随着城市出行需求的多样化和轨道交通规模的不断扩大,轨道交通的网络化运营特征也越发明显。复杂的线网结构,随机的OD需求,导致城市轨道交通运营网络内,不同站点间的关联关系也越来越复杂。网络化运营能够提高轨道交通的可达性并方便乘客出行,但同时也增加了客流拥堵传播的发生概率、强度及影响范围,不仅降低了运输效率,还增加了安全风险,给城市轨道交通运营组织工作带来了巨大挑战。因此,为了安全高效地进行站点运营组织工作,需要掌握客流拥堵的传播规律,提前感知站点状态,采取相关控制措施以缓解拥堵的大范围传播状态。本文即针对城市轨道交通的拥堵传播问题进行研究,探讨一种考虑城市轨道交通网络结构及站点异质性的拥堵传播规律研究方法,主要研究工作包括:(1)北京市轨道交通客流数据的统计分析。从站点和线路两方面分析客流的时空变化特征,研究客流变化对拥堵传播的影响,总结拥堵传播的时空特征;使用Space L方法构建轨道交通的网络拓扑模型,研究拥堵客流在网络上的传播过程,总结影响拥堵传播的相关因素,为分析客流拥堵传播规律提供参考依据。(2)轨道交通网络的拓扑特性与站点间客流的作用机理分析。总结客流、线路运输能力、网络结构等因素对客流拥堵传播过程的影响程度,根据影响因素选取站点分类指标。然后,运用SOM神经网络算法和模糊分类方法对站点进行分类,为适应多指标聚类要求,改进分类算法的相似性度量函数。最终,构建了面向拥堵传播的站点分类方法,为后续研究城市轨道交通网络的客流拥堵传播规律提供站点参数分析依据。(3)城市轨道交通客流拥堵传播模型研究。在分析复杂网络SIR传播模型的基础上,考虑城市轨道交通的网络拓扑结构,构建符合城市轨道交通网络特征的客流拥堵传播模型,并结合站点客流与列车运输能力的时空差异,量化模型中的传播速率与恢复速率,能够更加真实地反映城市轨道交通客流传播规律。(4)基于实际数据的模型验证分析。以北京市轨道交通网络为背景,结合实际路网数据,对城市轨道交通站点进行分类,然后研究在不同类型站点作为初始拥堵站点情形下的客流拥堵传播规律,为城市轨道交通的运营组织工作提供参考依据。本文在传统SIR模型的基础上,对城市轨道交通客流拥堵传播规律进行研究。一方面对站点进行分类,能够反映不同类别站点的客流传播特征,为客流拥堵传播规律的研究提供站点参数依据。另一方面,对传统的SIR模型进行改进,能够把握客流拥堵传播规律,为城市轨道交通的网络化运营提供理论依据。