CN111931386B - 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统 - Google Patents

一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN111931386B
CN111931386B CN202010998663.2A CN202010998663A CN111931386B CN 111931386 B CN111931386 B CN 111931386B CN 202010998663 A CN202010998663 A CN 202010998663A CN 111931386 B CN111931386 B CN 111931386B
Authority
CN
China
Prior art keywords
interval
section
type
rail transit
train
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.)
Active
Application number
CN202010998663.2A
Other languages
English (en)
Other versions
CN111931386A (zh
Inventor
王莹
刘军
张�杰
白光禹
韦伟
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.)
CRSC Research and Design Institute Group Co Ltd
Original Assignee
CRSC Research and Design Institute Group 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 CRSC Research and Design Institute Group Co Ltd filed Critical CRSC Research and Design Institute Group Co Ltd
Priority to CN202010998663.2A priority Critical patent/CN111931386B/zh
Publication of CN111931386A publication Critical patent/CN111931386A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN111931386B publication Critical patent/CN111931386B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20Design optimisation, verification or simulation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F17/00Digital computing or data processing equipment or methods, specially adapted for specific functions
    • G06F17/10Complex mathematical operations
    • G06F17/18Complex mathematical operations for evaluating statistical data, e.g. average values, frequency distributions, probability functions, regression analysis
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION 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
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/40Business processes related to the transportation industry
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/06Multi-objective optimisation, e.g. Pareto optimisation using simulated annealing [SA], ant colony algorithms or genetic algorithms [GA]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Pure & Applied Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Optimization (AREA)
  • Mathematical Analysis (AREA)
  • Computational Mathematics (AREA)
  • Operations Research (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Probability & Statistics with Applications (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Algebra (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统,所述计算方法包括,将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数。通过上述计算方法,使得对区域多制式轨道交通拥挤系数的计算更具有普适性。

Description

一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统
技术领域
本发明属于轨道交通领域,特别涉及一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统。
背景技术
近年来我国城市轨道交通运营里程和运量均处于高速发展阶段,现有的轨道交通的种类越来越多,在研究轨道交通方面的开行方法时,针对不同制式的轨道交通求解主要以开行成本、出行费用为求解目标,部分相关研究在出行费用中考虑了旅客出行的舒适度,且大多采用惩罚系数作为出行费用计算的一部分。但表现舒适性最为重要的拥挤系数在区域内不同的出行过程中的体现不尽相同,以单一的惩罚系数不能体现旅客在多个出行环节对拥挤的感知。旅客出行过程中对不同类型的轨道交通的拥挤感知也存在一定的差异,从而拥挤系数则成为影响不同制式轨道交通服务水平最为主要的因素。
因此,如何获得区域多制式轨道交通的拥挤系数越来越成为亟待解决的技术问题。
发明内容
针对上述问题,本发明提供了一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统,所述计算方法满足了对区域多制式轨道交通拥挤系数的计算,普适性强。
本发明的目的在于提供一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,包括,
将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;
基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;
基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数。
进一步地,还包括构建区域多制式轨道交通的列车集合和区间集合,其中,
列车集合用Q表示,元素
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE001
表示列车集合中第
Figure 584271DEST_PATH_IMAGE001
类列车,
Figure 94886DEST_PATH_IMAGE001
