城市轨道交通网络布局及优化方法研究

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1、分类号:U49110710-2015121305硕士学位论文城市轨道交通网络布局及优化方法研究艾倩楠导师姓名职称马超群副教授申请学位类别工学硕士学科专业名称交通工程论文提交日期2018年4月16日论文答辩日期2018年5月10日学位授予单位长安大学MethodologyofnetworklayoutandoptimizationforUrbanRailTransitAThesisSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate：AiQiannanSupervisor：MaChaoqunChang’

2、anUniversity,Xi’an,China摘要随着城市机动化进程的加快，城市交通问题日益突出，城市轨道交通系统的发展有效的缓解了城市道路系统的交通压力，但轨道交通线路建设具有不可逆性，线路一旦建成很难更改。因此，应当重视对城市轨道交通网络布局优化方法的研究，以便充分发挥轨道交通网络的优势。本文首先分析了城市轨道交通网络的基本形态及每种形态的适应性，而后针对几种网络形态的拓扑特性指标进行分析与计算。在此基础上，从城市空间圈层划分、城市道路网、城市关键客流集散点这三方面，分别分析其在轨道交通网络布局过程中的重要作用。其次，

3、本文在对现有轨道交通网络规模匡算方法适用条件分析的基础上，通过分析城市轨道交通系统的客流来源，构建了基于客流组成的网络规模匡算模型，并对模型中的子模块进行量化，而后根据熵权理论，提出了基于熵值系数法的轨道交通网络规模匡算方法，对每种匡算方法的计算结果赋予权重之后进行线性加权，从而得到最终的网络结果，减小了单一计算方法造成的误差。然后，本文着重分析了城市轨道交通网络布局优化的方法，构建了基于多路径搜索和基于流量分配的网络构架方法。基于多路径搜索的网络构架方法以城市空间的交通小区划分为基础，构建质心点客流引力模型以及质心点重要度

4、模型，以客流引力最大和节点重要度最高两个目标建立混合优化控制模型并通过F-W算法完成路径的搜索过程，最终将空间路径落到规划的城市道路网上。基于流量分配网络构架方法以交通小区为基础，以距离条件为约束，对预测的OD矩阵进行筛选，建立每种出行方式的广义费用模型，在广义费用最小的约束条件下分配OD至道路网，经过多次循环分配迭代，最终筛选一定流量比例的路段在地图上显示，以判断主要的客流走廊，确定轨道交通网络的主骨架。在此基础之上，对两种网络构架方法得到的结果进行整合与优化，以总成本和网络节点度两个目标构建双层优化模型，通过对多目标优化

5、算法比选，对本文所构建的模型采用宽容分层序列法求解。最后，对西安市应用本文的方法进行轨道交通网络的构架，对相关模型中的参数进行标定，得到西安市的基础轨道网，最终得到西安市轨道交通网络的落地方案。关键词：城市轨道交通，网络布局，多目标优化，路径搜索，广义费用模型IABSTRACTWiththeaccelerationofurbanmotorization,theproblemofurbantrafficisbecomingincreasinglyprominent.Thedevelopmentofurbanrailtransi

6、tsystemhaseffectivelyrelievedthetrafficpressureofurbanroadsystem.Buttheconstructionofrailtransitlineisirreversible.Oncethelineisbuilt,itishardtochange.Therefore,weshouldattachimportancetotheresearchofurbanrailtransitnetworklayoutoptimizationmethod,soastogivefullpla

7、ytotheadvantagesofrailtransitnetwork.Thispaperfirstanalyzesthebasicformofurbanrailtransitnetworkandtheadaptabilityofeachform,andthenanalyzesandcalculatesthetopologicalcharacteristicsofseveralnetworkforms.Onthisbasis,theimportantroleofthethreeaspectsofurbanspatialci

8、rcledivision,urbanroadnetworkandurbankeypassengerflowdistributionpointareanalyzedrespectivelyintheprocessofrailtransitnetworklayout,andquantifyin