城市轨道交通车站客流分布的仿真模型研究

轨道交通车站人流分析模型研究随着城市化的进一步加深，人们生活和工作的区域趋于扩大，而城市公共交通系统的发展，特别是轨道交通的建设，使得人们的出行方式更加便捷和高效。

但是，随着轨道交通的不断扩张和城市人口的增长，轨道交通车站的人流量也在不断增大，如何对车站的人流进行分析和规划变得愈发重要。

因此，本文将从轨道交通车站人流量分析模型的研究展开，探讨车站人流管理方面的应用。

一、轨道交通车站人流量的分析概況而言，车站人流主要包括进站人数、出站人数、换乘人数和在站中转人数。

在实际的人流量分析过程中，除了记录乘客进站、出站、换乘、在站中转和站外中转人数及数据上报时间等基本信息外，还必须结合车站的实际情况，如交通流线、候车、乘车、出行、换乘等情况进行深入的研究。

此外，要想更好地分析车站的人流情况，还需要结合大数据的处理技术，通过对乘客的乘车或换乘的潜在动态信息的分析，更好地分析出车站的人流情况。

尤其是在人流峰值时间点，通过大数据分析技术，可以更加精确地分析出车站人流的峰值时段和地点，为车站管理和人流调控提供参考。

二、轨道交通车站人流管理的应用对于车站人流管理，应首先从设计上入手，采用智能化的设计方案，尤其是便于乘客出入和移动的设计方案。

同时，在车站的运营和管理方面，应当根据车站的人流情况，灵活地调配站务人员，实时进行客流管控和限流，从而更好地管理车站的乘客流量。

同时，也可以通过物联网技术，对车站乘客的出入和流动情况进行实时监测和分析，更为细致地掌握车站的人流分布和状况。

此外，与地铁车站相邻或周边的商业配套，也可以与车站人流量的变化进行联动，在人流峰值时段增派人手，调整服务时间和通风系统等，同时进行针对性的营销活动，吸引更多乘客停留和购物消费。