∈Q,列车集合中共有L 个元素;
区间集合用E表示,元素i表示一个区间,i∈E,区间集合中共有M个元素。
进一步地,计算区域多制式轨道交通中的第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数包括,
获取列车的平均有效面积和在区间i中列车的平均载客人数;
基于列车的平均有效面积和在区间i中列车的平均载客人数,计算得出区间i的旅客人均占有面积;
基于区间i的旅客人均占有面积,获取第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数。
进一步地,计算区域多制式轨道交通中的第3类轨道交通在区间i的拥挤系数包括,
获取区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量;
基于区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量,获取在区间i中所有列车的平均满载率;
对所述在区间i所有列车的平均满载率取平均值,得到第3类轨道交通在区间i的拥挤系数。
进一步地,计算区域多制式轨道交通中的第1类轨道交通、第2类轨道交通以及第3类轨道交通在区间i的拥挤系数时还包括获取以下一种或多种参数:
任一类列车的开行频率、区间i的断面客流量、任一类列车的定员。
进一步地,区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE002
满足:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE003
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE004
表示区域多制式轨道交通中的第k类轨道交通在区间i的拥挤系数,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE005
为0,1变量,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE006
表示区间i属于第k类轨道交通,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE007
表示区间i不属于第k 类轨道交通,k取1、2、3。
进一步地,第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure 530416DEST_PATH_IMAGE008
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE009
表示区间i的客流旅客人均占有面积,单位为m2/人,
Figure 784680DEST_PATH_IMAGE010
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE011
表示区间 拥挤系数线性函数的参数;且区间i的客流旅客人均占有面积
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE012
为列车的平均有效面积 与在区间i中列车的平均载客人数的比值:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE013
其中,
Figure 714897DEST_PATH_IMAGE014
表示区间i中列车的平均有效面积,单位为m2
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE015
表示在区间i列车的 平均载客人数,且满足:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE016
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE017
表示列车
Figure 396414DEST_PATH_IMAGE001
的开行频率,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE018
为0、1变量,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE019
表示列车
Figure 194605DEST_PATH_IMAGE001
运行区间包括区间i,
Figure 659085DEST_PATH_IMAGE020
表示列车
Figure 921439DEST_PATH_IMAGE001
运行区间不包括区间i,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE021
表示区间i的断面客流量。
进一步地,第3类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure 711540DEST_PATH_IMAGE022
其中,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE023
表示区间i所有列车的平均满载率;且区间i中所有列车的平均满载率
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE024
为区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量的比值:
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE025
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE026
表示列车
Figure 59345DEST_PATH_IMAGE001
的开行频率,
Figure 61936DEST_PATH_IMAGE018
为0、1变量,
Figure 181726DEST_PATH_IMAGE027
表示列车
Figure 80412DEST_PATH_IMAGE001
运行区间包括区间i,
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE028
表示列车
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE029
运行区间不包括区间i,
Figure 712251DEST_PATH_IMAGE030
表 示列车
Figure 100002_DEST_PATH_IMAGE031
的定员。
进一步地,所述第1类轨道交通包括地铁、轻轨和有轨电车;
第2类轨道交通包括市域铁路、市郊铁路和普速铁路;
第3类轨道交通包括城际铁路和高速铁路。
本发明的另一目的在于提供一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算系统,包括,
划分模块,用于将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;
计算模块,用于基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;
确定模块,用于基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数。
本发明的计算方法针对不同类别的轨道交通,分别获取在区间i的拥挤系数,综合考虑了旅客出行过程中对不同类型的轨道交通的拥挤感知的差异,最终获得区域多制式轨道交通中任意区间的拥挤系数,使得对区域多制式轨道交通拥挤系数的计算更具有普适性。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述,并且,部分地从说明书中变得显而易见,或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所指出的结构来实现和获得。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1示出了本发明实施例中的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法流程示意图;
