CN110852658A - 地铁站客流组织系统及方法 - Google Patents

地铁站客流组织系统及方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110852658A
CN110852658A CN202010041482.0A CN202010041482A CN110852658A CN 110852658 A CN110852658 A CN 110852658A CN 202010041482 A CN202010041482 A CN 202010041482A CN 110852658 A CN110852658 A CN 110852658A
Authority
CN
China
Prior art keywords
train
station
passenger
subway
time
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202010041482.0A
Other languages
English (en)
Inventor
薛博
范向晨
李智
范向阳
耿铭君
胡刚
罗俊
李云辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Urban Traffic Planning And Design Institute Co Ltd
Original Assignee
Shenzhen Urban Traffic Planning And Design Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Urban Traffic Planning And Design Institute Co Ltd filed Critical Shenzhen Urban Traffic Planning And Design Institute Co Ltd
Priority to CN202010041482.0A priority Critical patent/CN110852658A/zh
Publication of CN110852658A publication Critical patent/CN110852658A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40—Business processes related to the transportation industry

Landscapes

  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • Entrepreneurship & Innovation (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Game Theory and Decision Science (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)

Abstract

本发明实施例公开了一种地铁站客流组织系统及方法，地铁站客流组织系统包括列车剩余运力计算系统、乘客上下车数据库、列车运行时间数据库及乘客排队自动组织系统，列车剩余运力计算系统调取乘客上下车数量数据，计算即将驶入地铁站的列车剩余的最大乘客运输量；乘客上下车数据库利用乘客OD估算列车在每一个地铁站上/下车的乘客数量并存储；列车运行时间数据库存储列车到达和离开地铁站的时间点数据；乘客排队自动组织系统适时、定量地分别放行在站外排队、在站厅排队以及在月台排队的乘客。本发明实现自动放行站外、站厅和月台排队的乘客，更加精准、高效和节省成本，最大化减少因排队、拥堵而造成的不良影响和安全隐患。