三、轨道交通车站人流分析模型的研究随着大数据技术和人工智能技术的不断进步，基于大数据、物联网等新兴技术的轨道交通车站人流分析模型也在不断涌现。

这些模型可以通过数据挖掘技术的运用，分析车站的人流量分布状况、高峰时段和人流集中区域等情况，并提供相应的预测模型，为车站的人流调控和管理提供更为科学有效的依据。

城市轨道交通网络客流分布仿真模型研究姚向明;赵鹏;乔珂【摘要】城市轨道交通网络客流时空分布特征是网络化协同运输组织的基础与核心.本文在系统分析城市轨道交通乘客出行行为的基础上,基于Multi-Agent建模技术,构建了网络客流分布动态仿真模型,应用该模型模拟乘客的网络出行过程,统计分析得到路网的客流分布特征.该模型既能反映乘客网络出行行为全过程,又能满足大规模路网仿真需求.最后,开发了城市轨道交通网络客流仿真系统,通过北京市轨道交通网络的实际数据对模型和算法进行验证.%The spatial and temporal characteristics of passenger flow distribution of urban rail transit rnnetwork are the core and foundation for cooperative transport organizations. On the basis of systematic rnanalysis of passenger travelling behaviors, this paper puts forward a dynamic simulation model based on rnmulti-agent modeling techniques. It uses this model to simulate passengers' travelling on the network and rnexplores the passenger flow distribution characteristics of network. This model well describes passengers' rntravelling behavior, while maintains the scale of huge passenger flow of urban rail transit system. Finally, it rndevelops an urban rail transit passenger flow simulation system using the actual passenger flow data of Beijing rnand verifies the accuracy and simulation efficiency.【期刊名称】《交通运输系统工程与信息》【年(卷),期】2012(012)006【总页数】8页(P52-59)【关键词】城市交通;动态客流分布;多主体建模;城市轨道交通;网络仿真【作者】姚向明;赵鹏;乔珂【作者单位】北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044;北京交通大学交通运输学院,北京100044【正文语种】中文【中图分类】U2311 引言随着城市轨道交通建设的快速推进，北京、上海、广州等城市轨道交通已呈现网络化状态，特别是“一票换乘”的实施，使得乘客出行更加多样化、复杂化.研究网络客流时空分布规律，对于运营计划制定、线网间协调运输组织、突发事件下列车运行调整、网络运输能力瓶颈点的识别与改善等有着重要意义.对于城市轨道交通网络客流分布的研究，结合乘客出行多路径选择特性，徐瑞华构建了概率分布模型，该模型既体现了乘客出行阻抗最小化的选择心理，又反映了路径多样化的实际情况，具有较强的实用性［1］;结合城市轨道交通无缝换乘的运营特点，四兵锋、毛保华等构建基于随机用户平衡原则的网络客流分布优化模型［2］;基于时刻表信息以及列车运输能力约束，Agostino Nuzzolo提出了适用于城市轨道交通的客流分配模型［3］.静态客流分布模型虽然能够很好地体现乘客出行行为(路径选择行为)，但是不能体现乘客出行过程的动态变化特征，对于网络运输能力瓶颈问题以及路网结构变化情况下的运营效率评价问题不能有效解决，因此，常应用于路网长期规划与评价研究.城市轨道交通是一个复杂动态系统，难以采用全局数学模型去描述网络客流的动态变化过程，随着计算机仿真技术的发展，越来越多的仿真模型应用到交通分析与模拟中.商蕾、陆化普构建了城市道路交通微观仿真模型，通过单个车辆的移动过程来宏观分析路网及交叉口的交通流分布状况［4］;David Meignan等人构建的城市公交网络客流仿真模型，将乘客、车辆视为独立的主体，通过主体间的交互作用来模拟网络乘客出行过程，从公交载客量和乘客候车时间来评价公交网络的运营效率［5］.然而，目前利用计算机仿真手段研究城市轨道交通网络客流动态分布相对缺乏.本文结合多主体建模技术，构建城市轨道交通动态客流仿真模型，通过大量独立主体的出行来宏观展现路网客流的时空分布特征.2 基于多主体的动态客流仿真模型城市轨道交通系统复杂性在于乘客、列车等组成部分间处于不断动态交互过程中，难以采用全局数学模型予以描述.随着人工智能和软件设计理论的发展，主体(Agent)建模技术为复杂系统的研究提供了新思路，其“自底向上”的建模思路很好地反映复杂系统演化的“过程相关性”.本文针对城市轨道交通网络客流分布问题，构建基于多主体的动态客流分布仿真模型，用软件主体模拟现实系统中各主体的行为及彼此间的作用关系，通过大量主体的行为作用来宏观展现路网的客流分布状态.2.1 客流仿真模型框架多主体系统主要由主体及主体间的交互关系予以描述.