通疏导措施，例如挂起拦路标志、设立临时路障等方式，引导交通流量绕行，减少交通拥堵。
最后，对于恶劣天气等突发情况引起的拥堵，我们可以提前出动清障车辆、加强交通管制等措施，及时疏导交通，减轻交通拥堵的影响。
三、交通拥堵预测模型与优化策略结合交通拥堵预测模型与优化策略可以相辅相成，实现交通拥堵的精准预测和有针对性的优化策略。
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１ 理 论 分 析
１ １ 正 常情 况城 市道 路车辆 运行 总 时间 ．
城 市道路 网布 局典 型 的棋 盘式 如 图 １所 示 。１
上面是 单条 路 线 的 运 行 时 间 ， 际交 通 是 均 匀 实
收 稿 日期 ： ０ １０ －７ ２ １—５０ 作者简介 ： 李 刚（９ ６ ） 男 ， １８ 一 ， 在读研究生 ， 主要从事车辆运行与管 理研究 。
第 ３ 卷第 ３ ７ 期
２１ ０ １年 ９月
湖
南
交
通
科
技
Ｖ０１３ ． ７ Ｎｏ． ３ Ｓ ｐ． ｅ ２０１ １
ＨＵ ＮＡＮ ＣＯ ＭＵ Ｃ Ｉ Ｃ ＥＮ Ｄ Ｔ ＨＮＯＬ Ｍ ＮＩ ： ＯＮ Ｓ Ｉ ＣＥ ＡＮ ＥＣ ＡＴ ＯＧＹ
文章编 号 ： ０ ８８ ４ ２ １ ）３０ ３ —４ １ ０ —４ Ｘ（０ １ ０ ＿ １ １０
均 衡原理 表 明 ：当交 通 网络 达 到 用 户 均 衡 ， 连 接 在 同一 Ｏ Ｄ对 的路 径 中 ， ／ 有人 走 的路 程有 相 同的 出行 成本 ， 而且 小 于 没 有 人 走 的路 径 的 出行 成 本 【 地 ６ 】
５ —８的行驶 总 时间 为 ：
论证 ， 可以为交通管理部门的分流方案提供依据。
Ｔ Ｌ Ｖ＝ ／ ＝ｒ ×［ ＋ ． ×（ ／ ） ］ （ ） ＝ ／ ｓ １ ０ ２ Ｑ Ｃ 如 ２
式 中 ： 为 自由流状 态下 车流 的运行 时 间 。 １２ 正 常情 况下 车 流 均 布在 路 网 中的 车流 运 行 总 ．
基 于 地 铁 修 建 期 交 通 分 流 的 优 化 模 型
李 刚
４ ０７ ） １０ ６ （ 沙理工大学 ， 长 湖南 长沙
摘
要 ： 述 了地铁 修 建期 间城 市公路 交通 流 的特 点。利 用堵 塞速 度 与 交通 量和 道路 通 论
行 能力 的 Ｍ Ｃ 曲线模 型 ， Ｔ 结合 Ｗａｄｏ ｒｒｐ用户 均衡 原理 ， 立 了地 铁 修 建 期 的 交通 分 流模 型 。 建 并 以长 沙市五 一路地 铁 ２号 线修 建为 实例 ， 所建模 型进 行论 证 。分 析表 明 ， Ｗａｄｏ 对 用 ｒｒｐ用户 均衡 原理 来分 析 密度 较 大的 交通 流 ， 以使 交通分 流达到 时 间上 的最优 化 。 可
１２ ３
湖
南 交 通 科 技
３ ７卷
分布在如图 １ 所示 的路网中的。假设车流均匀分布
在 Ⅳ条 车 道 上 ， 每 条 车 道 上 分 布 的 车 流 是 随 机 而
Ｑ 为分流后原来车道上的交通量与 由 车道 ￡
分 流到 条车道 的交 通量 之 和 ， ： 即 Ｑ ＝ 口 ｉ ＋Ａ ｆ ｑ （） ６
