城市轨道交通路网多站协同客流控制研究
发布时间：2024-05-24 23:29
随着城市轨道交通路网的日益完善,乘客的出行更为便利。但城市轨道交通系统在吸引大量乘客的同时,其拥堵现象也变得越来越严重。这不仅严重影响了我国城市轨道交通网络的运营效率,而且大大降低了城市轨道交通网络的运营安全性。在这样的背景下,对运输组织水平和客运服务水平提出了更高的要求。因此,如何准确把握成网条件下客流演化规律、缓解交通拥堵,从而为运营管理部门提供切实可行的方案及理论依据课题的研究是亟需解决的关键课题。城市轨道交通高峰时段乘客出行具有需求量大、到达时间相对集中、方向性明显的特征,日益加剧了客流需求与运输能力不匹配之间的矛盾。为了协调运输能力和需求不匹配的矛盾,提高乘客在车站和列车上的安全与舒适性,迫切需要制定合理的客流控制方案,协同车站和线路能力,提高城市轨道交通系统的运输组织水平。针对上述问题,本文系统地考虑了城市轨道交通服务能力与出行需求的匹配关系,通过路网层面的需求调节、引导客流时空分布,缓解供需矛盾。本文主要进行了以下研究:(1)分析了城市轨道交通客流控制的背景及研究意义,并从乘客的路径选择、路网客流分配和客流控制三个方面进行综述;界定了本文研究的城市轨道交通多站协同客流控制...
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 路径选择研究
1.2.2 路网配流研究
1.2.3 客流控制研究
1.2.4 研究现状总结
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 本章小结
2 城市轨道交通多站协同客流控制问题分析
2.1 问题定义
2.2 多站协同客流控制的影响因素分析
2.2.1 客流需求特征
2.2.2 线路输送能力供给
2.2.3 路网拓扑结构
2.3 城市轨道交通客流拥堵疏解措施
2.3.1 运力配置措施
2.3.2 客流控制措施
2.4 基于滚动时域优化的多站协同客流控制的框架分析
2.5 本章小结
3 基于AFC数据的乘客路径选择行为建模与标定
3.1 基于AFC数据的路径选择行为分析
3.2 乘客路径选择行为建模
3.2.1 路径选择影响因素
3.2.2 路径选择模型
3.3 基于贝叶斯的参数标定模型
3.3.1 变量描述与符号说明
3.3.2 路网重建
3.3.3 基于贝叶斯的路径选择行为模型推导
3.4 基于M-H抽样的MCMC求解算法
3.4.1 MCMC方法
3.4.2 参数标定算法过程
3.5 本章小结
4 城市轨道交通多站协同客流控制模型和求解算法
4.1 模型假设与参数说明
4.2 决策变量与目标函数
4.3 模型约束
4.3.1 路径选择行为约束
4.3.2 客流需求约束
4.3.3 乘客上下车约束
4.3.4 站台容纳能力约束
4.3.5 列车运行时间约束
4.3.6 限流和乘客进站约束
4.4 基于滚动时域优化的限流方案制定及求解方法
4.4.1 滚动时域客流控制策略制定流程
4.4.2 多目标优化问题求解
4.4.3 基于粒子群的城市轨道交通多站协同客流控制模型求解算法
4.5 本章小结
5 案例
5.1 案例背景分析与区域路网重建
5.1.1 案例背景分析
5.1.2 区域路网重建
5.2 路径选择行为参数标定
5.2.1 基础数据
5.2.2 参数标定结果及路径选择比例计算
5.3 多站协同客流控制方案求解过程
5.3.1 客流需求数据输入
5.3.2 客流控制求解结果分析
5.3.3 不同时间粒度的客流控制方案满意度结果分析比较
5.3.4 多站协同限流与仿真效果对比分析
5.3.5 多站协同客流控制结果分析
5.3.6 与已有多站协同客流控制研究对比分析
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 主要研究工作
6.2 论文创新点
6.3 研究展望
参考文献
附录
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
本文编号：3981376
【文章页数】：100 页
【学位级别】：硕士
【文章目录】：
致谢
摘要
ABSTRACT
1 绪论
1.1 研究背景与意义
1.1.1 研究背景
1.1.2 研究意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 路径选择研究
1.2.2 路网配流研究
1.2.3 客流控制研究
1.2.4 研究现状总结
1.3 研究内容与技术路线
1.3.1 研究内容
1.3.2 技术路线
1.4 本章小结
2 城市轨道交通多站协同客流控制问题分析
2.1 问题定义
2.2 多站协同客流控制的影响因素分析
2.2.1 客流需求特征
2.2.2 线路输送能力供给
2.2.3 路网拓扑结构
2.3 城市轨道交通客流拥堵疏解措施
2.3.1 运力配置措施
2.3.2 客流控制措施
2.4 基于滚动时域优化的多站协同客流控制的框架分析
2.5 本章小结
3 基于AFC数据的乘客路径选择行为建模与标定
3.1 基于AFC数据的路径选择行为分析
3.2 乘客路径选择行为建模
3.2.1 路径选择影响因素
3.2.2 路径选择模型
3.3 基于贝叶斯的参数标定模型
3.3.1 变量描述与符号说明
3.3.2 路网重建
3.3.3 基于贝叶斯的路径选择行为模型推导
3.4 基于M-H抽样的MCMC求解算法
3.4.1 MCMC方法
3.4.2 参数标定算法过程
3.5 本章小结
4 城市轨道交通多站协同客流控制模型和求解算法
4.1 模型假设与参数说明
4.2 决策变量与目标函数
4.3 模型约束
4.3.1 路径选择行为约束
4.3.2 客流需求约束
4.3.3 乘客上下车约束
4.3.4 站台容纳能力约束
4.3.5 列车运行时间约束
4.3.6 限流和乘客进站约束
4.4 基于滚动时域优化的限流方案制定及求解方法
4.4.1 滚动时域客流控制策略制定流程
4.4.2 多目标优化问题求解
4.4.3 基于粒子群的城市轨道交通多站协同客流控制模型求解算法
4.5 本章小结
5 案例
5.1 案例背景分析与区域路网重建
5.1.1 案例背景分析
5.1.2 区域路网重建
5.2 路径选择行为参数标定
5.2.1 基础数据
5.2.2 参数标定结果及路径选择比例计算
5.3 多站协同客流控制方案求解过程
5.3.1 客流需求数据输入
5.3.2 客流控制求解结果分析
5.3.3 不同时间粒度的客流控制方案满意度结果分析比较
5.3.4 多站协同限流与仿真效果对比分析
5.3.5 多站协同客流控制结果分析
5.3.6 与已有多站协同客流控制研究对比分析
5.4 本章小结
6 结论与展望
6.1 主要研究工作
6.2 论文创新点
6.3 研究展望
参考文献
附录
作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集
本文编号：3981376
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjilunwen/jtysjj/3981376.html