图2示出了本发明实施例中的一种区域多制式轨道交通列车开行方案编制流程示意图;
图3示出了根据本发明实施例中一种旅客人均占有面积和旅客拥挤系数的关系图;
图4示出了本发明实施例中一种紧邻区间客流量差
Figure DEST_PATH_IMAGE032
的分析示意图;
图5示出了本发明实施例中以重庆地铁5号线南段、江跳线和渝昆高铁重庆段共同构成区域多制式轨道交通的线路示意图;
图6示出了根据本发明实施例中区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算系统的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明,显然,所描述的实施例是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本发明保护的范围。
如图1所示,本发明实施例中介绍了一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,包括,首先将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;然后,基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;最后,基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数。针对不同类别的轨道交通,分别获取在区间i的拥挤系数,综合考虑了旅客出行过程中对不同类型的轨道交通的拥挤感知的差异,最终获得区域多制式轨道交通中任意区间的拥挤系数,使得对区域多制式轨道交通拥挤系数的计算更具有普适性。
进一步,如图2所示,本发明实施例中介绍了一种区域多制式轨道交通列车开行方案编制,所述开行方案编制包括:首先,构建以旅客拥挤系数和列车开行成本为双目标的目标函数;然后,确定决策变量和以下一种或多种约束条件:旅客出行需求约束、区域多制式轨道交通超载率约束、列车开行频率范围约束、区间能力约束、车站能力约束、参数变量约束。且根据不同轨道交通制式在区间、旅客拥挤度以及轨道交通制式特征的差异性量化拥挤系数,并将旅客拥挤系数作为影响轨道交通服务水平的主要因素,准确把握区域多制式轨道交通差异性特征,从而综合考虑旅客和运营方的利益,将旅客拥挤系数与列车开行成本共同作为开行方法编制模型的双目标进行优化,准确反映区域多制式轨道交通运输的差异性特征,使得区域多制式轨道交通的开行方案更加精细化。
本实施例中,所述开行方案编制还包括将区域轨道交通网络化备选集和区间断面 客流量作为基础数据输入。具体的,本发明实施例中,备选集的要素包括:列车起讫点、列车 运行径路、列车速度等级、列车编组等。则基于区域轨道交通网络化备选集,构建区域多制 式轨道交通的列车集合、区间集合和车站集合。具体的,列车集合中的每个元素代表1类列 车,每类列车包括列车径路(始发、终到车站和所有的中间车站),列车运行的所有区间以及 在每个车站的经停时间和每个区间的运行时间,列车集合可用Q表示,其中,用元素
Figure 518533DEST_PATH_IMAGE031
表示 列车集合中第
Figure 427583DEST_PATH_IMAGE031
类列车
Figure 559487DEST_PATH_IMAGE031
∈Q,该集合中共有L个元素。区间集合用E表示,其中,元素i表示 一个区间,i∈E,该集合中共有M个元素;车站集合用S表示,元素j表示一个车站,j∈S,该集 合中共有N个元素。优选地,区间集合中的一个区间中有且有一类轨道交通与之对应,车站 集合中的车站有且仅有一类轨道交通与之对应。
本实施例中,所述构建以旅客拥挤系数和列车开行成本为双目标的目标函数包括以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数和以列车开行成本最小为目标的目标函数。
本实施例中,所述开行方案编制还包括获取以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数,具体的,首先,将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;其中,所述区域多制式轨道交通包括地铁、轻轨、有轨电车、市域(市郊)铁路、城际铁路、高速铁路和普速铁路等,根据运输组织特征可将区域内多种制式轨道交通分为3类,具体的,如表1所示:
表1 各制式轨道交通分类和特征
Figure DEST_PATH_IMAGE033
其中,第1类轨道交通提供高频率的运输服务,列车运行速度比较低,一般时速不会高于100km/h(千米/小时),乘客选择该类轨道交通出行时不以列车时刻表为导向,遵循“即到即走”的出行规律,该类别中主要包含了地铁、轻轨、有轨电车等轨道交通制式,列车均允许超员,根据实际运营经验,部分城市部分区段超员甚至超过20%。
第2类轨道交通主要包括市域(市郊)铁路、普速铁路,列车开行频率较高,设计速度低于200km/h,旅客按照列车时刻表出行,列车允许存在部分超员的情况,超员情况可根据售票环节得到严格控制。
第3类轨道交通主要指城际铁路和高速铁路,列车开行频率同样较高,列车时速可达200km/h以上,旅客严格按照列车时刻表安排出行,一般不允许存在超员的情况。
然后,基于上述区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数和区域多制式轨道交通中车站j的拥挤系数;其中,由于旅客拥挤系数包括区间拥挤系数和车站拥挤系数两部分,旅客出行过程中对不同类型的轨道交通的拥挤感知存在一定的差异。具体的,对于第1类轨道交通和第2类轨道交通中的列车均允许超员,旅客对车内的拥挤感知与客流密度呈强相关关系,拥挤感知多通过客流密度反映,从而车内不拥挤与拥挤的分级阈值为3.6人/m2,拥挤与非常拥挤的分级阈值为6.2人/m2,进一步,将分级阈值转化为旅客人均占有面积阈值,其中,1/3.6=0.278,1/6.2=0.161,从而车内不拥挤与拥挤以及拥挤与非常拥挤的旅客人均占有面积的阈值分别为0.278m2/人和0.161m2/人,然后,根据旅客人均占有面积可将拥挤系数设为分段函数,如图3所示,旅客拥挤系数满足:旅客人均占有面积大于或等于0.278m2/人时,旅客拥挤系数为1,旅客人均占有面积小于或等于0.161m2/人时,拥挤系数为0,旅客人均占有面积介于二者之间,则采用线性关系表达,从而所述第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE034
(1)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE035
表示区间i的旅客人均占有面积,单位为m2/人,
Figure 413042DEST_PATH_IMAGE036
Figure DEST_PATH_IMAGE037
表示区间拥挤 系数线性函数的参数。需要说明的是,1(2)表示k=1或者k=2。
具体的,所述区间i的客流旅客人均占有面积
Figure 350911DEST_PATH_IMAGE038
为列车的平均有效面积与在区 间i中列车的平均载客人数的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE039
(2)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE040
表示区间i中列车的平均有效面积,单位为m2
Figure DEST_PATH_IMAGE041
表示在区间i列车的 平均载客人数,进一步,在区间i列车的平均载客人数
Figure 976452DEST_PATH_IMAGE041
满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE042
(3)
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 13678DEST_PATH_IMAGE029
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE044
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE045
表示列车
