基于时空网络的城市轨道交通客流分配研究

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1、国内图书分类号：U291.5密级：公开国际图书分类号：629西南交通大学研究生学位论文基于时空网络的城市轨道交通客流分配研究年级二零一五级姓名刘卫松申请学位级别工学硕士专业交通运输规划与管理指导老师刘晓波二零一八年五月ClassifiedIndex:291.5U.D.C:629SouthwestJiaotongUniversityMasterDegreeThesisSTUDYONRIALTRANSITPASSENGERFLOWASSIGNMENTBASEDONTIME-SPATIALNETWORKGrade

2、:2015Candidate:LiuWeisongAcademicDegreeAppliedfor:MasterofScienceinEngineeringSpecialty:TransportationPlanningandManagementSupervisor:LiuXiaoboMay,2018西南交通大学硕士研究生学位论文第I页摘要进入二十一世纪以后，国内城市的现代化水平飞速提高，人们的出行变得更加频繁。在此背景下，交通拥堵问题已渐渐成为制约城市可持续发展的瓶颈。在国家政策的鼓励下，国内各大城市都在

3、积极地进行城市轨道交通的建设，以缓解地面交通压力。为了方便乘客的出行，提高运营效率，国内各大城市的轨道交通大多采取一票制的“无缝换乘”模式。在这一背景下，乘客的换乘信息没有被记录，人们很难及时地掌握客流在轨道交通网络上的时间和空间分布规律，这给运营方对轨道交通的管理带来了一定的难度。本文主要针对城市轨道交通中的客流分配问题进行了探讨。根据对相关文献的整理，目前国内的相关研究主要集中在静态配流，而静态配流方法没有考虑到客流在时间上的分布特征，对城市轨道交通运营组织提供的帮助有限。本文运用基于时空网络的方法，对

4、轨道交通的动态配流方法进行了相关研究，主要工作内容有以下几个方面：（1）对城市轨道交通客流分配的相关理论进行总结，并基于城市轨道交通网络的时变特征的提出了时空网络的概念，详细介绍了时空网络的组成要素，并总结了将城市轨道交通空间网络结合时刻表拓展为时空网络的方法及具体步骤。（2）基于对相关调查数据的统计分析，筛选出了影响乘客路径选择的关键性因素。考虑了乘车时间、换乘情况、拥挤情况，构造了基于出行时间的路径阻抗函数。同时，为了更加真实全面地反映网络中路径的时间和空间特征，结合乘客的路径选择习惯，提出了基于出行距

5、离的路径阻抗函数，并结合二者构造了路径的综合阻抗函数。（3）考虑了乘客路径选择行为的随机性，构建了基于时空网络的随机均衡配流模型，总结了有效路径的搜索方法，并提出利用改进的MSA算法对模型进行求解，并以深圳市的局部轨道交通网络为实例，对模型和算法的可行性进行了验证。关键词：城市轨道交通；时空网络；路径选择；随机均衡配流西南交通大学硕士研究生学位论文第II页AbstractAfterenteringtwenty-firstCentury,themodernizationlevelofthedomesticci

6、tieshasbeenimprovedrapidly,andthepeople'stravelhasbecomemorefrequent.Inthiscontext,trafficcongestionhasgraduallybecomeabottleneckrestrictingthesustainabledevelopmentofcities.Underthenationalpolicyencouragement,alargeamountofcitiesareworkinghardontheconstru

7、ctionofurbanrailtransitsystemsinordertoreducethepressureongroundtransportation.Meanwhile,aimingtobemoreconvenientandeffective,mostoftheurbanrailtransitsystemsareusing"seamless-transfer".Underthiscondition,thetransferinformationofpassengerswillnotberecorded

8、,whichwillalsobringmuchdifficultiestotheoperationandmanagementofthesystem.Themaincontentofthispaperistofocusontheproblemofpassengerflowassignmentofurbanrailtransit.Accordingtothecollationofrelevantliterature,