Description

地铁站客流组织系统及方法
技术领域
本发明涉及交通运输工程及自动化控制领域，尤其涉及一种地铁站客流组织系统及方法。
背景技术
地铁因其速度快、便利而备受大家的青睐，尤其是在一线城市，由于较偏远的地区房租比较低廉，所以居住人口非常多，地铁就成为了住在偏远地区的人们上下班通勤的第一选择，由于居住地区人口密集、上班区域较为集中，造成了一些地铁站点早、晚高峰的拥堵，主要体现在以下方面：1、乘客站外排队拥堵、排队时间长；2、月台拥挤，乘客上车没有秩序，存在相互推搡的行为；3、列车内拥挤，乘客之间没有空隙，乘客体验很差；4、由于乘客为了赶时间，经常出现抢上地铁的情况，可能会导致地铁屏蔽门关不上或者地铁屏蔽门夹人、夹物的情况出现，不仅影响地铁运行的效率，而且存在一定的安全隐患。
一方面，一些城市的地铁站缓解早、晚高峰的方法主要是在站外设置“几”字形、“之”字形排队栅栏，靠前的乘客进站时需要循环往复地在栅栏里行走几次才能顺利进站，而靠后的乘客往往是排成非常长的几列队伍或者是挤成一团毫无秩序；另一方面，客流组织主要是通过设置足够的工作人员去维持乘客在站外排队和月台排队的秩序，甚至工作人员不得不在月台手持喊话器进行人工引导和组织秩序，这就突出了地铁客流组织效率低下、地铁运营成本高等亟待解决的现状问题。
发明内容
本发明实施例所要解决的技术问题在于，提供一种地铁站客流组织系统及方法，以使提升地铁运行效率和客流组织效率。
为了解决上述技术问题，本发明实施例提出了一种地铁站客流组织系统，包括列车剩余运力计算系统、乘客上下车数据库、列车运行时间数据库及乘客排队自动组织系统，
列车剩余运力计算系统从乘客上下车数据库调取乘客上下车数量数据，计算即将驶入地铁站的列车剩余的最大乘客运输量，将计算得到的数据发送给乘客排队自动组织系统；
乘客上下车数据库从地铁控制中心OCC采集乘客OD数据，并根据列车运行时间，估算实际乘坐地铁列车的乘客数量，统计出站的乘客数量；
列车运行时间数据库从地铁控制中心OCC采集并存储列车到达和离开地铁站的时间点数据；
乘客排队自动组织系统根据列车剩余运力计算系统，以及列车运行时间数据库的数据适时、定量地分别放行在站外排队的乘客、在站厅排队的乘客以及在月台排队的乘客。
进一步地，列车剩余运力计算系统中采用如下算法计算即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其上行最大乘客运力和下行最大乘客运力
Figure 421497DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力
Figure 203508DEST_PATH_IMAGE003
，其中
Figure 575584DEST_PATH_IMAGE004
为地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure 708625DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure 325813DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 962331DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 505308DEST_PATH_IMAGE008
…，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为
Figure 283875DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 40478DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 816673DEST_PATH_IMAGE012
…
Figure 861989DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 617718DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n-1列列车和第n列列车到达的时间间隔为
Figure 494407DEST_PATH_IMAGE015
秒，站外乘客放行速率为
Figure 379187DEST_PATH_IMAGE016
个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure 207072DEST_PATH_IMAGE017
，当时，上行最大乘客运力取值
Figure 199485DEST_PATH_IMAGE019
。
进一步地，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算
Figure 989586DEST_PATH_IMAGE006
和：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 107026DEST_PATH_IMAGE006
和采用相同的计算方法，乘客OD已知，
Figure 450468DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 981507DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 318948DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 290315DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 986001DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure 777239DEST_PATH_IMAGE022
，等于在
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
时间范围内刷卡的乘客总人数，
Figure 570675DEST_PATH_IMAGE010
等于计划在
Figure 404639DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，
Figure 214332DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 660619DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
进一步地，列车运行时间数据库记录列车在某一地铁站进站、出站时间点，并以独立的地铁站点为分组依据、以上行或者下行为分区依据，对数据进行封装，供列车剩余运力计算系统和乘客排队自动组织系统调用。
进一步地，乘客排队自动组织系统分为控制系统、
Figure 814706DEST_PATH_IMAGE024
控制系统和
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
控制系统三部分，其中
Figure 678407DEST_PATH_IMAGE013
控制系统用于放行站外排队的乘客到站厅排队；控制系统用于放行站厅排队的乘客到月台排队；
Figure 696227DEST_PATH_IMAGE025
控制系统用于放行月台排队的乘客去乘坐地铁列车；所述
Figure 871993DEST_PATH_IMAGE013
控制系统包括数量与地铁站入口个数相同的闸机系统，每个闸机系统都包含若干个上行和若干个下行通道，每一种通道都包含计数装置和电子显示屏，电子显示屏实时显示列车到达时间、计划放行人数和剩余待放行人数；所述
Figure 361006DEST_PATH_IMAGE024
控制系统分为若干个上行通道和若干个下行通道，其中上行通道和下行通道之间相互隔离；控制系统包含若干个与屏蔽门数量相同的通道，每个通道的闸机宽度和地铁屏蔽门的宽度相同，且均在列车屏蔽门关闭之前关闭。
相应地，本发明实施例还提供了一种地铁站客流组织方法，包括：
设置系统工作时段步骤：分别输入上行、下行列车对应的系统工作时段
Figure 771444DEST_PATH_IMAGE026
；
确定采集乘客OD的时间点步骤：获取乘客上行、下行的开始时间点和终止时间点；
获取乘客OD步骤：根据乘客选择设置乘车OD，乘客刷卡/码时将OD数据实时传送到地铁控制中心OCC；
选择目标地铁站步骤：根据各个地铁站的历史拥堵情况，选择目标地铁站，并在目标地铁站设置乘客排队自动组织系统；
数据预处理步骤：从地铁控制中心OCC调取乘客的OD数据，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，计算和
Figure 294753DEST_PATH_IMAGE010
；
运力计算步骤：根据乘客上下车数量数据库中的
Figure 385069DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 628969DEST_PATH_IMAGE010
，列车到达和离开地铁站的时间点数据，并综合站外乘客放行速率，计算当前即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量，其中上行列车最大乘客运力为
Figure 146538DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车最大乘客运力为
Figure 610142DEST_PATH_IMAGE002
；
站外放行步骤：控制系统根据上行列车为
Figure 868134DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车为
