【摘 要】
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随着社会经济的发展和绿色、智慧交通等理念的提出,城市轨道交通逐渐成为大城市主要的公共交通出行方式。然而,城市轨道交通因高密度的人流量与复杂的行人流运动形式容易出现拥挤现象,甚至引发严重的安全问题。为促进城市轨道交通健康发展,需要建立城市轨道交通拥挤程度判断模型、探讨拥挤程度分级标准,科学合理地掌握实时拥挤情况。首先,在分析城市轨道交通客流时空特性的基础上,明确拥挤定义、分类及其影响因素,进而提出了
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随着社会经济的发展和绿色、智慧交通等理念的提出,城市轨道交通逐渐成为大城市主要的公共交通出行方式。然而,城市轨道交通因高密度的人流量与复杂的行人流运动形式容易出现拥挤现象,甚至引发严重的安全问题。为促进城市轨道交通健康发展,需要建立城市轨道交通拥挤程度判断模型、探讨拥挤程度分级标准,科学合理地掌握实时拥挤情况。首先,在分析城市轨道交通客流时空特性的基础上,明确拥挤定义、分类及其影响因素,进而提出了城市轨道交通拥挤程度度量标准——拥挤指数的概念。其次,综合考虑客流拥挤强度、拥挤持续时间、乘客对拥挤的直观感受三个关键指标建立了城市轨道交通车站层拥挤指数模型,并以熵权法确定模型的指标权重,进而依次构建了线路层及线网层拥挤指数模型。再次,为充分发挥拥挤指数分级算法的优势,将蚁群聚类算法和K均值聚类算法结合,提出了ACO-K均值二阶组合聚类算法来研究城市轨道交通拥挤指数分级问题。最后,以武汉市轨道交通为研究对象进行案例分析,利用AFC系统、实地调查及问卷调查等数据进行拥挤指数模型应用,结合VISUM建模仿真对比分析模型结果并进行应用拓展,结果显示,本研究提出的城市轨道交通拥挤指数模型及分级标准可以准确、有效地评价城市轨道交通拥挤程度。本研究构建的城市轨道交通各层拥挤指数模型及分级标准具有较高的准确性和良好的适用性,能够为城市轨道交通管理部门实时掌握拥挤情况及优化组织运营提供一定的科学依据。
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