针对城市轨道交通乘客网络出行问题，系统中主要包含乘客、列车、乘客出行网络、列车运行网络等主体，其中乘客主体和列车主体为核心主体，也是具有“空间移动”性的临时实体.文中主体采用基于BDI(Belief-Desire-Intention)结构的建模方法予以构建［6］，主体基本结构如图1所示，系统内主体间相互关系如图2所示，路网客流仿真的总体过程如图3所示.图3 城市轨道交通网络客流仿真过程Fig.3 Passenger distribution simulation components of UMT(1)外部环境主体包括列车运行网络主体、乘客出行网络主体，该主体与其它主体间存在较强的关联性，一方面其是核心主体的承载环境，另一方面对核心主体的行为及其交互过程起着限制作用，例如列车主体运行交路约束、乘客主体和列车主体交互区域限制等.(2)乘客主体为核心主体之一，具有很强的自适应性以及智能性，包括进站、候车、上下车、换乘以及出站等多种行为，并根据路网环境的变化可调整自身行为，改变出行策略.(3)列车主体是另一核心主体，是乘客主体完成路网出行的载体，其行为包括进出站、区间运行及乘客上下车控制等.2.2 主体定义及生成规则主体是指驻留在某一环境下，能持续自主地发挥作用，具备驻留性、反应性、社会性、主动性等特征的计算实体.在这里乘客主体可以理解为城市轨道交通系统中拥有自身属性和行为目标，通过网络环境的感知和判断，选择合适的路径并完成一系列行为动作，最终到达目的地的计算实体.其主要包括属性描述、行为定义及行为决策函数的构建，对乘客主体进行如下形式化定义:式中 T(b，d，i)为乘客的出行目标，不同属性乘客出行目标会不同.在此将乘客主体的信念、意图和愿望转换为单一目标表示，例如出行时间最短、出行舒适度最高等;Attr(O，D，...)为乘客的属性集合，o为乘客起始站，d为终到站;D为乘客的行为集合，例如进出站、上下车、换乘等;S为旅客的状态集合，例如候车、在乘等;E为外部环境信息.Tf:St－1×Dt→St为状态更新函数，根据t－1时刻的状态和t时刻的动作行为决定t时刻的状态.Df:T×Attr×Et→Dt为行为决策函数，表示乘客根据自身属性、环境感知选择合理的路径并进行一系列的行为决策，例如路径选择决策、上下车决策和换乘决策等.列车是乘客在路网中移动的载体，此处构建的列车主体仅为具有简单行为的主体，研究中假定列车运行过程稳定，不出现严重晚点现象.因此，列车的运行过程将严格按照既定时刻表运行，主体行为主要包括列车进站、出站、区间运行及旅客上下车控制，对其做如下形式化定义:式中 T为列车的行为目标，表现为列车的整点运行，实现旅客在路网上的转移;Atrr(m，n，t，…)表示列车的属性集，包括列车定员、编组、运行时刻表等;Df，Tf，D，E的含义同上;列车主体的执行行为包括进站、出站、区间运行、控制乘客上下车;S为列车的状态，主要包括列车位置及行驶状态.仿真系统中生成与实际环境相应的主体尤为重要.列车主体因其运行过程完全依照既定时刻表进行，则按照时刻表生成即可.对于乘客主体，生成与实际客流结构相似的乘客主体是保证仿真结果准确的必要条件.从客流基础数据及仿真实际需求出发，可采用以下几种方式:(1)随机客流生成.若进站客流规律以及客流结构难以预测(如新线开通)，可采用随机客流生成规则，进站客流数量服从某种概率分布，乘客的起点站为生成节点所在车站，终到站按某种概率分布在路网上进行选择(一般本线及临近车站概率大).(2)根据已知客流结构生成.由于城市轨道交通客流相对稳定，根据历史客流数据分析进站客流规律以及客流结构(OD表)，根据该结构生成客流.(3)根据实际AFC刷卡数据生成客流.依据实际AFC刷卡数据生成客流是最准确的乘客生成方法，AFC刷卡数据包含准确的乘客进站时间、起终点站以及卡类别信息，据此生成相应的乘客主体.2.3 乘客主体路径选择模型乘客出行路径选择分为两个过程:静态可行路径搜索和动态路径选择.受路网规模和乘客数量的限制，难以实现单一乘客的在线路径选择，本文采用离线路径搜索与乘客出行动态路径选择相结合的办法.仿真初始化阶段对全路网OD间可行路径集合进行搜索;当乘客生成后根据自身出行信息及属性信息在路径集合中寻找适合自己的路径，从而获取自身路径信息.除此之外，当遭遇恶劣气候环境或突发事件等引发路网局部失效或者运输组织变更的情况下，乘客将根据变化的路网信息重新选择路径，发生路径变更行为.(1)静态可行路径搜索.采用路径综合阻抗描述路径的费用，表达式为式中为OD对rs间第k条路径的综合阻抗值;为OD对rs间第k条路径中列车运行区间的阻抗值;为OD对rs间第k条路径中换乘弧的阻抗值;tij为节点i与节点j间(同线路上的站台节点)列车区间运行时间;si为列车在节点i的停站时间;为节点i与节点j(不同线路上的站台节点)间平均换乘时间;α为换乘时间放大系数;为旅客在节点j平均候车时间，采用计算，为j节点所在线路q的发车间隔时间;Rrs为OD对rs间可行路径集合.通过路径搜索算法得到的K条路径中，不合理的路径可以认为乘客不会选择，需要对K条路径的合理性进行判断，从而生成有效路径集.路径合理性条件判断如下:式中θ为比例系数，描述可行路径阻抗值与最小路径阻抗值的相对偏移比例;U为常数，描述可行路径阻抗值与最小路径阻抗值的绝对偏移量.(2)动态路径选择模型.由轨道交通出行者的路径选择特性可知，出行者一般选择路径阻抗值最小的路径，然而由于轨道交通网络的复杂性，使得出行者对“最短路”的判断可能出现差异，路径选择行为带有一定的随机性，特别是环线增多的情况下.