Figure 556605DEST_PATH_IMAGE002
放行站外排队的第n批乘客，让他们去站厅排队；
月台放行步骤：
Figure 522154DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行在月台排队的第n-1批乘客，让他们乘坐地铁，第n-1辆列车离开；
站厅放行步骤：
Figure 157534DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行在站厅排队的第n批乘客，让他们到月台排队候车。
进一步地，运力计算步骤中采用如下算法计算第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列，其上行最大乘客运力
Figure 110447DEST_PATH_IMAGE028
和下行最大乘客运力
Figure 969818DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力
Figure 408015DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 643825DEST_PATH_IMAGE004
为地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure 716823DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure 747096DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 404080DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 381263DEST_PATH_IMAGE008
…
Figure 308768DEST_PATH_IMAGE009
，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为
Figure 509942DEST_PATH_IMAGE010
，，
Figure 234764DEST_PATH_IMAGE012
…
Figure 282354DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 654430DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n-1列列车和第n列列车到达的时间间隔为
Figure 787471DEST_PATH_IMAGE015
秒，站外乘客放行速率为
Figure 610851DEST_PATH_IMAGE016
个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure 512948DEST_PATH_IMAGE017
，当
Figure 55925DEST_PATH_IMAGE018
时，上行最大乘客运力取值。
进一步地，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算
Figure 97141DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 853745DEST_PATH_IMAGE010
：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 567623DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 675256DEST_PATH_IMAGE010
采用相同的计算方法，乘客OD已知，为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 445690DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 596048DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 190978DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 452195DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 419276DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure 943798DEST_PATH_IMAGE022
，等于在
Figure 559773DEST_PATH_IMAGE023
时间范围内刷卡的乘客总人数，
Figure 903730DEST_PATH_IMAGE010
等于计划在
Figure 395892DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，
Figure 434255DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 240537DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
进一步地，确定采集乘客OD的时间点步骤中采用如下方法计算开始时间点和终止时间点：
对于上行和下行，开始时间点和终止时间点的计算方法相同，开始时间点为
Figure 946325DEST_PATH_IMAGE029
，终止时间点；其中，
Figure 433249DEST_PATH_IMAGE031
为在
Figure 777642DEST_PATH_IMAGE032
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，
Figure 337937DEST_PATH_IMAGE021
为在
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE033
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，
Figure 467173DEST_PATH_IMAGE034
为始发站地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间。
进一步地，目标地铁站的第1批乘客先后、连续通过
Figure 11287DEST_PATH_IMAGE013
控制系统、
Figure 956110DEST_PATH_IMAGE024
控制系统后，直接到月台层等待
Figure 872375DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行；目标地铁站的第2批至第n批的乘客通过
Figure 877240DEST_PATH_IMAGE013
控制系统后，需要首先在站厅层等待
Figure 580754DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行，然后在月台层等待
Figure 63688DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行。
本发明的有益效果为：本发明可以精准地分别计算出上、下行方向即将进站列车的剩余运力，可以借此定量地组织乘客有序排队乘车，可以提高列车的运行效率和运行安全，以及乘客的乘车安全和乘车体验；本发明可以根据剩余运力和列车运行时间，实现自动放行在站外、站厅和月台排队的乘客，相比传统人力的组织方法更加精准、高效和节省成本；本发明可以充分、合理利用地铁站内部空间，最大化减少因高峰时期乘客在地铁站站外入口处排队、拥堵而造成的对交通的不良影响和安全隐患。
附图说明
图1是本发明实施例的地铁站客流组织系统的结构示意图。
图2是本发明实施例的乘客排队自动组织系统的布置图。
图3是本发明实施例的
Figure 102969DEST_PATH_IMAGE013
控制系统在一个有四个进站口地铁站地面层布置图。
图4是本发明实施例的
Figure 278736DEST_PATH_IMAGE024
控制系统在一个采用侧式站台的地铁站站厅层的布置图。
图5是本发明实施例的
Figure 266283DEST_PATH_IMAGE025
控制系统在一个采用侧式站台的地铁站月台层的布置图。
图6是本发明实施例的地铁站客流组织方法的流程图。
图中，1、控制系统；2、控制系统；3、
Figure 993696DEST_PATH_IMAGE025
控制系统；4、地铁站入口；5、楼梯或手扶电梯；6、地面层；7、站厅层；8、月台层；9、
Figure 468540DEST_PATH_IMAGE035
控制系统上行排队区域；10、
Figure 293276DEST_PATH_IMAGE013
控制系统下行排队区域；11、
Figure 802755DEST_PATH_IMAGE035
控制系统排队通道；12、地铁列车。
具体实施方式
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互结合，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细说明。
本发明实施例中若有方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……）仅用于解释在某一特定姿态（如附图所示）下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，在本发明中若涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。