来 影 响使用 者 的路 径选 择 行 为 ， 到 交 通 分 流 的 目 达 的 Ｊ 。本 文借 鉴 了 国 内外 关 于 交 通 堵 塞 速 度 与 交
通 因素 的关 系的先 进模 型 ， 于 刚性分 流 的原理 ， 基 针
对地 铁修 建期 间交 通 流 所 呈 现 的特 性 ， 用 节 点 分 利
关键词 ：地铁修 建 ；交通分 流 ； ｒｒｐ用户 均衡 原理 ； Ｃ曲线 Ｗａｄｏ ＭＴ
中 图分 类 号 ：Ｕ４ １ ９ 文 献标识 码 ： Ｂ
０ 引 言
随着 经济 的发 展 ， 民生 活水平 的提高 ， 车保 人 汽
有 量 逐 年 上 升 。２ ０ 年 中 国 汽 车 生 产 量 为 ０９
析法 对交 通流 进行 理论 分析 。用 Ｗａｄｏ ｒｒｐ用户 均 衡
图 １ 城 市 道 路 网棋 盘 式布 局
原理 ， 建立 了交 通分 流模 型 ， 以长 沙市 五一 路地 铁 并 ２号线 修 建 这 一 复 杂路 网为 实 例 ， 模 型 加 以 分 析 对
根 据公式 （ ）设 １ — ［ ＋ ．０× Ｑ Ｃ ｍ 塞 度＝ １ Ｏ２ （ ／ ） ］ （） １ 式 中 ： 为 自由流 速 度 ；Ｑ为 道 路 的交 通 量 ；ｃ为
道路通 行 能力 。
中的主导方法 ； 柔性分流是非强制性分流 ， 它是借鉴 道 路拥 挤 收费 的方 法 ， 通过 调整 不 同车 型 收 费 费率
的， 车流的驶入方向仍然如图 １ 。 所 以 ， 的运 行 时 间是 Ⅳ条 道 路上 车 流全 部 到 总
达 节点 ８所 用 的总时 间 ， 因此总 时 间为 ：
Ｎ
＝
以上交通分流模 型的建立 ， 没有提到分流的原 则， 我们 引用 Ｗａｄｏ 户 均衡 原理 。 ｒｒｐ用户 ｒｒｐ用 Ｗａｄｏ
堵塞 速 度 模 型 满 足 这 一 交 通 特 性 ， 模 型 如 公 式 其 （ ） １。
１ ９ ９ ３７ ０９４台 ， 相对 于 ２０ ０８年 的 ９２９１０ 增 长 率 ９ ８ ， 为 ４ ．％ … 。同 时 ， 车 保 有 量增 长 速 度 惊 人 ， ８３ 汽 由
２０ ０ ８年 的 ４９ ５万 到 ２ ０ ７ ０ ９年 的 ６３ ０多 万 辆 。 ０ 汽 车保 有量 的逐 年增 长 ， 与城 市 大 力 发展 轨 道 交通
到 ９为路 网 的节 点 ， 一股 交 通 流 欲 从 １ 点 到 达 节 节
点８ 。正 常情 况驾 驶员 选 择路 线 都是 以路程 最 短 为 目的 ， 以选 择 的行 车 路 线 为 ｌ ５ ８ 由于 城 市 所 一 — 。
交通是交通密度大 ， 路网密度高 ， 人车混合的复杂交
通 流 ， 流从 节点 １到 达 节 点 ８的行 车 速 度 受 交通 车 密 度大 这一 特 点 影 响 显 著 。ＭＴ 曲线 所 建 立 的 Ｃ
所产 生 的地铁 修 建 ， 加 剧 了交通 堵 塞 。 特别 是 地 都 铁修建 ， 它严重 影 响 了道 路 的通 行 能 力 。 因此 如何 在地铁 修 建期 间对 数量 庞大 的交通 量进 行分 流 是交 通管理 部 门工作 的重 中之 重 。
交 通 分 流分 为 刚性 分流 和 柔性 分 流 ， 刚性 分 流 也称强 制性 分 流 ， 通分 流 的效 果 比较 明显 ， 交 是交 通