Figure 620109DEST_PATH_IMAGE031
运行区间包括区间i,
Figure 971456DEST_PATH_IMAGE046
表示列车
Figure 182995DEST_PATH_IMAGE029
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE047
表 示区间i的断面客流量。
本实施例中,第3类轨道交通中的列车不允许超员,意味着旅客均有坐席,旅客出行的拥挤系数明显低于第1、2类轨道交通,第3类轨道交通均有座位拥挤系数的范围定义为0-0.5,即本发明实施例中将第3类轨道交通的最大拥挤系数设为0.5,最小拥挤系数设为0,且拥挤系数与列车的平均满载率成正比关系,则第3类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE048
(4)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE049
表示区间i中所有列车的平均满载率。区间i中所有列车的平均满载率
Figure 984597DEST_PATH_IMAGE049
为区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE050
(5)
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure 156953DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 173975DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure 115386DEST_PATH_IMAGE044
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE051
表示列车
Figure 25573DEST_PATH_IMAGE031
运行区间包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE052
表示列车
Figure 13121DEST_PATH_IMAGE031
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE053
表示列车
Figure 96483DEST_PATH_IMAGE031
的定员。
本实施例中,由于车站内以站台拥挤最为显著,旅客在不同制式轨道交通站台的拥挤感知基本类似,旅客人均占有面积反映服务水平,从而拥挤系数均用站台旅客人均占有面积表示。根据站台旅客人均占有面积可将车站的拥挤系数设为分段函数,将服务水平E级时站台旅客人均占有面积对应的拥挤系数定义为1,将服务水平A级时站台旅客人均占有面积对应的拥挤系数定义为0,即站台旅客人均占有面积大于或等于3.247m2/人时,拥挤系数为0,站台旅客人均占有面积小于或等于0.464m2/人时,拥挤系数为1,介于二者之间,则采用线性关系表达,从而所述区域多制式轨道交通中车站j的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE054
(6)
其中,
Figure 220297DEST_PATH_IMAGE055
表示车站站台j的旅客人均占有面积,单位为m2/人,
Figure DEST_PATH_IMAGE056
Figure DEST_PATH_IMAGE057
表示车 站拥挤系数线性函数的参数。
进一步的,所述车站站台j的旅客人均占有面积
Figure 35806DEST_PATH_IMAGE055
为车站j站台的有效面积与 在车站j的列车的平均交换客流量的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE058
(7)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE059
表示车站j的站台有效面积,单位为m2
Figure 838546DEST_PATH_IMAGE060
表示在车站j列车的平均交 换客流数量。车站j列车的平均交换客流量是将车站j紧邻区间断面客流量差值乘以车站j 交换客流系数,然后平均到经过该车站的每列车上,从而车站j列车的平均交换客流量满 足:
Figure DEST_PATH_IMAGE061
(8)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE062
表示车站j交换客流量系数,M为区间集合中的元素个数,L为列车集合中 的元素个数,
Figure 412352DEST_PATH_IMAGE063
表示区间i的断面客流量,
Figure DEST_PATH_IMAGE064
表示0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE065
表示区间i的起点 车站为j,
Figure 921831DEST_PATH_IMAGE066
表示区间i的起点车站不为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE067
表示0,1变量,
Figure 908241DEST_PATH_IMAGE068
表示区间i的 末端车站为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE069
表示区间i的末端车站不为j,
Figure 870381DEST_PATH_IMAGE070
表示0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE071
表示列车
Figure 764388DEST_PATH_IMAGE031
的运行径路中包括车站j,
Figure 393952DEST_PATH_IMAGE072
表示列车
Figure 223368DEST_PATH_IMAGE031
的运行径路中不包括车站j,
Figure 203962DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 839343DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率。
本实施例中,如图4所示,在确定时段内在车站j交换的客流量
Figure DEST_PATH_IMAGE073
时,
Figure 792255DEST_PATH_IMAGE073
与通过 紧邻区间客流量差
Figure DEST_PATH_IMAGE074
有关,其中,
Figure 388977DEST_PATH_IMAGE074
表示为:
Figure DEST_PATH_IMAGE075
(9)
其中,M为区间集合中的元素个数,L为列车集合中的元素个数,
Figure 60130DEST_PATH_IMAGE063
表示区间i的 断面客流量,
Figure DEST_PATH_IMAGE076
表示0,1变量,
Figure 968043DEST_PATH_IMAGE065
表示区间i的起点车站为j,
Figure 572200DEST_PATH_IMAGE077
表示区间 i的起点车站不为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE078
表示0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE079
表示区间i的末端车站为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE080
表示 区间i的末端车站不为j。
然后,基于计算出的区域多制式轨道交通中的任一种轨道交通在区间i的拥挤系数和区域多制式轨道交通中车站j的拥挤系数,获取以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数,具体的,以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数为:
Figure DEST_PATH_IMAGE081
(10)
其中,M为区域多制式轨道交通中的区间总数,N为区域多制式轨道交通中的车站 总数,i表示一个区间,j表示一个车站,