基于概率选择的出行路径选择模型较为符合出行者的行为特征，本文假设出行者对路径阻抗值估计的随机误差量服从Gumbel分布，构建基于Logit模型的乘客出行路径选择模型，则OD对rs间某出行者选择第n条路径的概率为式中 (t)为OD对rs间某一出行者在t时刻选择第k条路径的概率值;(t)为OD对rs间第k条路径在t时刻的出行效用值;为体现旅客在路网拥挤状况下的动态路径选择行为，间隔一定仿真时间需对路网内区间及通道的阻抗值更新，更新函数借鉴城市交通中常用的BPR函数.2.4 乘客主体和列车主体仿真流程乘客主体和列车主体仿真流程如图4所示.3 仿真系统及应用为验证仿真模型的有效性和实用性，以及是否满足大规模路网仿真运算效率的需求，开发了城市轨道交通动态客流仿真系统(UMT-DPSS).以北京市轨道交通为对象，基于实际客流数据进行仿真.仿真结果证明，该仿真模型能够有效地刻画乘客在路网上的出行过程，通过统计能够得到不同粒度的路网客流信息，同时该系统能够满足大规模路网客流仿真需求.图4 乘客主体与列车主体仿真流程图Fig.4 Simulation flowchart of passenger agent and train agent3.1 仿真系统介绍该系统采用C#语言开发，包含线路和路网两种仿真模式，可以对单一线路进行仿真，以观察线路内各个车站的客流特点;也可以对整个路网进行仿真，从宏观上分析整个路网的客流特征.仿真系统相关截图如图5－图7所示，仿真输入和输出基本信息如表1和表2所示.图5 仿真系统主界面Fig.5 Screen shot of the simulation system表1 仿真输入数据Table 1 Input data of simulation类别输入内容乘客乘客属性、路径选择相关参数客流AFC刷卡数据(或客流预测数据)列车列车时刻表、定员、车次路网网络拓扑结构、节点及区间属性表2 仿真输出数据Table 2 Output data of simulation类别输出内容列车各站上车人数、下车人数、在乘人数、满载率车站进站人数、站台候车人数、换乘人数、滞留人数、出站人数旅客进站时间、出站时间、路网内出行耗时、出行路径区间区间通过客流量路网全路网进站量、出站量、分时段路网承载人数3.2 仿真案例为描述该仿真系统的运行过程，设计了两套模拟方案，对不同列车开行条件进行模拟，以体现不同运输服务水平条件下路网的客流分布特点.以2011年12月某日实际AFC客流数据(1 min间隔)为输入数据(见表3)，完成上午7:00-12:00时段的模拟，统计分析了高峰和平峰时段线路列车平均满载率情况.北京市轨道交通1号线和2号线日输送客流量均达100多万人次，长期处于高负荷运行状态，客流需求与运输能力严重不均衡.针对1号线和2号线设计了不同发车间隔的模拟方案，方案一采用普通发车间隔时间，方案二采用线路极限发车间隔时间，分析不同运输服务水平下线路列车平均满载情况.仿真输入和输出结果分别如表4和表5所示.表3 仿真基本信息Table 3 Basic information of the simulation及机场线仿真时段 7:00-12:00类别内容说明线路数 11(条) 不含8号线、9号线、房山线有效模拟时段仿真耗时 36 min 仿真实际耗时仿真步长 s 仿真时钟精确到秒进站乘客总数 1 671 611(人)路网进站量表4 列车发车间隔Table 4 Headway per line号线八通线大兴线亦庄线昌平线方案一平峰间隔(s)方案 1号线 2号线 4号线 5号线 10号线 13号线15 150 150 150 170 165 570 160 170 240 465 600方案二平峰间隔(s)240 240 240 240 240 600 240 240 420 600 600高峰间隔(s)180 180 240 240 240 600 240 240 420 600 600高峰间隔(s)125 120 150 170 165 570 160 170 240 465 600表5 仿真输出结果Table 5 Simulation results方案 1号线 2号线 4号线 5号线 10号线 13号线 15号线八通线大兴线亦庄线昌平线方案一高峰平峰α 0.796 0.646 0.393 0.613 0.633 0.397 0.163 0.372 0.154 0.245 0.273 β 0.978 0.798 0.469 0.821 0.789 0.535 0.262 0.579 0.236 0.443 0.429 α 0.560 0.428 0.249 0.280 0.270 0.199 0.114 0.216 0.075 0.081 0.109 β 0.874 0.664 0.424 0.528 0.499 0.466 0.294 0.745 0.210 0.165 0.197 α 0.733 0.626 0.385 0.613 0.633 0.397 0.163 0.36方案二高峰平峰80.154 0.245 0.272 β 0.975 0.791 0.468 0.821 0.789 0.535 0.262 0.579 0.236 0.443 0.429 α 0.431 0.366 0.243 0.280 0.270 0.199 0.114 0.216 0.075 0.081 0.109 β 0.845 0.521 0.424 0.528 0.499 0.466 0.294 0.545 0.210 0.165 0.197α为线路列车平均满载率，指在一定统计时段内，运营线路列车的平均满载情况;β为最大线路列车平均满载率.城市轨道交通路网运营指标体系［8］中从统计的角度对线路列车平均满载率进行了定义，而本文基于仿真模拟方法能够准确得出每一列车在各个区间的满载情况.因此，对线路列车平均满载率的计算方法做一定调整，先从每一列列车的角度计算列车平均满载率(∑区间列车满载率/线路区间数)，然后对统计时段内所有列车的平均满载率进一步求平均，得出各个时段线路列车平均满载率.