基于AFC數(shù)據(jù)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)乘客出行路徑匹配及突發(fā)事件影響研究.pdf

1、隨著北京、上海為代表的國(guó)內(nèi)大城市軌道交通的進(jìn)一步發(fā)展，城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)進(jìn)一步擴(kuò)大，換乘越來(lái)越方便的同時(shí)導(dǎo)致相同的起訖點(diǎn)間存在多條路徑可以選擇，使得乘客的出行選擇更加復(fù)雜。在“一票換乘”情況下，準(zhǔn)確有效地匹配乘客出行路徑是票務(wù)清分及客運(yùn)管理工作的基礎(chǔ)，在此背景下進(jìn)行城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)乘客路徑匹配，得到城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)中的客流分布情況，對(duì)于城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與運(yùn)營(yíng)管理具有重要意義。
　　目前國(guó)內(nèi)外各大城市的城市軌道交通大多采用自

2、動(dòng)售檢票系統(tǒng)(AutomaticFare Collection，后文簡(jiǎn)稱為AFC系統(tǒng))來(lái)實(shí)現(xiàn)乘客的自助進(jìn)出站過(guò)程，AFC系統(tǒng)在乘客的刷卡過(guò)程中便相應(yīng)的記錄下乘客出行相關(guān)的時(shí)間地點(diǎn)數(shù)據(jù)，因此我們可以通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)所蘊(yùn)含的內(nèi)在出行信息匹配乘客的出行路徑。本文首先研究了城市軌道交通乘客出行規(guī)律，在此基礎(chǔ)上，分析城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)路徑，將乘客出行路徑旅行時(shí)間分為乘車固定時(shí)間和走行候車隨機(jī)時(shí)間兩部分，提出路徑旅行時(shí)間密度函數(shù)估計(jì)方法，然后分別基于

3、密度峰值聚類和模糊匹配方法及基于旅行時(shí)間分布方法進(jìn)行城市軌道交通乘客出行路徑匹配，并在實(shí)例分析中對(duì)兩種方法的結(jié)果進(jìn)行比較，得出了基于密度峰值聚類和模糊匹配方法更適合于城市軌道交通乘客出行路徑匹配的結(jié)論。
　　隨著城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的不斷擴(kuò)張，客流車流的不斷增加，設(shè)施設(shè)備使用年限的不斷增長(zhǎng)，城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)中的突發(fā)事件越來(lái)越多，突發(fā)事件會(huì)導(dǎo)致列車運(yùn)行圖的調(diào)整，進(jìn)而影響城市軌道交通的安全運(yùn)營(yíng)。由于突發(fā)事件隨機(jī)性較強(qiáng)以及乘客行為難以預(yù)測(cè)，

4、使得識(shí)別客流異常事件并對(duì)事件的影響范圍和程度做出有效評(píng)判成為城市軌道交通突發(fā)事件研究中的一個(gè)難點(diǎn)問(wèn)題，而該問(wèn)題對(duì)城市軌道交通的安全高效運(yùn)營(yíng)具有重要的意義。AFC數(shù)據(jù)中同樣隱藏著突發(fā)事件下乘客的出行信息，本文基于貝葉斯預(yù)測(cè)方法對(duì)城市軌道交通車站進(jìn)站量異常進(jìn)行識(shí)別，并建立了突發(fā)事件對(duì)客流的影響模型，從受影響范圍和受影響程度兩個(gè)方面分析了突發(fā)事件對(duì)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的影響，為研究此類問(wèn)題提供了一個(gè)研究視角。
　　最后以北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)為