城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化

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1、城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化*谢英豪江志彬徐瑞华(同济大学道路与交通工程教育部重点实验室,201804,上海∥第一作者,硕士研究生)摘要断面客流是城市轨道交通制定运营计划的关键。传统的断面客流分析方法无法直观展现断面客流的多源性、空间不对称性和时变性,尤其是对于动态多维度客流与运行城市轨道交通断面客流是指在单位时间内通过图能力适应性的可视化分析非常匮乏。基于点、边和线的可轨道交通线路某一区问的客流量。断面客流是线路视化呈现方法,构建了直观、清晰、适于客流可视化分析的轨能力配置和网络能力协调的基础。对于网络化运营道交通网络拓扑图;根据实际运营

2、需求,从多空间维度和时间维度两方面出发,研究了涵盖断面绝对量和断面满载率等的城市轨道交通系统,断面客流包括时间、空间(带综合信息的交互式实现方法,并以上海轨道交通网络为实例方向性)和数量(包括绝对量和满载率)等多维属性,进行验证。具有数据量大、结构复杂等特点l_1]。受分析工具关键词城市轨道交通;网络拓扑结构;断面客流;大数与技术条件的限制,传统的断面客流分析多从线路据;可视化分析或区间的局部数据的二维图形化着手¨3],无法从多中图分类号U293.13;U29—39源性、空间不对称性、时变性等方面进行深度挖掘,DOI:10.16037/i.1007—8

3、69x.2017.01.016因此对于日常的运营决策支持非常有限。大数据可视化技术将计算机强大的自动化分析能力优势与人OptimizedVisualizationAnalysisoftheSectionPassengerDatainRailTransitNetwork对于可视化信息的认知能力优势进行了有机融合,XIEYinghao,JIANGZhibin,XURuihua为分析、挖掘客流数据中更深层次的特点与规律提AbstractSectionpassengerflowisthekeyinrailtransit供了更为便捷、可行的手段[41]。虽然具备

4、网络客networkoperationplanning.Traditionalanalyticmethod流可视化功能的软件种类较多,但其在动态多维客cannotdirectlyreflectthepolyphyly,spatialasymmetry流与运行图能力适应性分析层面及断面客流成分精andtimevariabilityofthesectionpassengerflow,SOavisu-细化分析层面深度不够。本文首先对基于地理信息alizationanalysisofdynamicmulti—dimensionalpassenger系统的城市轨

5、道交通拓扑结构进行优化,实现直观、flowrelatedtothecapacityadaptationofoperationdia—合理、清晰的客流可视化展示;然后从运营需求出gramisurgentlyneeded.Basedonthevisualizationofpoint发,设计断面客流与运行图能力的交互式呈现形式andedge,arailtransitnetworktopologyisconstructedwhichisintuitive,reasonableandadaptedtothevisualiza—与实现方法;最后以上海轨道交通网络为

6、实例进行tionanalysis.Then,accordingtotheactualdemandsofrail验证分析。transitoperation,aninteractivemethodofabsolutesection1网络拓扑结构的可视化优化flowandsectionloadratefromthemulti—timeandmulti—spacedimensionsisdeveloped.Finally,theresultofvisu—城市轨道交通网络拓扑结构的基础信息主要包alizationanalysisisverifiedthrough

7、theoperationof括线路、车站、区间等空间数据信息l_8叫]。由于列车Shanghairailtransitnetwork.运行的规则和方向性,网络拓扑结构可抽象为有向Keywordsurbanrailtransit;networktopologystructure;图,车站即为顶点,区问即为边_1。一113。如何优化点sectionpassengerflow;bigdata;visualizationanalysisAuthorSaddressTheKeyLaboratoryofRoadandTraffic对象(车站)与边对象(区间)的可视

8、化呈现方式,使Engineering,MinistryofEducation,TongjiUn

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