最大线路列车平均满载率指在统计时段内最大的单一列车的平均满载率.本算例中高峰时段为7:00－9:00，平峰时段为9:00－12:00.线路列车平均满载率的具体计算公式为方案一和方案二仿真结果对比分析可以看出:(1)方案二通过提高运输能力，使得1号线和2号线列车平均满载率在平峰时段明显降低，而在高峰时段内，两线列车平均满载率降幅较小;(2)其它线路由于列车开行方案不变，线路列车平均满载率变化较小;(3)平峰时段通过调整发车间隔能够有效降低列车满载率，从而缓解列车拥挤状况. 造成高峰时段列车满载率居高不下的原因主要是由于客流已处于超饱和状态，运能的提高并不能满足客流需求.受基础设施能力限制，线路输送能力已达到最大值，此时仍不能有效改善列车拥挤状况.因此，要想改善1号线和2号线及其它线路的高负荷运输状态，单从提高运输能力角度很难有效缓解，需从客流需求控制以及新线分流角度来缓解巨大的客流压力.4 研究结论本文基于Multi-Agent建模方法构建了城市轨道交通网络动态客流仿真模型，该模型避免了数学模型应对此类复杂系统问题的构建和求解难题.通过开发的城市轨道交通动态客流仿真系统，利用北京市轨道交通实际客流数据较好地模拟出乘客网络出行过程，基于不同列车开行条件设计了两套模拟方案，统计分析了全路网各线路列车平均满载率，验证了该动态客流仿真模型的有效性和实用性，同时验证了该系统能够满足大规模城市轨道交通路网客流仿真运算需求.本文研究内容可深入应用于评价列车开行方案、评估突发事件下列车调度调整措施、研究客流网络传播规律，为网络化协调运输组织提供数据支持和决策评价.除此之外，由于本模型中主要从乘客的角度来研究网络客流分布规律，对于列车主体联动性方面尚需进一步深入研究，例如列车运行的动态调整及突发事件下决策支持策略研究，以及乘客上下车导致列车晚点及站内客流拥堵问题等.参考文献:【相关文献】［1］徐瑞华，罗钦，高鹏.基于多路径的城市轨道交通网络客流分布模型及算法研究［J］.铁道学报，2009，31(2):110-114.［XU R H，LUO Q，GAO P.Passenger flow distribution model and algorithm for urban rail transit network based on multi-route choice［J］.Journal of the China railway society，2009，31(2):110-114］.［2］四兵峰，毛保华，刘智丽.无缝换乘条件下城市轨道交通网络客流分配模型及算法［J］.铁道学报，2007，29(6):12-18.［SI B F，MAO B H，LIU Z L:Passenger flow assignment model and algorithm for urban railway traffic network under the condition of seamless transfer ［J］.Journal of the China Railway Society，2007，29(6):12-18］.［3］Agostino Nuzzolo，Umberto Crisalli，Luca Rosati.A schedule-based assignment model with explicit capacity constraints for congested transit network［J］.Transportation Research Part C，2012，20:16-33.［4］商蕾，陆化普.城市微观交通仿真系统及其应用研究［J］.系统仿真学报，2006，18(1):221-224.［SHANG L，LU H P:Urban microscopic traffic simulation system and its application ［J］，Journal of System Simulation.2006，18(1):221-224.］.［5］David M，Olivier S，Abderrafia A.Simulation and evaluation of urban bus-networks using a multi-agent approach［J］.Simulation Modeling Practice and Theory，2007，15:659-671.［6］Kinny D，Georgeff M，Rao A.A methodology and modeling technique for systems of BDI agents［C］.Proceedings of the Seventh European Workshop on Modeling Autonomous Agents in a Multi-Agent World.Heidelberg:Springer-Verlag，1996:42-45. ［7］洪玲，高佳，徐瑞华.城市轨道交通网络突发事件影响客流量的计算［J］.同济大学学报(自然科学版)，2011，39(10):1485-1489.［HONG L，GAO J，XU R H.Calculation method of emergency passenger flow in urban rail network ［J］.Journal of Tongji University(Natural Science)，2011，39(10):1485-1489］.［8］DB11/T 814-2011，城市轨道交通路网运营指标体系［S］.［DB11/T 814-2011.Operational inesx system of urban rail transit network［S］.］。

