本文關(guān)鍵詞： 城市軌道交通 運(yùn)營(yíng)中斷 乘客出行行為 客流誘導(dǎo) 封站 區(qū)間中斷　出處：《北京交通大學(xué)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：城市軌道交通是一種大容量、綠色、準(zhǔn)點(diǎn)、快捷的公共交通方式,在解決大城市交通擁堵、交通污染等交通問題方面發(fā)揮著骨干作用。截止2015年底,中國(guó)內(nèi)地共有25個(gè)城市的110條城市軌道交通線路投入運(yùn)營(yíng),總運(yùn)營(yíng)里程達(dá)3293公里。其中特大城市,如北京和上海,城軌運(yùn)營(yíng)里程均達(dá)550公里以上。隨著軌道交通路網(wǎng)規(guī)模的快速發(fā)展、路網(wǎng)結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜、換乘組織與行車組織手段的多樣化,城市軌道交通正逐步邁向網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)時(shí)代。然而,城市軌道交通也是一個(gè)相對(duì)封閉、人流密集的系統(tǒng),其運(yùn)營(yíng)安全至關(guān)重要。隨著北京等特大城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)模的擴(kuò)大,日常突發(fā)事件不斷增多。在這種情況下,一旦在局部突發(fā)運(yùn)營(yíng)事故,不僅會(huì)造成本區(qū)域的運(yùn)營(yíng)秩序混亂,而且會(huì)對(duì)相鄰車站和線路的運(yùn)營(yíng)秩序帶來嚴(yán)重沖擊,甚至?xí)斐傻孛娼煌ǖ陌c瘓。因此,如何辨識(shí)、管控此類危機(jī)具有緊迫的現(xiàn)實(shí)需求。本文針對(duì)運(yùn)營(yíng)中斷條件下城市軌道交通乘客出行行為建模與客流誘導(dǎo)優(yōu)化等問題開展研究,以揭示"運(yùn)營(yíng)中斷事件"、"應(yīng)急管控策略"與"乘客出行行為"三者耦合互動(dòng)機(jī)理為目標(biāo),采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和模型驅(qū)動(dòng)的方法,從運(yùn)營(yíng)中斷影響的宏觀辨識(shí)、運(yùn)營(yíng)中斷條件下的個(gè)體出行行為精細(xì)化建模和客流誘導(dǎo)優(yōu)化這三個(gè)方面開展研究,具體內(nèi)容如下:(1)運(yùn)營(yíng)中斷影響的宏觀辨識(shí)方法研究。本研究采用改進(jìn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模擬攻擊的方法,探究了不同類型的運(yùn)營(yíng)中斷對(duì)城軌線網(wǎng)宏觀的連通特性和連通效率的顯著影響,而且該方法能夠幫助運(yùn)營(yíng)決策者找到線網(wǎng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),進(jìn)而輔助他們針對(duì)性地加強(qiáng)運(yùn)營(yíng)措施與投入。而且研究提出了多源城軌運(yùn)營(yíng)大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的復(fù)雜運(yùn)營(yíng)中斷條件下宏觀客流時(shí)空演變特征綜合辨識(shí)方法,并提出了運(yùn)營(yíng)中斷指數(shù),利用大規(guī)模歷史運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)運(yùn)營(yíng)中斷影響的全面、量化和動(dòng)態(tài)辨識(shí)。(2)運(yùn)營(yíng)中斷下乘客出行行為建模。分別對(duì)復(fù)雜封站和區(qū)間中斷場(chǎng)景下乘客行為決策機(jī)制進(jìn)行研究,構(gòu)建了復(fù)雜封站條件下的乘客個(gè)體出行行為最優(yōu)化模型和分層離散選擇模型,并提出了基于客流仿真的混合求解算法,實(shí)現(xiàn)了從個(gè)體行為建模到客流需求演變仿真的一體化。在區(qū)間發(fā)生中斷時(shí),提出了順延晚點(diǎn)的列車時(shí)刻表調(diào)整優(yōu)化模型以及基于時(shí)刻表拓展網(wǎng)絡(luò)的K短路徑求解算法,能夠?qū)^(qū)間中斷下乘客出行延誤時(shí)間的估計(jì)問題直接轉(zhuǎn)化為了乘客在時(shí)間拓展網(wǎng)絡(luò)中的出行路徑搜索和決策問題。并進(jìn)一步結(jié)合封站條件下乘客行為模型,提出了區(qū)間中斷下乘客復(fù)雜出行行為決策機(jī)制。(3)客流誘導(dǎo)優(yōu)化建模研究。研究構(gòu)建了考慮誘導(dǎo)信息發(fā)布范圍和內(nèi)容的客流動(dòng)態(tài)誘導(dǎo)優(yōu)化雙層規(guī)劃模型,其中下層模型針對(duì)乘客在有無誘導(dǎo)信息條件下出行行為進(jìn)行了仿真建模,上層模型刻畫了誘導(dǎo)信息的發(fā)布范圍的決策變量,并設(shè)計(jì)了融合客流仿真和遺傳算法的混合智能求解算法。論文研究的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)主要有:(1)提出了改進(jìn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法,首次將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的抗毀性研究成果應(yīng)用于運(yùn)營(yíng)中斷的影響辨識(shí),而且首次提出了融合斷面客流量、進(jìn)站量、出站量和換乘量等的多源城軌大數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的更為全面的運(yùn)營(yíng)中斷影響辨識(shí)方法,屬于應(yīng)用創(chuàng)新。(2)本研究提出了復(fù)雜不確定性封站場(chǎng)景下乘客行為精細(xì)化建模方法,這是國(guó)內(nèi)外首次針對(duì)封站問題進(jìn)行系統(tǒng)定義和描述。該研究拓展了運(yùn)營(yíng)中斷研究的邊界,具有原始理論創(chuàng)新性。(3)首次提出了時(shí)刻表調(diào)整、時(shí)間拓展路徑搜索和乘客出行行為選擇模型三位一體的建模方法,將區(qū)間中斷下乘客出行延誤時(shí)間的估計(jì)問題直接轉(zhuǎn)化為了乘客在時(shí)間拓展網(wǎng)絡(luò)中的出行路徑搜索和決策問題,能夠精準(zhǔn)化地刻畫乘客在城軌網(wǎng)絡(luò)中動(dòng)態(tài)出行過程,具有一定的原始理論創(chuàng)新性。(4)提出了城市軌道交通客流誘導(dǎo)優(yōu)化雙層規(guī)劃模型與混合智能求解算法,該研究填補(bǔ)了城市軌道交通客流誘導(dǎo)優(yōu)化理論方法的空白,推動(dòng)了城軌客流誘導(dǎo)研究從系統(tǒng)研制過渡到科學(xué)理論研究的階段,深化了既有研究的理論深度,屬于應(yīng)用方法與原始理論創(chuàng)新。
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【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：U293.1

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1552186