基于城市轨道交通网络运营的客流分布预测研究

论文摘要

随着一些大城市轨道交通整体网络的逐步形成,运营管理也将逐步过渡到网络化运营的新阶段。客流作为轨道交通运营组织的基础,其大小和分布特征决定了整个系统的运营组织方案。轨道交通网络形成之后,单线运营的客流分布将会随着线路的增加呈现新的特点,引起线网的客流分布随之相应变化,特别是在“一票换乘”实施的条件下,乘客在轨道交通系统中的出行路径由于存在不同的换乘选择而具有更明显的多样性。同时,在新线接入、运营异常等情况下,整个网络客流分布也将随之发生相应的变化。因此,本文希望通过对轨道交通网络客流分布的研究,为他们提供网络化运营条件下的客流时空分布特点及规律的相关信息作为参考,来更加合理地安排未来网络化运营计划,提高运输组织水平和客运服务水平。首先,本文分析了国外典型大城市(东京、首尔)的轨道交通系统和典型线路的客流情况,得出具有较长历史的城市轨道交通系统客流成长的一般趋势规律。然后,分析了网络化下客流分布变化的原因,着重研究了网络客流分布的时空特征和变化规律。同时,本文借鉴城市道路网的相关理论,建立了多概率选择客流分布模型及算法,以计算出OD对间各有效路径的客流分配比例。根据目前“一票通”票务清分系统所能积累的基础客流数据,计算车站、断面、线路和线网客流量,建立网络化下客流指标体系。最后,本文以上海为例,将根据现有客流统计资料,分析上海轨道交通网络客流分布的时空特征和客流波动规律,并运用NetPIAS系统计算出来的OD对客流分配比例结果,研究客流在断面和线路上的分配。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 研究意义
• 1.3 国内外研究现状
• 1.4 研究内容和技术路线
• 1.4.1 研究内容
• 1.4.2 技术路线
• 第2章 国外大城市轨道交通客流变化趋势分析
• 2.1 东京轨道交通客流变化趋势
• 2.2 首尔轨道交通客流变化趋势
• 2.3 国外典型大城市轨道交通客流变化趋势总结
• 第3章 网络客流分布的理论分析
• 3.1 网络化下客流分布变化的原因
• 3.1.1 网络规模的扩展
• 3.1.2 路径选择多样化
• 3.1.3 运营异常
• 3.2 网络化下客流时间分布形态的变化
• 3.3 网络化下客流空间分布形态的变化
• 3.3.1 网络客流空间分布形态的变化
• 3.3.2 线路客流分布形态变化
• 3.3.3 各断面上客流分布特性
• 3.3.4 上下行方向上客流分布特性
• 3.4 本章小结
• 第4章 网络客流分布模型及指标研究
• 4.1 最短路径法的缺陷
• 4.2 多路径概率选择客流分布模型及算法
• 4.2.1 客流分布预测影响因素分析
• 4.2.2 综合阻抗的建立
• 4.2.3 K短路搜索
• 4.2.4 OD间路径客流分配比例计算
• 4.2.5 多路径概率选择模型算法流程图
• 4.3 网络运营条件下的客流指标体系
• 4.3.1 客流基础数据计算
• 4.3.2 客流指标体系
• 4.4 本章小结
• 第5章 实例
• 5.1 上海轨道交通运营概况
• 5.2 上海轨道交通客流分布特点及分析
• 5.2.1 网络客流变化趋势
• 5.2.2 线路时间分布特征
• 5.2.3 线路空间分布特征
• 5.3 网络客流分布实例计算
• 5.3.1 断面客流计算分析
• 5.3.2 线路客流计算分析
• 第6章 结论
• 6.1 主要工作和结论
• 6.2 进一步研究的内容
• 致谢
• 参考文献
• 个人简历 在读期间发表的学术论文与研究成果