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基于蚁群算法的地铁车站行人拥挤等级划分方法

2019-08-24周继彪赵鹏飞张水潮

城市交通 2019年4期
关键词:高峰

周继彪,赵鹏飞,董 升,张水潮

(1.宁波工程学院建筑与交通工程学院,宁波浙江315211;2.同济大学交通运输工程学院,上海201804;3.北京工业大学建筑工程学院,北京100124)

0 引言

随着中国城市轨道交通客流量迅猛增长,加之客流时空的高度积聚性,设施运量、运力以及服务水平的短板亟待弥补。同时,客运总量、日均客运量、平均客运强度持续攀升以及最小发车时间间隔相对缩短等对网络化运营条件下地铁车站运营的安全管理提出了更高要求。2018年中国城市轨道交通年客运总量超过210.7 亿人次,较2017年增长25.9亿人次,增长14%。全国城市轨道交通高峰小时最小发车间隔平均为265 s。进入120 s 及以内的线路共有10 条,其中以上海地铁9号线115 s最短,广州地铁3号线118 s次之[1]。高峰时段乘客乘车困难问题频发,类似的情况也发生在欧洲的巴黎、伦敦和其他大城市[2]。公共交通的服务质量尤其是拥挤问题已成为全球共同面临的、亟须解决的问题。

作为典型的城市轨道交通系统之一,地铁在满足城市居民出行需求中发挥着重要作用,其服务水平直接受到客流拥挤程度的影响。目前地铁车站客流拥挤程度以客流拥挤强度为依据。客流拥挤强度分级方法主要分为意向(Stated Preference, SP)调查法、立席密度法、服务水平法、云模型法四类。基于SP 调查法,文献[3]以爱尔兰都柏林市市民为研究对象,量化分析不同影响因素对市民通勤压力的影响,发现通勤压力与被试者的通勤特征高度相关,减少公共汽车和火车内的拥挤程度比在可靠性方面的改善更有益处;……

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