Figure DEST_PATH_IMAGE082
表示区间i的拥挤系数,
Figure 930369DEST_PATH_IMAGE083
表示区间i的断面客 流量,
Figure DEST_PATH_IMAGE084
表示列车在区间i的平均运行时间,
Figure DEST_PATH_IMAGE085
表示车站j的拥挤系数,
Figure DEST_PATH_IMAGE086
表示车站j内 的每列列车的平均交换客流量,
Figure DEST_PATH_IMAGE087
表示列车在车站j的平均停站时间。
最后,基于最小化旅客拥挤系数的目标函数,能够获取最小化的旅客拥挤系数。
本实施例中,在最小化区域多制式轨道交通旅客拥挤系数的过程中还包括,基于 区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,得到区域多制式轨道中区 间i的拥挤系数
Figure 216381DEST_PATH_IMAGE082
满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE088
(11)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE089
表示区域多制式轨道交通中的第k类轨道交通在区间的拥挤系数,
Figure DEST_PATH_IMAGE090
为0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE091
表示区间i属于第k类轨道交通,
Figure DEST_PATH_IMAGE092
表示区间i不属于第k 类轨道交通,k取1、2、3。
针对不同类别的轨道交通,分别获取在区间i的拥挤系数,综合考虑了旅客出行过程中对不同类型的轨道交通的拥挤感知的差异,最终获得区域多制式轨道交通中任意区间的拥挤系数,使得对区域多制式轨道交通拥挤系数的计算更具有普适性。
本实施例中,在计算区间拥挤系数和车站拥挤系数时是将区段的客流量平均分配到每列列车上,而不是将区段的客流量准确匹配到每列列车上。
本实施例中,以列车开行成本最小为目标的目标函数为:
Figure DEST_PATH_IMAGE093
(12)
其中,
Figure 98624DEST_PATH_IMAGE031
表示区域多制式轨道交通中的第
Figure 167075DEST_PATH_IMAGE031
类列车,
Figure DEST_PATH_IMAGE094
表示列车
Figure 368249DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE095
表示列车
Figure 813661DEST_PATH_IMAGE031
的开行成本。
本实施例中,所述决策变量为第
Figure 532218DEST_PATH_IMAGE031
类列车的开行频率
Figure 110967DEST_PATH_IMAGE094
,其中,
Figure 889567DEST_PATH_IMAGE094
的取值范围为 全体自然数,
Figure DEST_PATH_IMAGE096
时表示第
Figure 757029DEST_PATH_IMAGE031
类列车不开行,否则表示第
Figure 669491DEST_PATH_IMAGE031
类列车在研究时段内开 行。
本实施例中,所述旅客出行需求约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE097
(13)
其中,
Figure 774850DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 848985DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE098
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE099
表示列车
Figure 469322DEST_PATH_IMAGE031
运行区间 包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE100
表示列车
Figure 123158DEST_PATH_IMAGE031
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE101
表示列车
Figure 870972DEST_PATH_IMAGE031
的定员,
Figure DEST_PATH_IMAGE102
表示列 车
Figure 584850DEST_PATH_IMAGE031
允许的最大超载率,
Figure 895746DEST_PATH_IMAGE063
表示区间i的断面客流量。
在旅客出行需求约束中引入列车
Figure 759796DEST_PATH_IMAGE031
允许的最大超载率,充分考虑了由于区域中存 在多种不同制式的轨道交通,且每类轨道交通列车在可否超员、超员比例方面存在较大的 差异,使得开行方案编制更符合区域多制式轨道交通特征,精确性更高。
所述区域多制式轨道交通超载率约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE103
(14)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE104
表示列车所属的轨道交通,
Figure DEST_PATH_IMAGE105
所述列车开行频率范围约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE106
(15)
其中,
Figure 761119DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 318003DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE107
表示列车
Figure 444090DEST_PATH_IMAGE031
能够开行的最小开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE108
表示列车
Figure 439728DEST_PATH_IMAGE031
能够开行的最大开行频率。
所述区间能力约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE109
(16)
其中,
Figure 905345DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 633129DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure 653038DEST_PATH_IMAGE044
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE110
表示列车
Figure 783192DEST_PATH_IMAGE031
运行区间 包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE111
表示列车
Figure 40998DEST_PATH_IMAGE031
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE112
表示列车
Figure 861056DEST_PATH_IMAGE031
的定员,
Figure DEST_PATH_IMAGE113
表示 列车
Figure 571523DEST_PATH_IMAGE031
允许的最大超载率,
Figure 705701DEST_PATH_IMAGE063
表示区间i的断面客流量,
Figure DEST_PATH_IMAGE114
表示区间i的最大运输能力。
所述车站能力约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE115
(17)
其中,
