城市轨道交通网络突发客流特性及传播影响分析

发布时间：2017-11-28 22:11

  本文关键词：城市轨道交通网络突发客流特性及传播影响分析

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【摘要】：随着中国经济的不断发展,城市化问题日益明显,城市和城市交通迎来了快速发展和变革期,机动化水平达到了前所未有的高度。面对城市居民日益增长的出行需要,轨道交通以其大运量、安全、快速、准时、节能等优势从众多交通方式中脱颖而出,成为公共交通系统的骨干力量,并在中国各大城市投入建设运营。与此同时,经济的发展带来了城市居民对文化生活品质的新要求,各大城市越来越多的举办各类大型赛事、演唱会、商业展览等。以北京市为例,2014年,共举办世界性大型体育赛事10场、演唱会193场、展览431场,共吸引观众千余万人次。这些活动在短时间内某个点上的集中汇集和消散大量人员,对周边的轨道交通站点、线路、乃至网络造成冲击和影响,对原本大城市经常遭遇的交通拥堵造成叠加性效果。为了充分发挥轨道交通效能,必须利用有效的交通组织措施,缓解突发客流造成的网络压力,本文将研究重点关注于城市轨道交通成网条件下突发客流特性、传播问题及相关量化模型,为轨道交通网络运营管理提供量化分析依据和客流疏散策略。论文主要从以下几个方面开展工作:(1)总结城市轨道交通发展现状,分析大客流条件下存在的问题,发现现阶段突发客流时空形态变化日益复杂,传播影响时间及范围不断扩大,而现有研究中缺乏数据分析,及相应量化指标,因此确定本文研究重点为突发客流特性及传播影响分析,明确了研究目的、内容及技术路线。(2)梳理研究现状,总结研究不足。本文重点针对复杂网络理论、客流传播理论和网络化运输组织研究成果进行了国内外文献综述,结合本文研究的突发客流传播方向,总结出经典病毒传播模型可以通过宏观轨道交通客流传播研究,得到传播的平均趋势。但其假设前提不符合客流传播的动态过程,无法得到传播量化指标,不适用于突发客流研究,有待进一步完善。(3)分析突发客流特性,归纳突发客流特点。为了明确突发客流的定义、进一步界定研究范围,采用2014年1月1日—3月31日连续三个月北京市轨道交通AFC(Auto Fare Collection)刷卡数据,统计分析突发客流的客流时间特性及空间特性,归纳出突发客流特点,为车站运营管理提供参考,同时为进一步深入研究轨道交通突发客流应急疏散策略提供数据支撑。(4)城市轨道交通赋权网络构建。从符合真实网络状态角度出发,引入城市轨道交通赋权网络概念,利用实际运营时间搭建拓扑结构,量化描绘了各节点特点。并通过分析北京市轨道交通网络的复杂特性,统计网络静态特征值指标,验证现状北京市轨道交通网络的无标度特性,进一步说明病毒传播理论的可推广性。(5)突发客流传播模型构建。利用元胞自动机理论和病毒传播模型组合,搭建出SIS-CA模型,选取SIS模型合理地刻画病毒传播过程网络节点由“正常态”—“拥挤态”—“正常态”的状态转变过程;运用元胞自动机模型较好的自底向上的微观仿真特点,抽象状态变化规则中的多种因素,解决了客流传播的微观仿真问题,同时量化了传播指标,得到传播影响时间及影响范围。实例验证中,使用Matlab作为模型计算仿真软件,选取北京市五棵松站点及周边轨道交通局部网络的比赛日突发客流进行仿真,初步验证了模型的有效性和科学性,并根据仿真结果和传播影响指标,提出拥挤传播的主要问题。(6)突发客流拥挤控制策略研究。结合突发客流特点,从列车运营优化和站点客流组织两个方面提出拥挤控制策略,并针对具体仿真实例制定了行车密度调整和站点二级限流两种拥挤控制策略,并通过模型仿真,得到量化结果,与实际仿真传播影响指标对比,分析疏散效果,为后续拥挤策略指导提供了量化分析依据。
【学位授予单位】：北京建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U293.13

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本文编号：1235157