城市轨道交通行人流运动建模及仿真的开题报告一、选题背景随着城市人口的不断增长和城市化进程的加速，城市轨道交通系统的建设越来越重要，成为城市基础设施建设的重要组成部分。

城市轨道交通系统的高效运营对于疏解城市交通、提高城市品质、改善居民交通出行等方面有显著的作用。

而随着城市轨道交通系统的发展，其对于行人流动的影响也日渐显著。

因此，对于城市轨道交通系统中行人流动的建模和仿真成为了一个研究的热点和难点问题。

二、研究目标本研究旨在建立城市轨道交通系统中行人的运动行为模型，通过仿真模拟城市轨道交通站点的行人流动情况，进一步研究城市轨道交通站点中的行人流动特征及其对交通系统的影响。

三、研究内容1. 分析城市轨道交通站点中的行人流动特征，探究行人流动的规律。

2. 建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型，研究行人的行走速度、行动路径等因素对行人流动的影响。

3. 利用仿真软件模拟城市轨道交通站点中的行人流动情况，分析各因素对行人流动的影响。

4. 分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，探究优化交通系统的方法。

四、研究方法1. 文献综述：收集与城市轨道交通系统和行人流动有关的文献资料，分析城市轨道交通站点中的行人流动特征、行人运动行为等因素。

2. 实地调研：根据文献综述的结果，选择城市轨道交通站点进行实地调研，收集行人流动的数据。

3. 建立数学模型：在分析行人流动数据的基础上，建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型。

4. 仿真模拟：利用仿真软件对建立的模型进行仿真，观察行人流动情况。

5. 分析总结：根据仿真结果，分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，并给出优化建议。

五、预期成果本研究预期完成以下成果：1. 建立城市轨道交通站点中行人流动的运动行为模型。

2. 仿真模拟城市轨道交通站点中的行人流动情况，探究行人流动特征及其对交通系统的影响。

3. 分析行人流动对城市轨道交通系统的影响，提出有效的交通系统优化建议。

六、研究计划时间节点 | 研究任务------------ | ------------2022年3月~2022年6月 | 文献综述，实地调研，数据收集，初步分析2022年7月~2022年10月 | 建立行人运动行为模型，进行仿真模拟2022年11月~2023年1月 | 分析仿真结果，撰写论文2023年2月~2023年3月 | 论文修改，答辩准备七、研究意义1. 通过建立城市轨道交通站点中行人运动行为模型，可以对行人流动进行量化，为城市轨道交通系统的规划、设计提供可靠的数据支撑。