Figure 208226DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 12234DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE116
为0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE117
表示列车
Figure 803473DEST_PATH_IMAGE031
的运行 径路中包括车站j,
Figure DEST_PATH_IMAGE118
表示列车
Figure 947534DEST_PATH_IMAGE031
的运行径路中不包括车站j,
Figure DEST_PATH_IMAGE119
表示车站j的最大 运输能力。
所述参数变量约束为:
Figure DEST_PATH_IMAGE120
(18)
其中,
Figure 773407DEST_PATH_IMAGE043
表示列车
Figure 872950DEST_PATH_IMAGE031
的开行频率,N为区域多制式轨道交通中的车站总数(即车站 集合中的元素个数),
Figure DEST_PATH_IMAGE121
为0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE122
表示区间i属于第k类轨道交通,
Figure 354747DEST_PATH_IMAGE123
表示区间i不属于第k类轨道交通,
Figure 830728DEST_PATH_IMAGE064
表示0,1变量,
Figure 652054DEST_PATH_IMAGE065
表示区间i的起点 车站为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE124
表示区间i的起点车站不为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE125
为0、1变量,
Figure 250394DEST_PATH_IMAGE099
表示列车
Figure 157170DEST_PATH_IMAGE031
运行 区间包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE126
表示列车
Figure 436842DEST_PATH_IMAGE031
运行区间不包括区间i,
Figure 112674DEST_PATH_IMAGE127
表示0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE128
表 示列车
Figure 25791DEST_PATH_IMAGE031
的运行径路中包括车站j,
Figure 544497DEST_PATH_IMAGE072
表示列车
Figure 237646DEST_PATH_IMAGE031
的运行径路中不包括车站j,
Figure DEST_PATH_IMAGE129
表 示0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE130
表示区间i的末端车站为j,
Figure DEST_PATH_IMAGE131
表示区间i的末端车站不为j。
由于区域多制式轨道交通列车开行方案编制为以旅客拥挤系数和列车开行成本为双目标的目标函数,即为双目标规划模型,从而所述开行方案编制还包括基于目标规划法实现对以旅客拥挤系数和列车开行成本为双目标的目标函数进行求解,具体包括以下步骤:
分别对以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数和以列车开行成本最小为目标的 目标函数进行求解,分别得到相应地期望值
Figure DEST_PATH_IMAGE132
Figure DEST_PATH_IMAGE133
。首先对单一目标函数进行优化求解, 获得期望值,即得到单一目标函数下,所述开行方案编制中每一个目标函数的最优目标值。
优化目标函数构造,基于以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数和以列车开行成本最小为目标的目标函数,获取综合开行费用和拥挤系数的双目标数学模型:
Figure DEST_PATH_IMAGE134
(19)
其中,p为第p个优先级,q为第q个目标函数,
Figure DEST_PATH_IMAGE135
表示第p个优先级的优先因子,
Figure DEST_PATH_IMAGE136
Figure DEST_PATH_IMAGE137
表示在同一优先级中不同目标函数的正、负偏差变量的权系数,
Figure DEST_PATH_IMAGE138
Figure DEST_PATH_IMAGE139
分别为以旅客拥挤系数最小为目标的目标函数和以列车开行成本最小为目标的目标函数 分别与相应地期望值相比的目标超过值和目标不足值;
为所述双目标数学模型赋予优先权因子和权系数,将所述双目标数学模型优化为:
Figure DEST_PATH_IMAGE140
(20)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE141
是旅客拥挤系数最小为目标的目标函数与期望值
Figure DEST_PATH_IMAGE142
相比的目标不足 值;
Figure DEST_PATH_IMAGE143
是以列车开行成本最小为目标的目标函数与期望值
Figure DEST_PATH_IMAGE144
相比的目标不足值;由于 开行成本和拥挤系数在区域多制式轨道交通运营中均十分重要,本发明实施例中,所述优 先因子取为1,所述
Figure 343485DEST_PATH_IMAGE137
Figure 221311DEST_PATH_IMAGE136
也取1。
构建优化目标集合
Figure DEST_PATH_IMAGE145
,所述优化目标集合分别与以旅客拥挤系数 最小为目标的目标函数和以列车开行成本最小为目标的目标函数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE146
(21)
Figure DEST_PATH_IMAGE147
(22)
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE148
是旅客拥挤系数最小为目标的目标函数与期望值
Figure DEST_PATH_IMAGE149
相比的目标超过 值;
Figure DEST_PATH_IMAGE150
是以列车开行成本最小为目标的目标函数与期望值
Figure 289630DEST_PATH_IMAGE151
相比的目标超过值;
Figure DEST_PATH_IMAGE152
Figure DEST_PATH_IMAGE153
分别是双目标数学模型优化后的开行成本和拥挤系数;
将公式(1)-(8)、(11)、(13)-(18)、(20)-(22)作为优化后双目标数学模型的约束,采用Lingo中Global Sever求取优化后双目标数学模型的最优解。
采用Lingo中Global Sever求取模型最优解;此时得到的解为综合考虑开行方案 的开行费用和拥挤系数以及实际开行方案导向的最优解。优选地,在求解时可适当增加
Figure 442263DEST_PATH_IMAGE148
Figure 92687DEST_PATH_IMAGE150
的取值范围的约束。
示例性的,如图5所示,以重庆地铁5号线南段、江跳线和渝昆高铁重庆段共同构成区域多制式轨道交通网络为示例性说明。
具体的,重庆地铁5号线南段为第1类轨道交通,全长11.2km(千米),江跳线为第2类轨道交通,全长28.22km和渝昆高铁重庆段为第3类轨道交通,全长100km,其中,三者组成的区域多制式轨道交通网络中共有18个车站和30个区间(分上下行),其中重庆西站、跳磴站为多制式换乘车站。
该区域多制式轨道交通网络对应的有20列列车,其中站站停列车8列,大站停列车12列。模型中客流量采用的是各线路初期预测的高峰小时断面客流量数据,即高峰小时每个区间的断面客流量。
