網(wǎng)絡(luò)化運營背景下,城市軌道交通呈現(xiàn)出路網(wǎng)規(guī)模龐大、客流量激增、突發(fā)事件影響傳播快、客流特性及演化規(guī)律更復(fù)雜等特征,使得實時運營過程中的運營決策面臨更大挑戰(zhàn)。因此,亟需運用高效便捷的技術(shù)手段與方法,及時而準(zhǔn)確地估計或者預(yù)測不同層面上的路網(wǎng)客流狀態(tài)及其動態(tài)變化,作為定量決策的依據(jù)。面向這一目標(biāo),本文主要研究內(nèi)容如下:（1）分析了實時運營過程中對客流狀態(tài)分析的要求,明確了需要從如下三個層次進(jìn)行研究:在客流OD層研究路網(wǎng)客流OD量的估計和預(yù)測,在路網(wǎng)客流分布層研究客流分布推演仿真模型并開發(fā)系統(tǒng),在路網(wǎng)運營效果層研究突發(fā)事件影響的定量分析。（2）分析了實時運營過程中客流OD信息在不同情況下可知狀態(tài),提出了多層次遞進(jìn)的客流OD動態(tài)估計方法框架,構(gòu)建了基于歷史相似集的客流OD預(yù)測模型和基于LSTM的分時客流OD時序預(yù)測模型,并將二者有機結(jié)合。既挖掘了歷史數(shù)據(jù)中蘊含的規(guī)律,又充分利用當(dāng)日運營中的實際數(shù)據(jù),提高預(yù)測準(zhǔn)確性,能更好地符合實際情況。（3）在既有研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了實時與超實時混合、仿真區(qū)域可變、適應(yīng)正常與突發(fā)情況的客流分布推演仿真模型,設(shè)計開發(fā)了仿真系統(tǒng)。并為了面向突發(fā)情況的影響分析需要,研... 

【文章頁數(shù)】：104 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１本文研宄技術(shù)路線圖??Ｆｉｇｕｒｅ?１－１?Ｔｈｅ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ?ｒｏａｄｍａｐ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ?ｓｔｕｄｉｅｓ??

運營長度的增加和車站數(shù)量的增多，極大地方便了乘客的出行。但由于路網(wǎng)規(guī)模??的擴大，路網(wǎng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)越來越復(fù)雜化，線路與線路之間、車站與車站之間的耦??合性越來越強。以北京城市軌道交通的路網(wǎng)拓?fù)鋱D為例（圖２－１），目前北京地鐵??共２２條線，３９１座車站。??＊?１１??

對于車站層或區(qū)間層，決策者感興趣的客流分布狀態(tài)主要包括車站聚集人數(shù)、??乘客在車站滯留人數(shù)、區(qū)間斷面流量、區(qū)間滿載率等。以車站聚集人數(shù)和區(qū)間斷??面流量為例。如圖２－３是某市地鐵站某天分時段車站聚集人數(shù)分布圖，從圖中可以??看出，聚集人數(shù)隨時間變化規(guī)律明顯，早晚高峰時的車站聚集人數(shù)明顯增多。如??圖２＿４是某市地鐵某區(qū)間的一天不同時段的區(qū)間斷面客流


本文編號：3650636