综合交通枢纽客流状态智能分析

发布时间：2018-06-15 20:03

  本文选题：交通工程 + 客流拥挤指数　； 参考：《智能系统学报》2014年06期

【摘要】：综合交通枢纽每日承载着几十万客流量,为了满足日益发展的综合交通枢纽内的指挥、运营管理及预警预案的需求,对枢纽内的客流运行状态的判别就显得尤其重要。提出了一种新的评判客流运行状态的指标——客流拥挤指数,基于枢纽内行人密度和单位宽度流率等反映枢纽客流状况的特性指标,建立了枢纽内客流状态综合模糊评价模型,并从中获取了客流拥挤指数。通过对实际交通枢纽内的客流状态仿真分析得出,所采用的模糊评价模型所得到的客流拥挤指数较好地反映了枢纽内的真实的客流状态,与实际状况的契合度很高。所提出的枢纽内客流状态评价指标简洁明了,能为枢纽交通管理者和出行者提供有价值的参考。
[Abstract]:In order to meet the needs of command, operation management and early warning plan, it is particularly important to distinguish the passenger flow operation state in the integrated transportation hub, which is carrying hundreds of thousands of passengers daily. In this paper, a new index for evaluating passenger flow running state, passenger congestion index, is proposed. Based on the characteristic indexes such as pedestrian density and flow rate per unit width, the comprehensive fuzzy evaluation model of passenger flow status in hub is established. The congestion index of passenger flow is obtained from it. Through the simulation and analysis of the passenger flow status in the actual transportation hub, it is concluded that the passenger congestion index obtained by the fuzzy evaluation model reflects the real passenger flow state in the hub, and the degree of agreement with the actual situation is very high. The evaluation index of passenger flow status in the hub is simple and clear, which can provide valuable reference for hub traffic manager and traveler.
【作者单位】： 北方工业大学城市道路智能交通控制技术北京市重点实验室;
【基金】：国家“863”计划资助项目(2012AA112401) 国家科技支撑计划资助项目(2011BAH16部-05) 学科建设人才培养资助项目(PXM2013_014212_000031)
【分类号】：U115

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 杨兆升;张茂雷;;基于模糊综合评判的道路交通状态分析模型[J];公路交通科技;2010年09期

2 房霄虹;周磊山;周勃;;基于可排序DEA的城市综合交通枢纽评价方法研究[J];交通运输系统工程与信息;2008年02期

【共引文献】

相关期刊论文 前10条

1 张兵;邓卫;;基于粗糙集理论的经济圈交通枢纽灰色关联分析评价[J];重庆交通大学学报(自然科学版);2012年03期

2 刘伟铭;田世艳;;基于地图匹配的城市道路实时交通状态模糊综合判别方法[J];公路交通科技;2011年10期

3 孙明玲;杨峰;贝登荣;葛涛;;基于交通波动理论的排队消散时效分析[J];公路交通科技;2013年10期

4 郭t，

本文编号：2023413