请参照图1～图5，本发明实施例的地铁站客流组织系统，包括列车剩余运力计算系统、乘客上下车数据库、列车运行时间数据库及乘客排队自动组织系统。
列车剩余运力计算系统从乘客上下车数据库调取乘客上下车数量数据，计算即将驶入地铁站的列车剩余的最大乘客运输量，将计算得到的数据发送给乘客排队自动组织系统。
乘客上下车数据库从地铁控制中心OCC采集乘客OD数据，并根据列车运行时间，估算实际乘坐地铁列车的乘客数量，统计出站的乘客数量；
列车运行时间数据库从地铁控制中心OCC采集并存储列车到达和离开地铁站的时间点数据。
乘客排队自动组织系统根据列车剩余运力计算系统，以及列车运行时间数据库的数据适时、定量地分别放行在站外排队的乘客、在站厅排队的乘客以及在月台排队的乘客。
作为一种实施方式，列车剩余运力计算系统中采用如下算法计算即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列，其上行最大乘客运力
Figure 818859DEST_PATH_IMAGE028
和下行最大乘客运力
Figure 780999DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力，
Figure 507832DEST_PATH_IMAGE004
为地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure 901030DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure 350466DEST_PATH_IMAGE006
，，
Figure 1076DEST_PATH_IMAGE008
…
Figure 63710DEST_PATH_IMAGE009
，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为，
Figure 486785DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 559783DEST_PATH_IMAGE012
…
Figure 590056DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 515549DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n-1列列车和第n列列车到达的时间间隔为秒，站外乘客放行速率为
Figure 216975DEST_PATH_IMAGE016
个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure 621411DEST_PATH_IMAGE017
，当
Figure 562429DEST_PATH_IMAGE018
时，上行最大乘客运力取值
Figure 77724DEST_PATH_IMAGE019
。
作为一种实施方式，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算
Figure 125314DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 762969DEST_PATH_IMAGE010
：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 397475DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 716461DEST_PATH_IMAGE010
采用相同的计算方法，乘客OD已知，
Figure 618558DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 161535DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 781872DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 205681DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 962284DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 879425DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure 987058DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 946049DEST_PATH_IMAGE006
等于在
Figure 822738DEST_PATH_IMAGE023
时间范围内刷卡的乘客总人数，
Figure 973097DEST_PATH_IMAGE010
等于计划在
Figure 302447DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，
Figure 501347DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 731078DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
作为一种实施方式，列车运行时间数据库以列车在相同地铁站先后完成一次进站、出站为分段依据、以独立的地铁站点为分组依据、以上行或者下行为分区依据，对数据进行封装，供列车剩余运力计算系统和乘客排队自动组织系统调用。
作为一种实施方式，如图2所示，乘客排队自动组织系统主要由三块嵌入式开发板和无线通讯装置组成，分为
Figure 52338DEST_PATH_IMAGE013
控制系统、
Figure 868984DEST_PATH_IMAGE024
控制系统和
Figure 933892DEST_PATH_IMAGE025
控制系统三部分，如图3所示，
Figure 21059DEST_PATH_IMAGE013
控制系统用于放行站外排队的乘客到站厅排队；如图4所示，控制系统用于放行站厅排队的乘客到月台排队；如图5所示，
Figure 754846DEST_PATH_IMAGE025
控制系统用于放行月台排队的乘客去乘坐地铁列车；如图3所示，所述
Figure 357865DEST_PATH_IMAGE013
控制系统包括数量与地铁站入口个数相同的闸机系统，每个闸机系统都包含若干个上行和若干个下行通道，每一种通道都包含计数装置和电子显示屏，电子显示屏实时显示列车到达时间、计划放行人数和剩余待放行人数；如图4所示，所述
Figure 556329DEST_PATH_IMAGE024
控制系统分为若干个上行通道和若干个下行通道，其中上行通道和下行通道之间相互隔离；如图5所示，控制系统包含若干个与屏蔽门数量相同的通道，每个通道的闸机宽度和地铁屏蔽门的宽度相同，且均在列车屏蔽门关闭之前关闭，以防止乘客被夹伤，影响列车的运行效率。
请参照图2~图6，本发明实施例的地铁站客流组织方法，包括：
设置系统工作时段步骤：分别人工输入上行、下行列车对应的系统工作时段
Figure 745051DEST_PATH_IMAGE026
；
确定采集乘客OD的时间点步骤：获取上行、下行的开始时间点和终止时间点；
获取乘客OD步骤：根据乘客选择并设置乘车起讫点即OD（origin destination），乘客刷卡（码）时将OD数据实时传送到地铁控制中心OCC；
选择目标地铁站步骤：根据各个地铁站的历史拥堵情况，选择目标地铁站，并在目标地铁站设置乘客排队自动组织系统；
数据预处理步骤：从地铁控制中心OCC调取乘客的OD数据，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，计算
Figure 151761DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 915318DEST_PATH_IMAGE010
；
运力计算步骤：根据乘客上下车数量数据库中的
Figure 985167DEST_PATH_IMAGE006
和，列车到达和离开地铁站的时间点数据，并综合站外乘客放行速率，计算当前即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量，其中上行列车最大乘客运力为
Figure 208524DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车最大乘客运力为；
站外放行步骤：
Figure 861146DEST_PATH_IMAGE013
控制系统根据上行列车为
Figure 361398DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车为
Figure 375490DEST_PATH_IMAGE002
放行站外排队的第n批乘客，让他们去站厅排队；
月台放行步骤：
Figure 644797DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行在月台排队的第n-1批乘客，让他们乘坐地铁，第n-1辆列车离开；
站厅放行步骤：
Figure 525291DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行在站厅排队的第n批乘客，让他们到月台排队候车。