基于仿真模拟的城市轨道交通客流组织优化方案研究一、引言城市轨道交通是现代城市化进程中不可或缺的一部分，它对于提高城市交通效率、缓解交通拥堵、改善居民出行体验具有重要意义。

然而，随着城市人口的不断增加，轨道交通客流组织问题日益凸显。

针对现有问题，本课题提出了。

二、问题分析1. 城市轨道交通客流组织问题的背景介绍：介绍城市轨道交通系统的发展现状以及存在的客流组织问题，包括高峰期运力不足、车站拥挤、乘客滞留等。

2. 基于仿真模拟的优化方案研究的必要性：分析传统研究方法的局限性，引出基于仿真模拟的优势，并阐述为何选择该方法进行研究。

三、方法与技术介绍1. 基于仿真模拟的城市轨道交通客流组织优化方案：详细介绍仿真模拟方法在优化方案研究中的应用，包括仿真模型的建立、数据采集与处理、仿真参数设定等。

2. 基于的客流组织优化：介绍技术在客流组织优化中的应用，包括智能调度、列车优化、乘客引导等方面。

四、案例分析以某个城市的轨道交通系统为例，通过仿真模拟方法对现有客流组织方案进行优化。

具体包括以下内容：1. 仿真模型的构建：介绍城市轨道交通系统的基本情况，包括线路结构、车辆运行规律等，并结合实际数据构建仿真模型。

2. 仿真实验设计：根据现有客流数据进行仿真实验的设计，包括高峰期、非高峰期的不同场景设置等。

3. 仿真结果与分析：通过仿真实验得到的数据进行分析，评估不同优化方案对客流组织的影响，比较其优缺点。

4. 优化方案推荐：根据仿真结果，提出针对案例城市轨道交通系统的客流组织优化方案，并进行推荐与解释。

五、实施方案1. 方案实施策略：介绍将优化方案实施到实际运营中的策略，包括渐进实施、阶段推进等。

2. 实施计划与时间安排：制定优化方案实施的详细计划，并安排适当的时间节点，确保实施顺利进行。

六、总结与展望1. 研究成果总结：总结本课题的研究成果，包括利用仿真模拟方法对城市轨道交通客流组织优化方案进行研究，并提出针对案例城市的具体优化方案。

地铁车站的人流仿真与优化随着城市人口的增长和交通需求的增加，地铁成为现代城市中不可或缺的交通方式。

地铁车站是地铁系统的核心组成部分，人流仿真与优化对于提高地铁系统的运行效率和乘客体验至关重要。

本文将探讨地铁车站的人流仿真与优化方法，旨在为城市交通管理部门和地铁运营商提供参考和指导。

1.人流仿真技术的应用人流仿真是指利用计算机模型和算法来模拟和分析人群在特定地点或建筑物内的运动和排队行为。

在地铁车站中，通过人流仿真可以模拟和预测乘客进出站的时间、路径选择、拥挤程度等关键指标，为车站的规划和优化提供依据。

为了进行人流仿真，首先需要收集和整理乘客进出站的数据。

这可以通过安装感应器或监控摄像头来实现。

然后，利用这些数据建立地铁车站的仿真模型，模拟乘客的行为和决策过程。

最后，运行模型并分析仿真结果，得出车站的拥挤程度、运行效率、需求峰值等信息。

2.人流仿真带来的优化效果通过人流仿真，我们可以获得车站运行的详细数据和可视化结果。

这些结果可以帮助交通管理部门和地铁运营商优化车站的布局和运营策略，提高乘客的出行体验和车站的运行效率。

首先，仿真结果可以揭示车站的瓶颈和拥堵点。

通过分析乘客流向和拥挤程度，可以确定进出站通道的扩建或改善措施。

例如，将瓶颈区域改造为宽敞的通道，增加进出站口的数量等，以便更好地满足乘客的需求。

其次，仿真结果可以指导乘客的路径选择和分流。

根据乘客的乘车目的地和出行时间，可以推荐最佳的路径。

同时，根据车站内各区域的利用率，可以合理分配乘客流量，避免某些区域过度拥挤，提高整体的乘车效率。

最后，仿真结果还可以用于制定车站的紧急情况应对策略。

在突发事件或交通事故发生时，车站的疏散和救援都需要有序进行。

通过模拟紧急情况下的人流行为，可以预先规划和培训车站员工，提高应急响应能力。

3.人流仿真的挑战和未来发展方向虽然人流仿真技术在地铁车站的优化中具有很大潜力，但也面临一些挑战。

首先，如何确保仿真模型的准确性和可靠性是一个重要问题。

第8期2021年4月No.8April，20210 引言伴随着经济的快速发展，城市轨道交通发展速度突飞猛进。

根据中国城市轨道交通协会发布的城市轨道交通行业统计报告，广州地铁最高客流量达1 002.6万人次，客流强度已位居全国第一，其中，广州体育西站日客运量为全国最高。

地铁系统客流高度密集、可控性差、突变性强、疏散条件差，潜在风险高和危险大。

在早、晚客流高峰，轨道交通车站的楼层、闸机等瓶颈区域经常发生行人拥挤现象，不仅导致行人通行效率下降，还会产生诸多的安全问题。

在地铁车站这种复杂的环境中，行人运动的安全性、舒适性以及瓶颈区域的通行效率引起的关注越来越多。

为了对地铁车站行人微观行为进行客观分析，制定地铁客流疏散路径，需要构建有效的地铁车站仿真模型。

文章基于Anylogic软件平台[1]，从地铁车站仿真模型构建要点和地铁车站仿真模型统计数据生成两个方面对地铁车站仿真模型构建进行研究[2]。

1 地铁车站仿真模型构建要点1.1 分析地铁车站空间示意图地铁车站建筑图纸是模型构建的基础。

地铁车站的平面图、三维立体图由于涉及一些重要信息，通常情况都难以在网上找到。

因此，通常采取预估法来确定地铁车站图纸。

首先，可以通过百度地图、Bing 地图等在线地图，从俯瞰的角度，确定地铁站的平面结构及平面尺寸[3]。

其次，通过百度图片或网络搜索的方法，查一查相关地铁站是否有三维立体图，获取不同的角度建筑图。

最后，到地铁站现场查看相关结构示意图以及设备设施，构思地铁车站的三维空间立体模型。

1.2 构建地铁车站物理模型在建立物理模型的过程中，有几个要点：一是明确单位尺寸，单位尺寸可以根据模型复杂度，设置1单元是5 m ，或15 m ，或35 m ；二是设置层间，对不同的层间修改名称，并设置Z 关键参数，Z 为楼层高度；三是闭合构建区域，用线条构建一定范围的区域，线条可以是直线，也可以是折线，注意线条需要闭合，否则会出现行人乱跑现象（走出既定的区域），还需根据实际需要设置墙的高度[4]；四是添加物理设施，根据地铁车站现场实际情况，添置安检门、闸机、自动售票机、栅栏等物理设施；五是对楼层间进行“开口”，利用折线在自动扶梯口或者楼梯口处进行折线“开口”；六是完善物理模型，添加扶梯组，扶梯组要重点设置扶梯的方向、宽度，添加柱子，柱子的位置、形状要适宜；七是设置到达线，在层间、闸机、出入口设置到达线（也称“目标性”），引导行人行走的方向。

城市轨道交通车站客流仿真模型设计摘要：城市轨道交通车站作为日常通勤客流集散的重要网络节点，在轨道交通运营中发挥着重要的作用。

由于站内的客流具有强的聚集性，尤其在高峰时段，大量的客流迟滞和阻塞很容易造成枢纽站内设施服务水平的急剧下降和人群拥挤的安全隐患问题。

因此，本文对车站设施进行了系统的研究与分析，建立了基于社会力的客流模型，依托计算机仿真，可以较为准确的描述站内客流情况，为设施的合理布局和安全事件的防范提供指导。

关键词：城市轨道交通；客流；仿真模型轨道交通车站一般位于地下或高架上，空间封闭，完全依靠出入口与外界联系，因此为满足出行需求，其在设计时较其它城市活动空间更具复杂多样性，用单一的研究模式和方法已无法全面解释复杂环境下的乘客随机行为。

