城市轨道交通网络客流调控方法

发布时间：2017-10-30 08:38

  本文关键词：城市轨道交通网络客流调控方法

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【摘要】：城市轨道交通以其快捷、准时、安全、环保的优点,吸引和承载了越来越多的客流。因为路网供给能力无法满足出行需求,带来网络客流时空分布不合理,出现严重拥挤、出行延误、出行不可达等现象,降低乘客出行质量和路网服务水平。针对这些供需矛盾问题,本文提出客流调控方法,通过调节供需,改善客流分布,优化供需匹配,提高路网服务水平和乘客出行质量。围绕城市轨道交通客流调控的理论与方法,本文主要完成了以下研究内容：(1)城市轨道交通运营网络模型构建与分析总结城市轨道交通物理网络结构、列车运行计划、以及乘客出行特征,构建由供给子网、需求子网和客流分布子网组成的城市轨道交通运营网络,刻画网络要素及其层次结构,给出运营网络的形式化描述。并分析运营网络供给时空配置特征、供需匹配带来的客流产生与流转、剩余能力变化与出行调整。(2)城市轨道交通运营网络客流调控框架与方法概述总结供需匹配矛盾的一般性体现,包括：客流拥挤、流转停滞和流转中断；提炼出客流超限、超长延误和出行不可达三种典型矛盾；分析矛盾成因,包括供给能力时空配置与出行需求分布不一致,以及乘客对路网剩余承载能力信息无法准确掌握。据此,提出城市轨道交通客流调控框架及其对应的调控方法。客流调控方法包括列车运行计划优化、路网物理结构调整和运营信息传递,其中通过微观车站运营调整来限制客流的方式即客流控制,通过运营状态信息传递的方式调节出行,即客流诱导。从客流调控瓶颈入手,重点分析容量约束下的客流控制与面向可达性的客流诱导,例证两种方法的必要性,及其对应的调控策略。(3)容量约束下的网络流入客流协同控制模型构建与求解考虑候车节点容量、列车容量、列车时刻表、出行需求等约束,构建以乘客平均延误时间和个体最大延误时间最小为目标的流入客流协同控制模型；提出以粒子群算法为基础、考虑客流超限与超长延误来源的启发式求解方法；求解中的需求加载既考虑了静态随机路径选择,又考虑了路网动态均衡配流,以仿真的方式加载需求并求解适应度；进行了流入客流控制实验,分析对比了控制前后路网客流的延误程度,说明了均衡配流、客流控制对容量冲突消解起到的积极作用,验证了模型和算法的有效性。(4)面向可达性的客流诱导模型构建与求解给出供给网络约束和出行需求驱动下的可达性诱导模型框架与诱导信息集合；提出求解最晚出发时间、最优可达路径和K最优可达路径的算法。以北京城市轨道交通路网为背景,选取实际运营的列车运行计划,实验分析出行动态可达性,以及客流诱导信息发布的变化,并讨论了可达性信息发布对出行需求调控的有效性。通过本文的研究取得了如下创新性成果：(1)构建了能够反映城市轨道交通路网供给能力、出行需求、以及供需匹配的多层次、多属性运营网络模型。(2)归纳了容量约束下的客流超限、需求耦合带来的超长延误和时间约束下的出行不可达三类典型供需矛盾,挖掘矛盾成因,并据此提出城市轨道交通客流调控框架。(3)分析证明了为保障换乘站候车节点满足安全容量约束,进行网络流入客流协同控制的必要性：提出了考虑候车节点容量约束的网络流入客流协同控制模型以及考虑客流流入影响的求解方法。(4)从换乘衔接角度,分析证明城市轨道交通出行不可达这一现象存在的普遍性与必然性,以及可达性诱导的必要性,并构建面向可达性的客流诱导模型。本文以城市轨道交通乘客出行需求与路网供给之间的关系与矛盾为契入点,提出城市轨道交通客流调控理论,构建客流调控框架,讨论客流调控方法,给出运营网络约束下的路网客流协同控制模型和可达性诱导模型,并进行模型求解与实验分析,为优化供需匹配,消解典型供需矛盾,提供解决方法,为提高路网的安全、效率与服务质量提供理论的参考与支撑,也为客流调控的理论研究与工程实践打下基础。
【关键词】：城市轨道交通 客流调控 运营网络 客流控制 客流诱导
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U293.13
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-8
• ABSTRACT8-14
• 1 绪论14-32
• 1.1 研究背景及意义14-16
• 1.1.1 论文研究背景14-15
• 1.1.2 研究目的和意义15-16
• 1.2 研究内容16
• 1.3 国内外研究文献综述16-29
• 1.3.1 交通网络模型相关研究16-20
• 1.3.2 路径选择与客流分配相关研究20-24