基于选取的路网将模型数据结构化,采用Lingo的Global Solver(全局求解器)分别以开行费用最低、拥挤系数最小以及双目标最优求解得出开行方案,其中,Lingo是一种求解器,是通过把模型表达式逐条转化为lingo的语言,选择lingo中的global solver即可得到最优解。进一步,双目标规划可在2s内迭代得到全局最优解。此时,开行费用的最小值为2133.6,拥挤系数的最小值为1384.1,但是控制一个目标最小时,与其对立的一方均会有大幅的增长。采用双目标优化后,成本与拥挤系数均有所增长但是成本涨幅控制在25%以内,拥挤系数涨幅控制在35%以内。
以成本最小为目标时有13%的区间满载率超过1,40%的区间满载率大于等于0.7。以拥挤系数最小为目标时求解得到的列车都接近最大发车频率,绝大部分区间满载率均低于0.5。采用双目标优化后,高峰小时13%的区间满载率介于0.7-1,一半以上的区间满载率低于0.5。
综合优化列车开行成本和拥挤系数后,高峰小时共开行列车85列,列车的平均走行距离缩减为33.3km,可见开行频率提升且有利于加快列车周转速度。
区域多制式轨道交通列车开行方案编制综合考虑旅客和运营方的利益,将旅客拥挤系数与列车开行成本共同作为开行方法编制模型的双目标进行优化,准确反映区域多制式轨道交通运输的差异性特征,使得区域多制式轨道交通的开行方案更加精细化。
如图6所示,本发明实施例中还介绍了一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算系统,能够执行上述所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,包括划分模块、计算模块和确定模块,其中,划分模块用于将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;计算模块用于基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;确定模块用于基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数。
尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (8)

1.一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,包括,
将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;
基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;
基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数;
第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE002
表示区间i的客流旅客人均占有面积,单位为m2/人,
Figure DEST_PATH_IMAGE003
Figure DEST_PATH_IMAGE004
表示区间拥挤系数线性函数的参数;且区间i的客流旅客人均占有面积
Figure DEST_PATH_IMAGE005
为列车的平均有效面积与在区间i中列车的平均载客人数的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE006
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE007
表示区间i中列车的平均有效面积,单位为m2
Figure DEST_PATH_IMAGE008
表示在区间i列车的平均载客人数,且满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE009
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure DEST_PATH_IMAGE010
表示列车
Figure DEST_PATH_IMAGE011
的开行频率,
Figure DEST_PATH_IMAGE012
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE013
表示列车
Figure 319988DEST_PATH_IMAGE011
运行区间包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE014
表示列车
Figure 833534DEST_PATH_IMAGE011
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE015
表示区间i的断面客流量;
第3类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE016
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE017
表示区间i所有列车的平均满载率;
所述第1类轨道交通包括地铁、轻轨和/或有轨电车;
第2类轨道交通包括市域铁路、市郊铁路和/或普速铁路;
第3类轨道交通包括城际铁路和/或高速铁路。
2.根据权利要求1所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,还包括构建区域多制式轨道交通的列车集合和区间集合,其中,
列车集合用Q表示,元素
Figure 331380DEST_PATH_IMAGE011
表示列车集合中第
Figure 523327DEST_PATH_IMAGE011
类列车,
Figure 665595DEST_PATH_IMAGE011
∈Q,列车集合中共有L个元素;
区间集合用E表示,元素i表示一个区间,i∈E,区间集合中共有M个元素。
3.根据权利要求2所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,计算区域多制式轨道交通中的第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数包括,
获取列车的平均有效面积和在区间i中列车的平均载客人数;
基于列车的平均有效面积和在区间i中列车的平均载客人数,计算得出区间i的旅客人均占有面积;
基于区间i的旅客人均占有面积,获取第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数。
4.根据权利要求3所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,计算区域多制式轨道交通中的第3类轨道交通在区间i的拥挤系数包括,
获取区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量;
基于区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量,获取在区间i中所有列车的平均满载率;
对所述在区间i所有列车的平均满载率取平均值,得到第3类轨道交通在区间i的拥挤系数。
5.根据权利要求4所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,计算区域多制式轨道交通中的第1类轨道交通、第2类轨道交通以及第3类轨道交通在区间i的拥挤系数时还包括获取以下一种或多种参数:
任一类列车的开行频率、区间i的断面客流量、任一类列车的定员。
6.根据权利要求5所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数
Figure DEST_PATH_IMAGE018
满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE019
其中,
Figure DEST_PATH_IMAGE020
表示区域多制式轨道交通中的第k类轨道交通在区间i的拥挤系数,
Figure DEST_PATH_IMAGE021
为0,1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE022
表示区间i属于第k类轨道交通,
Figure DEST_PATH_IMAGE023
表示区间i不属于第k类轨道交通,k取1、2、3。
7.根据权利要求1所述的区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法,其特征在于,