作为一种实施方式，运力计算步骤中采用如下算法计算第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列，其上行最大乘客运力
Figure 512838DEST_PATH_IMAGE028
和下行最大乘客运力
Figure 799463DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力
Figure 188856DEST_PATH_IMAGE003
，
Figure 305498DEST_PATH_IMAGE004
为上行地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD（乘客上行、下行的开始时间点和终止时间点）已知，
Figure 514762DEST_PATH_IMAGE005
为上行列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure 605078DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 52240DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 868011DEST_PATH_IMAGE008
…
Figure 830151DEST_PATH_IMAGE009
，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为，
Figure 760247DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure 448717DEST_PATH_IMAGE012
…
Figure 131109DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 563227DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n列上行列车和第n+1列上行列车到达的时间间隔为
Figure 47298DEST_PATH_IMAGE015
秒，站外乘客放行速率为个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure 79288DEST_PATH_IMAGE017
，当
Figure 49518DEST_PATH_IMAGE018
时，上行最大乘客运力取值。
下行最大乘客运力
Figure 356051DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 30613DEST_PATH_IMAGE037
为下行地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure 804534DEST_PATH_IMAGE038
为下行列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure DEST_PATH_IMAGE039
，
Figure 325514DEST_PATH_IMAGE040
，…，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为，
Figure 502363DEST_PATH_IMAGE043
，
Figure 874438DEST_PATH_IMAGE044
…
Figure 240435DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 559421DEST_PATH_IMAGE045
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n列下行列车和第n+1列下行列车到达的时间间隔为
Figure 461518DEST_PATH_IMAGE046
秒，站外乘客放行速率为
Figure 4495DEST_PATH_IMAGE047
个/秒，则站外乘客放行下行通道的最大放行量为
Figure 391876DEST_PATH_IMAGE048
，当
Figure 45712DEST_PATH_IMAGE049
时，下行最大乘客运力取值
Figure 67894DEST_PATH_IMAGE050
。
作为一种实施方式，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算
Figure 781772DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 827089DEST_PATH_IMAGE010
：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 789009DEST_PATH_IMAGE006
和采用相同的计算方法，乘客OD已知，
Figure 816057DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 145407DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 642510DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 701602DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 960545DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 72464DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure 340634DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 926336DEST_PATH_IMAGE006
等于在
Figure 418497DEST_PATH_IMAGE023
时间范围内刷卡的乘客总人数，
Figure 223905DEST_PATH_IMAGE010
等于计划在
Figure 30187DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，
Figure 470395DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 399037DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
作为一种实施方式，确定采集乘客OD的时间段步骤中采用如下方法计算开始时间点和终止时间点：
对于上行和下行，开始时间点和终止时间点的计算方法相同，开始时间点为
Figure 924696DEST_PATH_IMAGE029
，终止时间点
Figure 824083DEST_PATH_IMAGE030
；其中，
Figure 322060DEST_PATH_IMAGE031
为在
Figure 156024DEST_PATH_IMAGE032
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，
Figure 168979DEST_PATH_IMAGE021
为在
Figure 615266DEST_PATH_IMAGE033
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，
Figure 295646DEST_PATH_IMAGE034
为始发站地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间。
作为一种实施方式，将
Figure 34932DEST_PATH_IMAGE051
之后始发站最近发出的一班列车称作第1辆列车，第1辆列车离开始发站的时间为
Figure 800763DEST_PATH_IMAGE052
。
作为一种实施方式，目标地铁站的第1批乘客先后、连续通过
Figure 47811DEST_PATH_IMAGE013
控制系统、
Figure 520381DEST_PATH_IMAGE024
控制系统后，直接到月台层等待
Figure 696147DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行；目标地铁站的第2批至第n批的乘客通过
Figure 683695DEST_PATH_IMAGE013
控制系统后，需要首先在站厅层等待
Figure 970320DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行，然后在月台层等待
Figure 126757DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行。
作为一种实施方式，
Figure 207845DEST_PATH_IMAGE021
和
Figure 682689DEST_PATH_IMAGE053
的格式为HH-mm-ss，
Figure 773005DEST_PATH_IMAGE022
的单位为秒，
Figure 521299DEST_PATH_IMAGE006
、、
Figure 938691DEST_PATH_IMAGE001
和
Figure 567118DEST_PATH_IMAGE002
的单位为个。
具体实施时，数据获取步骤、运力计算步骤、站外放行步骤、月台放行步骤、站厅放行步骤依次循环，其中，上行和下行两个独立进行循环。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同范围限定。