• 1.3.3 客流调控相关研究24-28
• 1.3.4 研究现状评述28-29
• 1.4 技术路线与论文结构29-32
• 1.4.1 技术路线29-30
• 1.4.2 论文结构30-32
• 2 城市轨道交通运营网络模型构建与分析32-56
• 2.1 城市轨道交通路网分析32-34
• 2.1.1 城市轨道交通物理网络结构32-33
• 2.1.2 列车运行计划33-34
• 2.2 乘客出行分析34-40
• 2.2.1 出行需求34-35
• 2.2.2 出行环节35-36
• 2.2.3 出行的约束条件36-37
• 2.2.4 出行选择37-40
• 2.3 城市轨道交通运营网络模型构建40-48
• 2.3.1 已有网络模型分析40
• 2.3.2 城市轨道交通运营网络构成40-41
• 2.3.3 运营网络基本要素41-43
• 2.3.4 运营网络分层结构43-44
• 2.3.5 运营网络描述44-48
• 2.4 城市轨道交通运营网络供需匹配过程48-55
• 2.4.1 运营网络的供给时空配置49-50
• 2.4.2 客流的产生与流转50-52
• 2.4.3 网络剩余承载能力与出行调整52-55
• 2.5 本章小结55-56
• 3 城市轨道交通网络客流调控框架与方法概述56-78
• 3.1 运营网络供需匹配矛盾56-61
• 3.1.1 供需矛盾体现56-57
• 3.1.2 典型供需矛盾57-59
• 3.1.3 矛盾成因分析59-61
• 3.2 客流调控框架61-62
• 3.3 客流调控方法概述62-64
• 3.3.1 供给调控62-63
• 3.3.2 需求调控63-64
• 3.3.3 供需协同调控64
• 3.4 客流调控的瓶颈问题64-76
• 3.4.1 客流调控的瓶颈问题概述64-65
• 3.4.2 容量约束下的客流控制65-69
• 3.4.3 面向可达性的客流诱导69-76
• 3.5 小结76-78
• 4 容量约束下的网络流入客流协同控制模型与求解78-104
• 4.1 网络流入客流协同控制模型78-83
• 4.1.1 已有的网络流入客流协同控制模型分析78-80
• 4.1.2 客流控制的目标与评价指标80-82
• 4.1.3 容量约束下的网络流入客流协同控制模型82-83
• 4.2 求解方法83-92
• 4.2.1 求解方法概述83-84
• 4.2.2 启发式的解空间筛滤规则84-85
• 4.2.3 考虑约束的粒子群求解方法85-88
• 4.2.4 仿真推演与需求加载88-92
• 4.3 实验分析92-102
• 4.3.1 不分方向流入客流控制实验92-95
• 4.3.2 分方向流入客流控制实验95-98
• 4.3.3 实证分析98-102
• 4.4 本章小结102-104
• 5 面向可达性的客流诱导模型与求解104-126
• 5.1 面向可达性的客流诱导模型104-105
• 5.2 OD动态可达性计算方法105-109
• 5.2.1 最晚可达时间计算方法105-107
• 5.2.2 最优可达路径计算方法107-109
• 5.3 时刻表约束的K短路径计算方法109-118
• 5.3.1 K短路计算方法109
• 5.3.2 相关定义和概念109-112
• 5.3.3 查找K短路的关键步骤112-114
• 5.3.4 求解K短路径的标号设定算法114-117
• 5.3.5 考虑换乘时间的K短可达路径117-118
• 5.4 实验分析118-124
• 5.4.1 实验概述118-119
• 5.4.2 动态可达性的存在验证119-121
• 5.4.3 可达性信息传递示例121-122
• 5.4.4 可达性诱导调控效果讨论122-124
• 5.5 本章小结124-126
• 6 结论与展望126-130
• 6.1 研究内容及结论126-127
• 6.2 论文创新点127
• 6.3 论文不足与未来研究方向127-130
• 参考文献130-138
• 附录A 粒子群算法主程序138-145
• 附录B 客流分配算法主程序145-147
• 附录C 客流超限与超长延误来源计算主程序147-153
• 附录D 基于可达性的客流诱导算法应用的系统界面153-154
• 作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果154-158
• 学位论文数据集158

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