【摘 要】
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随着城市客流出行需求的与日俱增,地铁在城市公共交通系统中的骨干作用也日益凸显。识别列车延误较多、乘客候车时间较长、乘客候车体验较差的站点,能够为地铁列车时刻表的优化、运营组织的改善提供重要支撑,有助于提高地铁运营服务水平。基于此,本文主要研究内容如下:首先,结合列车延误、乘客候车时间和候车客流量建立了地铁乘客候车时间偏差时长模型,该模型包括三个指标:计划乘客候车时长、实际乘客候车时长和乘客候车时间
【基金项目】
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科技部国家重点研发计划课题（2019YFB1600200）； 国家自然科学基金重大项目课题（71890972、71890970）； 国家自然科学基金（71771018、72001017、71942006）； 国家自然科学基金创新群体（71621001）；
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随着城市客流出行需求的与日俱增,地铁在城市公共交通系统中的骨干作用也日益凸显。识别列车延误较多、乘客候车时间较长、乘客候车体验较差的站点,能够为地铁列车时刻表的优化、运营组织的改善提供重要支撑,有助于提高地铁运营服务水平。基于此,本文主要研究内容如下:首先,结合列车延误、乘客候车时间和候车客流量建立了地铁乘客候车时间偏差时长模型,该模型包括三个指标:计划乘客候车时长、实际乘客候车时长和乘客候车时间偏差时长,分别表示列车完全按照计划时刻表运行时的乘客候车体验、列车实际运行情况下的乘客候车体验以及因列车延误导致的乘客候车体验的劣化程度。乘客候车时间偏差时长模型可以用来识别地铁网络中的延误热点和乘客候车体验较差的站点。本文用北京市地铁数据对模型进行了分析验证。其次,地铁运行高峰时段部分站点站台处客流严重拥挤,导致部分乘客发生延误,仅仅凭借乘客刷卡数据和列车时刻表的简单匹配难以计算乘客候车时间。为了有效解决这一问题,本文提出了考虑拥挤程度的地铁乘客候车时间及候车客流量的计算方法,该算法可以准确识别乘客发生延误的站点,并计算出高峰时段各站点站台处的候车客流量以及乘客的候车时间,并用实例进行验证分析。最后,公交换乘地铁客流也是地铁进站客流的重要组成部分,研究从公交到地铁的换乘时间有助于评估公共交通衔接效率。考虑到公交乘客刷卡时间的不确定性,难以确定公交的实际到站时间和乘客下车时间。本文采用阈值法,设置换乘时间阈值来识别乘客的换乘行为;设置公交车门处的拥挤阈值估算公交的实际到站时间和乘客的下车时间,进而计算乘客从公交到地铁的换乘时间、乘客在地铁安检处的排队时间,并用北京市的公交数据进行了实例分析。本论文中包括图24幅,表20个,参考文献56篇
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