Claims (10)

1.一种地铁站客流组织系统，其特征在于，包括列车剩余运力计算系统、乘客上下车数据库、列车运行时间数据库及乘客排队自动组织系统，
列车剩余运力计算系统从乘客上下车数据库调取乘客上下车数量数据，计算即将驶入地铁站的列车剩余的最大乘客运输量，将计算得到的数据发送给乘客排队自动组织系统；
乘客上下车数据库从地铁控制中心OCC采集乘客OD数据，并根据列车运行时间，估算实际乘坐地铁列车的乘客数量，统计出站的乘客数量；
列车运行时间数据库从地铁控制中心OCC采集并存储列车到达和离开地铁站的时间点数据；
乘客排队自动组织系统根据列车剩余运力计算系统，以及列车运行时间数据库的数据适时、定量地分别放行在站外排队的乘客、在站厅排队的乘客以及在月台排队的乘客。
2.如权利要求1所述的地铁站客流组织系统，其特征在于，列车剩余运力计算系统中采用如下算法计算即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其上行最大乘客运力
Figure DEST_PATH_IMAGE001
和下行最大乘客运力
Figure DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力
Figure DEST_PATH_IMAGE003
，其中为地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure DEST_PATH_IMAGE008
…，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为
Figure DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure DEST_PATH_IMAGE011
，
Figure DEST_PATH_IMAGE012
…
Figure DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n-1列列车和第n列列车到达的时间间隔为
Figure DEST_PATH_IMAGE015
秒，站外乘客放行速率为
Figure DEST_PATH_IMAGE016
个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure DEST_PATH_IMAGE017
，当
Figure DEST_PATH_IMAGE018
时，上行最大乘客运力取值
Figure DEST_PATH_IMAGE019
。
3.如权利要求1所述的地铁站客流组织系统，其特征在于，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算
Figure 12280DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 132682DEST_PATH_IMAGE010
：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 804097DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 136990DEST_PATH_IMAGE010
采用相同的计算方法，乘客OD已知，
Figure 403892DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 491934DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 382136DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 174511DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure DEST_PATH_IMAGE022
，等于在时间范围内刷卡的乘客总人数，
Figure 931694DEST_PATH_IMAGE010
等于计划在
Figure 138553DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，和
Figure 225382DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
4.如权利要求1所述的地铁站客流组织系统，其特征在于，列车运行时间数据库记录列车在某一地铁站进站、出站时间点，并以独立的地铁站点为分组依据、以上行或者下行为分区依据，对数据进行封装，供列车剩余运力计算系统和乘客排队自动组织系统调用。
5.如权利要求1所述的地铁站客流组织系统，其特征在于，乘客排队自动组织系统分为
Figure 592909DEST_PATH_IMAGE013
控制系统、
Figure DEST_PATH_IMAGE024
控制系统和
Figure DEST_PATH_IMAGE025
控制系统三部分，其中
Figure 490327DEST_PATH_IMAGE013
控制系统用于放行站外排队的乘客到站厅排队；
Figure 719445DEST_PATH_IMAGE024
控制系统用于放行站厅排队的乘客到月台排队；控制系统用于放行月台排队的乘客去乘坐地铁列车；所述
Figure 822716DEST_PATH_IMAGE013
控制系统包括数量与地铁站入口个数相同的闸机系统，每个闸机系统都包含若干个上行和若干个下行通道，每一种通道都包含计数装置和电子显示屏，电子显示屏实时显示列车到达时间、计划放行人数和剩余待放行人数；所述控制系统分为若干个上行通道和若干个下行通道，其中上行通道和下行通道之间相互隔离；控制系统包含若干个与屏蔽门数量相同的通道，每个通道的闸机宽度和地铁屏蔽门的宽度相同，且均在列车屏蔽门关闭之前关闭。
6.一种地铁站客流组织方法，其特征在于，包括：
设置系统工作时段步骤：分别输入上行、下行列车对应的系统工作时段
Figure DEST_PATH_IMAGE026
；
确定采集乘客OD的时间点步骤：获取乘客上行、下行的开始时间点和终止时间点；
获取乘客OD步骤：根据乘客选择设置乘车OD，乘客刷卡/码时将OD数据实时传送到地铁控制中心OCC；
选择目标地铁站步骤：根据各个地铁站的历史拥堵情况，选择目标地铁站，并在目标地铁站设置乘客排队自动组织系统；
数据预处理步骤：从地铁控制中心OCC调取乘客的OD数据，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，计算和
Figure 647879DEST_PATH_IMAGE010
；
运力计算步骤：根据乘客上下车数量数据库中的
Figure 536201DEST_PATH_IMAGE006
和，列车到达和离开地铁站的时间点数据，并综合站外乘客放行速率，计算当前即将驶入地铁站的第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量，其中上行列车最大乘客运力为
Figure DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车最大乘客运力为