本文主要分为三个部分，首先通过对车站的功能布局进行分析，从而建立客流的仿真模型，最后给出使用计算机进行仿真的设计建议。

1 轨道交通车站分析客流集散是大量旅客交通行为活动与枢纽内部环境互动产生的各种活动的群体效应[1]，乘客的主观行为与车站的客观环境共同组成了内部客流趋势。

因此为了建立客流模型，首先要对相应车站进行特征分析。

1.1.功能与结构分析轨道交通车站提供了一个承载客流进行乘降、集散、换乘的多种类型交通设施。

站内客流集散效率的高低和公共安全状态的好坏依赖于内部环境、设施类型、数量等要素在数量、时间和空间上的分布是否协调。

具体表现为由规划与设计方案决定的枢纽空间结构衍生的在枢纽设计流线上各个设施所对应的乘客流“速度”、“密度”关系和走行时间。

1.2.设施功能分类站内乘客设施根据功能可以分为两类：一类为乘客走形的有界区域；另一类为乘客提供服务。

前者称为连接类设施，后者为服务类设施。

连接类设施包括有通道、站厅、等候区、站台、楼梯、扶梯和电梯等；服务类设施包括有客服中心、安检区域、自动售票区、进出站闸机和卫生间等。

1.3.车站网络模型建立车站网络模型反映的是站内客流宏观路径的选择，表现为乘客为完成OD路径依次进行的各种业务集合。

2021No.1城市轨道交通客流需求分析模型及仿真戢小辉55城市轨道交通客流需求分析模型及仿真戢小辉(中铁第四勘察设计院集团有限公司线站院武汉430063)【摘要】客流预测作为城市轨道交通规划、设计、运营管理的基础，其模型预测结果的可信度、准确度仍有待加强。

在传统“四阶段”法基础上,提出一种与工程实际贴合紧密、操作简便的预测技术体系。

该体系在出行生成阶段采用既能反映个体出行离散性，又能表征群体出行集聚性的类别生成率法；出行分布阶段采用在空间分布方面具有显著优势的最大嫡模型；方式划分阶段采用基于超级网络的分层分方式剥离法；交通分配阶段采用用户随机平衝模型法,最后将所构模型应用于芜湖市轨道交通客流预测.结果表明:运用该方法能有效克服增长率法和重力模型法的固有缺陷，使分析结果更加符合实际。

【关键词】城市轨道交通需求分析客流预测“四阶段”法实证检验Passenger demand analysis model of urban rail transit and simulationJI Xiaohui(China Railway SIYUAN Survey and Design Group Co.,Ltd Wuhan430063) [Abstract]Passenger volume prediction,as a basic work,was playing a vital role in the plan,design,con­struction,operation and management,Reliability and accuracy of the model result remains to be strengthened.A method based on^fbur-stage^method is put forward to analyze passenger volume demand.In the trip generation stage,class generation rate method was applied;In trip distribution stage,maximum entropy model was pro­posed,because社has significant advantages in terms of spatial distribution;In mode split stage and traffic assign­ment stage,we used NLM model and SUE model,at last the improved model is applied to Wuhu metro line1as an example,The result showed that the presented method combines the advantages of gravity method and growth method,and overcomes disadvantages of the both methods,thus the analysis results are more consistent with the real situation・[Key words]urban rail transit;demand analysis;passenger volume forecast;"fbur-stage”method;empir­ical study1引言城市轨道交通客流需求分析作为城市轨道交通规划、设计、运营管理的出发点和落脚点,其通常以城市社会经济、土地利用、城市总体规划、分区控制性规划、交通现状等资料为依据，利用交通模型、计算机仿真等技术手段,预测各目标年份城市轨道交通线网相关客流指标冋。

《基于LEGION仿真技术的城市轨道交通换乘车站大客流疏运组织研究》篇一一、引言随着城市化进程的加速，城市轨道交通作为城市公共交通的重要组成部分，其运输能力和服务质量直接关系到城市居民的出行效率和城市的交通管理水平。

然而，在城市轨道交通换乘车站，尤其是在高峰时段，大客流量的存在给车站的疏运组织带来了巨大的挑战。

为了更好地应对这一挑战，本文基于LEGION仿真技术，对城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织进行了深入研究。

二、LEGION仿真技术概述LEGION是一款专业的仿真软件，主要用于模拟和评估人流、车流等动态系统的运行情况。

在城市轨道交通领域，LEGION仿真技术可以通过建立三维模型，模拟车站内乘客的流动情况，从而为车站的疏运组织提供科学依据。

三、换乘车站大客流特点分析在城市轨道交通换乘车站，大客流的特点主要表现为：客流量大、高峰时段集中、乘客行为复杂等。

这些特点使得车站的疏运组织面临诸多挑战，如客流拥堵、安全隐患等。

因此，需要对大客流的特点进行深入分析，为疏运组织的优化提供依据。

四、基于LEGION仿真技术的疏运组织研究（一）模型建立利用LEGION仿真技术，建立城市轨道交通换乘车站的三维模型。

模型应包括车站的布局、设施设备、乘客行为等方面的信息。

同时，根据实际需求，设定不同的客流场景，如工作日高峰时段、节假日高峰时段等。

（二）仿真模拟通过仿真模拟，对不同客流场景下的车站运行情况进行模拟和分析。

包括乘客的进站、出站、换乘等行为，以及车站内设施设备的运行情况等。

通过仿真结果，可以直观地了解车站的客流分布、拥堵情况等问题。

（三）疏运组织优化根据仿真结果，对车站的疏运组织进行优化。

具体措施包括：调整进站和出站通道的设置、优化换乘流程、增加临时设施等。

同时，还需要考虑乘客的出行需求和安全需求，确保优化措施的可行性和有效性。

五、研究结果与讨论通过LEGION仿真技术的应用，可以对城市轨道交通换乘车站的大客流疏运组织进行科学的评估和优化。