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基于AFC數(shù)據(jù)的城軌路網(wǎng)客流分析算法研究

發(fā)布時間:2021-05-09 07:52
  隨著城市交通規(guī)模的不斷擴張,城市軌道交通路網(wǎng)體系逐步完善。在“一票換乘”的運營模式下,分析乘客的動態(tài)分布規(guī)律,監(jiān)測路網(wǎng)客流變化是客流預(yù)測和運營管理的基礎(chǔ)。自動售檢票(Automatic20Fare20Collection20System)系統(tǒng)提供的AFC數(shù)據(jù)包含了每位乘客的起屹點以及進出站時間等信息數(shù)據(jù),從AFC數(shù)據(jù)中挖掘乘客的個體出行信息是一個好的突破點,因此我們可以挖掘這些數(shù)據(jù)的潛在信息,分析路網(wǎng)的客流分布特征,目前基于AFC數(shù)據(jù)的城軌交通客流分析的研究大多專注于多路徑選擇和客流分配,雖然可以很好的匹配乘客的出行路徑,但是無法追蹤乘客的運行軌跡,實時觀測路網(wǎng)客流的分布狀態(tài)。本文基于客流匹配,分析路網(wǎng)客流的時空分布特征。首先基于AFC數(shù)據(jù)構(gòu)建乘客的路徑選擇模型,確定每位乘客的出行路徑,分析乘客的運行模式;然后依據(jù)時間軸線,把乘客匹配到路網(wǎng)的具體空間位置上,統(tǒng)計路網(wǎng)中站點和斷面的客流量進行分析研究;最后設(shè)計了城軌交通路網(wǎng)客流分布、擁堵狀態(tài)的動態(tài)演示系統(tǒng)的實現(xiàn)方案;谝陨显O(shè)想,本文提出了一種融合FCM聚類,模糊匹配和密度概率比例修正的路徑匹配算法和一種基于客流匹配的城軌路網(wǎng)客流分析算法... 

【文章來源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:65 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【文章目錄】:
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 課題研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 城軌交通路徑匹配研究現(xiàn)狀
        1.2.2 城軌交通路網(wǎng)客流分配研究現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 論文結(jié)構(gòu)與組織安排
2 基礎(chǔ)理論綜述
    2.1 AFC系統(tǒng)及AFC數(shù)據(jù)
        2.1.1 AFC系統(tǒng)簡介
        2.1.2 AFC數(shù)據(jù)分析與處理
    2.2 城軌交通路網(wǎng)客流分布特征分析
3 城市軌道交通路徑匹配算法
    3.1 路徑基準(zhǔn)旅行時間的估算
        3.1.1 乘車時間
        3.1.2 候車時間
        3.1.3 進出站步行時間
        3.1.4 換乘步行時間
    3.2 路徑客流分配比例的計算
    3.3 路徑匹配算法
        3.3.1 基于OD旅行時間的FCM聚類
        3.3.2 基于OD旅行時間的模糊匹配
        3.3.3 概率密度比例修正
    3.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        3.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        3.4.2 實例分析
        3.4.3 實驗結(jié)果分析
    3.5 本章小結(jié)
4 城市軌道交通路網(wǎng)客流分析算法
    4.1 路網(wǎng)客流匹配算法
        4.1.1 整體思路
        4.1.2 算法的提出與框架構(gòu)建
    4.2 路網(wǎng)客流分析
    4.3 路網(wǎng)客流分布動態(tài)演示
        4.3.1 路網(wǎng)客流分布動態(tài)演示設(shè)計
        4.3.2 路網(wǎng)客流分布動態(tài)演示實現(xiàn)
    4.4 實驗設(shè)計與結(jié)果分析
        4.4.1 實驗數(shù)據(jù)集
        4.4.2 實例分析
        4.4.3 實驗與結(jié)果分析
        4.4.4 路網(wǎng)客流分布動態(tài)演示
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
    5.1 研究總結(jié)
    5.2 研究展望
參考文獻
作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集



本文編號:3176935

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