Figure 53081DEST_PATH_IMAGE002
；
站外放行步骤：
Figure 261209DEST_PATH_IMAGE013
控制系统根据上行列车为
Figure 902406DEST_PATH_IMAGE027
和下行列车为
Figure 8508DEST_PATH_IMAGE002
放行站外排队的第n批乘客，让他们去站厅排队；
月台放行步骤：
Figure 622024DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行在月台排队的第n-1批乘客，让他们乘坐地铁，第n-1辆列车离开；
站厅放行步骤：
Figure 188003DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行在站厅排队的第n批乘客，让他们到月台排队候车。
7.如权利要求6所述的地铁站客流组织方法，其特征在于，运力计算步骤中采用如下算法计算第n列地铁列车的剩余最大乘客运输量：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列，其上行最大乘客运力
Figure 50917DEST_PATH_IMAGE001
和下行最大乘客运力
Figure 540804DEST_PATH_IMAGE002
采用相同的计算方法，其上行最大乘客运力，为地铁列车设计最大乘客运力，乘客OD已知，
Figure 581069DEST_PATH_IMAGE005
为列车已经经过的地铁站序号，列车经过的每个地铁站的上车乘客数量为
Figure 812330DEST_PATH_IMAGE006
，
Figure 702836DEST_PATH_IMAGE007
，
Figure 158089DEST_PATH_IMAGE008
…
Figure 261174DEST_PATH_IMAGE009
，列车经过的每个地铁站的下车乘客数量为
Figure 14235DEST_PATH_IMAGE010
，
Figure 456849DEST_PATH_IMAGE011
，…
Figure 96220DEST_PATH_IMAGE013
，
Figure 731601DEST_PATH_IMAGE014
为计划在本地铁站下车的乘客数；第n-1列列车和第n列列车到达的时间间隔为
Figure 809147DEST_PATH_IMAGE015
秒，站外乘客放行速率为
Figure 809464DEST_PATH_IMAGE016
个/秒，则站外乘客放行上行通道的最大放行量为
Figure 307048DEST_PATH_IMAGE017
，当
Figure 418223DEST_PATH_IMAGE018
时，上行最大乘客运力取值
Figure 615855DEST_PATH_IMAGE019
。
8.如权利要求6所述的地铁站客流组织方法，其特征在于，乘客上下车数据库根据列车运行时间数据库中列车的运行时间，采用如下算法计算和
Figure 787074DEST_PATH_IMAGE010
：
对于上行即将到站的第n列地铁列车和下行即将到站的第n列地铁列车，其
Figure 148785DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 548805DEST_PATH_IMAGE010
采用相同的计算方法，乘客OD已知，为列车已经经过的地铁站序号，第n-1列列车离开第
Figure 943063DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 464174DEST_PATH_IMAGE020
，第n辆列车离开第
Figure 602638DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的时刻为
Figure 791174DEST_PATH_IMAGE021
,第
Figure 287883DEST_PATH_IMAGE005
个地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间为
Figure 624186DEST_PATH_IMAGE022
，
Figure 880855DEST_PATH_IMAGE006
等于在
Figure 612313DEST_PATH_IMAGE023
时间范围内刷卡的乘客总人数，等于计划在
Figure 775627DEST_PATH_IMAGE005
地铁站下车的乘客总人数，
Figure 898304DEST_PATH_IMAGE006
和
Figure 530274DEST_PATH_IMAGE010
的数据源均为地铁控制中心OCC。
9.如权利要求6所述的地铁站客流组织方法，其特征在于，确定采集乘客OD的时间点步骤中采用如下方法计算开始时间点和终止时间点：
对于上行和下行，开始时间点和终止时间点的计算方法相同，开始时间点为
Figure DEST_PATH_IMAGE028
，终止时间点；其中，为在
Figure DEST_PATH_IMAGE031
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，
Figure 929638DEST_PATH_IMAGE021
为在
Figure DEST_PATH_IMAGE032
之前始发站最近发出的一班地铁列车离开始发站的时间，为始发站地铁站的乘客从进入站厅层到乘坐列车所需的平均时间。
10.如权利要求6所述的地铁站客流组织方法，其特征在于，目标地铁站的第1批乘客先后、连续通过
Figure 256845DEST_PATH_IMAGE013
控制系统、
Figure 589737DEST_PATH_IMAGE024
控制系统后，直接到月台层等待
Figure 824016DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行；目标地铁站的第2批至第n批的乘客通过
Figure 115320DEST_PATH_IMAGE013
控制系统后，需要首先在站厅层等待
Figure 569304DEST_PATH_IMAGE024
控制系统放行，然后在月台层等待
Figure 33783DEST_PATH_IMAGE025
控制系统放行。
CN202010041482.0A 2020-01-15 2020-01-15 地铁站客流组织系统及方法 Pending CN110852658A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010041482.0A CN110852658A (zh) 2020-01-15 2020-01-15 地铁站客流组织系统及方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010041482.0A CN110852658A (zh) 2020-01-15 2020-01-15 地铁站客流组织系统及方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110852658A true CN110852658A (zh) 2020-02-28

