摘要：为快速疏解城轨线路上车站的大客流,减少乘客的等待时间,研究了备用车投放问题,在考虑列车追踪关系、列车停站时间等约束的基础上,建立了综合备用车投放时机确定、投放最佳车站选择和时刻表动态调整的多目标优化模型,界定了城轨备用车开行条件,提出了城轨备用车投放时机的定量化判定方法,用0-1变量表征车站是否具备备用车投放条件,并将其作为模型输入,以减小大客流车站乘客等待时间和降低运行图偏离时间(延误时间)为优化目标,构建了备用车投放的混合整数非线性规划模型,该模型通过比较不同的备用车投放方案效率得到最佳的备用车投放车站和后续开行计划,为同时求解0-1变量与连续变量,设计了带惩罚函数的改进粒子群优化算法求解模型。研究结果表明:该方法可对所有符合备用车开行条件的车站制定投放方案,并进一步筛选出最优的备用车投放车站,最多可减少1318209 s的乘客等待时间,优化效率为21.9%,且改进的粒子群优化算法对混合整数非线性规划模型的适用性较好,相比于既有城轨线路列车运行调整和时刻表优化方法,本文提出的方法在应对突发大客流的备用车投放时机上做出了更加定量化的判断,优先考虑了大客流车站的疏解能力和效率,并优化了备用车与后续列车的开行方案,可以有效解决高峰时段车站大客流问题。

摘要：地铁车站客流量大、疏散路线复杂、地下空间有限,一旦发生突发事件而乘客未得到及时疏导,易造成人员恐慌,引发严重安全事故和财产损失.因此,基于安全疏散的地铁车站客流调控,对确保乘客安全出行,维持地铁系统运营具有重要作用.基于社会力模型,以深圳地铁1号线车公庙站为例,运用仿真软件AnyLogic建立地铁车站大客流场景下的疏散模型,从微观角度模拟分析了叠加电扶梯故障突发事件对客流疏散的影响,对比实际调查的高峰期站台容纳量数据,突出大客流场景研究的重要性.通过仿真实验证明突发事件发生时平均分配疏散客流措施效果更佳,将原目的地为拥挤处电扶梯的乘客引导至其他电扶梯虽然会造成部分乘客走行距离的增加,但疏散速率会提升,高峰时期能够提升46.51%,大客流场景下能够提升93.26%.在大客流疏散背景下,叠加不同位置的电扶梯故障假设情景,分类讨论具体的客流平均分配方案,通过仿真实验定量确定各情景下的最佳客流分配方案,为地铁运营部门制定疏散预案提供参考.

摘要：为快速疏散城轨大客流下的车站集聚客流,提出调整部分列车停站方案的行车调整方法,通过跳停大客流车站的前序车站以保留列车的载客能力,实现线路上发生大客流时的乘客快速疏散.以乘客平均等待周期最短为优化目标,建立线路突发大客流列车合理停站调整优化模型,并设计遗传算法进行求解,实现快速合理安排列车停站方案.以中国深圳市地铁后海站发生大客流的情况进行案例分析,验证所提出模型能够达到均衡乘客等待周期的目的,提高轨道交通车站的疏散效率,从而保证轨道交通系统的正常运营秩序.

摘要：针对地铁大客流,建立了以乘客平均密度最小(平均占用空间最大)为目标的设施配置优化模型。该模型是一个整数非线性规划模型,变量是售票设施开放的数目和闸机开放时数。以上海轨道交通1号线上海火车站站为例,对该模型进行了实例验证。结果表明,在大规模客流集中到达情况下,该模型可以使客流均匀分布到枢纽的各个空间区域,有效地提高了地铁车站的服务水平。

摘要：铁路客运站作为旅客集散地,出入站客流量会因为节假日、大规模列车晚点或停运等突发事件出现大规模聚集。当车站出现高密度客流时,若未能及时采取有效的应对措施,极易出现踩踏等事故。为应对车站大客流情况,首先制定了黄、橙、红三级预警机制。其中黄、橙预警用于应对车站高密度客流情况,而红色等级预警则用于应对短时间内车站需迅速疏散客流的紧急情形和大量客流长时间无法乘车离开的情形。最后重点研究了基于不同等级预警的应对方案。所提出的大型客运站大客流预警与应对方案实际应用于北京西站,经过多次春运和暑运检测,起到了良好的效果。

摘要：分析总结了乌鲁木齐市二道桥地区的客流构成及客流分布特征,描述了乌鲁木齐地铁1号线二道桥站的现状,详细阐述了二道桥地铁站出入口设置中存在的问题,并针对性地提出了地铁设计优化、与地铁结合的商业开发,以及与其他交通方式衔接的建议。

摘要：为降低城市轨道交通网络可预见性大客流对日常运营的影响,分析大客流的产生原因及其对车站的影响。建立基于客流实时分布的拥堵传播模型,具体包括列车到站时间、站台客流量、列车停站时间、候车客流量、列车到站时下车客流量、上车客流量、列车离站时车上客流量及滞留客流量等8个模拟分析指标;根据车站滞留客流量确定车站状态,观察其在城市轨道交通网络中的动态传播过程。结果表明:大客流拥堵传播与发生拥堵车站的结构特性有关;根据实际情况,缩小发车时间间隔,可加速客流输送,降低拥堵发生率。

摘要：地铁突发大客流不仅影响单个车站,对整个地铁网也会产生影响。为了保证地铁的正常运营活动,从系统整体联合的角度出发,提出事先预测、系统联合、加强沟通、分级负责的应对突发大客流事件原则;重点设计了大客流情况下的行车组织和车站客流控制方式,提出了自组织与他组织的大客流安全控制措施,并从客流角度对大客流按阶段进行划分控制,以科学、灵活、安全的方式控制大客流。

摘要：基于上海市手机信令数据,通过2014年上海顾村樱花节开幕后周六(文中简称"节日")和前周六(文中简称"平日")客流的比对,对樱花节引发大客流的时空分布规律以及游客行为的改变进行了分析,并尝试对大客流进行预警。研究发现节日和平日樱花节客流来源地空间分布规律:与传统同心圆形态不同,总体格局呈"锥形",该形态并未因节日发生明显改变,均呈现以顾村公园为核心,沿1号、3号、7号地铁线向市中心蔓延的趋势。客流增加最多的区域大多地铁出行便利、居住人数密集,出游率增加的空间统计单元占总数的88.43%。通过追踪发现:90.38%的游客游憩行为类型发生了变化——樱花节的开幕,使以上游客的行为从以居家放松、购物为代表的室内被动型游憩行为转化为亲近自然的主动型户外游憩行为。本文最后通过可预测节日顾村公园在园人数的站点和时段(文中简称"标志时站")的选择,明确了标志时站手机信令数据(节日比平日的)增率与顾村公园在园人数增率的关系;提出基于节日顾村公园在园人数预测的三级预警方案。研究证明,手机信令数据在人流预警与跟踪识别方面,具有较强的现实意义,可实现从被动监测到主动预测,从监控到预警的转变。

摘要：以通勤客流为主的城市轨道交通车站,会呈现典型的早晚高峰大客流现象,存在安检设备通行能力不能满足早高峰客流通行需求的问题。以北京地铁某新线车站为例,分析了车站客流特征、安检设备布设存在的问题,提出了安检设备布设优化方案:提升安检设备性能,优化安检设备布局,优化通行能力计算原则,采用智能集中判图手段优化安检核心区座席数量。