Family

ID=69610746

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010041482.0A Pending CN110852658A (zh) 2020-01-15 2020-01-15 地铁站客流组织系统及方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110852658A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240063A (zh) * 2020-05-16 2021-08-10 刘健 一种控制地铁乘车区闸门的数据库系统
CN113375304A (zh) * 2021-06-01 2021-09-10 深圳地铁建设集团有限公司 一种地铁站空调系统预调节方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104866931A (zh) * 2015-06-12 2015-08-26 北京交通大学 一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法
CN107248006A (zh) * 2017-05-27 2017-10-13 北方工业大学 基于分层递阶的地铁线路客流协调控制方法
CN109242181A (zh) * 2018-09-04 2019-01-18 中国联合网络通信集团有限公司 乘车等候时间预测方法、装置及系统
CN110245806A (zh) * 2019-06-24 2019-09-17 北京交通大学 一种城市轨道交通客流管控方法与系统

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104866931A (zh) * 2015-06-12 2015-08-26 北京交通大学 一种基于大站停车和多站协同限流的地铁客流组织方法
CN107248006A (zh) * 2017-05-27 2017-10-13 北方工业大学 基于分层递阶的地铁线路客流协调控制方法
CN109242181A (zh) * 2018-09-04 2019-01-18 中国联合网络通信集团有限公司 乘车等候时间预测方法、装置及系统
CN110245806A (zh) * 2019-06-24 2019-09-17 北京交通大学 一种城市轨道交通客流管控方法与系统

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113240063A (zh) * 2020-05-16 2021-08-10 刘健 一种控制地铁乘车区闸门的数据库系统
CN113375304A (zh) * 2021-06-01 2021-09-10 深圳地铁建设集团有限公司 一种地铁站空调系统预调节方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111259714B (zh) 一种地铁列车车厢客流检测与预测及站台候车诱导系统
CN108550098B (zh) 一种城市轨道交通网络客流限流方法
US9834405B2 (en) Method and system for scheduling elevator cars in a group elevator system with uncertain information about arrivals of future passengers
US10550622B2 (en) Method and system for increasing the safety in the boarding area and for optimizing usage of the capacity in transport means which comprise at least one locally fixed boarding area
CN111353639A (zh) 协调列车时刻表的城市轨道交通高峰期限流优化方法
CN109074726B (zh) 人流评价系统、人流控制的检测方法
CN105488751A (zh) 一种地铁站客流微观统计与调度方法
CN107730974A (zh) 一种车辆调度方法和系统
CN110675032A (zh) 一种车辆调度方法及其装置
CN107705039A (zh) 基于客流需求的城市轨道交通客流精细化控制方法及系统
CN110852658A (zh) 地铁站客流组织系统及方法
CN111401643B (zh) 一种城市轨道交通客流回路自适应的智能列车调度方法
CN108364464B (zh) 一种基于概率模型的公交车辆旅行时间建模方法
JP2018002037A (ja) 混雑率予想システム及び方法
CN114781712A (zh) 一种基于多源数据融合的地铁车站客流引导系统
CN115762229B (zh) 动态泊位分配的多车型车辆进站引导方法、系统、设备及介质
CN107808235B (zh) 基于afc大数据的城市轨道大客流模型构建方法
CN115410371A (zh) 基于无感支付的城市轨道交通客流数据采集及分析方法
CN107000960B (zh) 疏散控制器
JP4910432B2 (ja) 車両混雑状況予測システム及び方法、プログラム
CN111126689A (zh) 一种地铁车站客流流线管控方法、装置、设备及存储介质
US11217054B2 (en) Access gate arrangement
CN207946850U (zh) 地铁拥挤度控制系统
CN111063190B (zh) 城市轨道交通车站站台过饱和客流预控制方法及系统
Ceder et al. Detecting and improving public-transit connectivity with case studies of two world sport events

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200228

RJ01 Rejection of invention patent application after publication