其中,区间i中所有列车的平均满载率
Figure 780401DEST_PATH_IMAGE017
为区间i中的客流量和在区间i中的所有列车能够提供的载客量的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE024
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure 909419DEST_PATH_IMAGE010
表示列车
Figure 905056DEST_PATH_IMAGE011
的开行频率,
Figure 636252DEST_PATH_IMAGE012
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE025
表示列车
Figure 19829DEST_PATH_IMAGE011
运行区间包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE026
表示列车
Figure 898792DEST_PATH_IMAGE011
运行区间不包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE027
表示列车
Figure 554246DEST_PATH_IMAGE011
的定员。
8.一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算系统,其特征在于,包括,
划分模块,用于将区域多制式轨道交通划分为第1类轨道交通、第2类轨道交通和第3类轨道交通;
计算模块,用于基于区域多制式轨道交通划分,计算区域多制式轨道交通中的任一类轨道交通在区间i的拥挤系数;
确定模块,用于基于所述任一类轨道交通在区间i的拥挤系数,确定区域多制式轨道交通区间i的拥挤系数;
第1类轨道交通和第2类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure 139948DEST_PATH_IMAGE001
其中,
Figure 163267DEST_PATH_IMAGE002
表示区间i的客流旅客人均占有面积,单位为m2/人,
Figure 467210DEST_PATH_IMAGE003
Figure 539071DEST_PATH_IMAGE004
表示区间拥挤系数线性函数的参数;且区间i的客流旅客人均占有面积
Figure 244859DEST_PATH_IMAGE005
为列车的平均有效面积与在区间i中列车的平均载客人数的比值:
Figure DEST_PATH_IMAGE028
其中,
Figure 238747DEST_PATH_IMAGE007
表示区间i中列车的平均有效面积,单位为m2
Figure 29986DEST_PATH_IMAGE008
表示在区间i列车的平均载客人数,且满足:
Figure 905538DEST_PATH_IMAGE009
其中,L表示列车集合中的元素个数,
Figure 731411DEST_PATH_IMAGE010
表示列车
Figure 299796DEST_PATH_IMAGE011
的开行频率,
Figure 312751DEST_PATH_IMAGE012
为0、1变量,
Figure DEST_PATH_IMAGE029
表示列车
Figure 319890DEST_PATH_IMAGE011
运行区间包括区间i,
Figure DEST_PATH_IMAGE030
表示列车
Figure 590816DEST_PATH_IMAGE011
运行区间不包括区间i,
Figure 985894DEST_PATH_IMAGE015
表示区间i的断面客流量;
第3类轨道交通在区间i的拥挤系数满足:
Figure DEST_PATH_IMAGE031
其中,
Figure 282883DEST_PATH_IMAGE017
表示区间i所有列车的平均满载率;
所述第1类轨道交通包括地铁、轻轨和/或有轨电车;
第2类轨道交通包括市域铁路、市郊铁路和/或普速铁路;
第3类轨道交通包括城际铁路和/或高速铁路。
CN202010998663.2A 2020-09-22 2020-09-22 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统 Active CN111931386B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010998663.2A CN111931386B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010998663.2A CN111931386B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN111931386A CN111931386A (zh) 2020-11-13
CN111931386B true CN111931386B (zh) 2021-01-22

Family

ID=73334053

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010998663.2A Active CN111931386B (zh) 2020-09-22 2020-09-22 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN111931386B (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114266010B (zh) * 2022-03-01 2022-05-13 华东交通大学 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110276553A (zh) * 2019-06-24 2019-09-24 西南交通大学 城市轨道交通车站拥堵指数检测方法
CN110796332A (zh) * 2019-09-12 2020-02-14 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种区域轨道交通网络化开行方案备选集制定方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104537439B (zh) * 2014-12-29 2017-10-10 中南大学 一种用于缓解轨道交通拥挤的最小成本路径和混合路径分配方法
CN105741566A (zh) * 2016-04-08 2016-07-06 盐城师范学院 基于智能交通管理系统控制的交通信息显示系统
CN110070218B (zh) * 2019-04-12 2021-06-25 西南交通大学 面向多制式区域轨道交通的动态服务网络优化设计方法
CN110378573A (zh) * 2019-06-27 2019-10-25 厦门理工学院 一种城市轨道交通路网供需分布评价方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110276553A (zh) * 2019-06-24 2019-09-24 西南交通大学 城市轨道交通车站拥堵指数检测方法
CN110796332A (zh) * 2019-09-12 2020-02-14 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 一种区域轨道交通网络化开行方案备选集制定方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN111931386A (zh) 2020-11-13

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN111859718B (zh) 一种区域多制式轨道交通车站拥挤系数计算方法及系统
Wang et al. Multi-train trajectory optimization for energy-efficient timetabling
CN111932034A (zh) 一种区域多制式轨道交通列车开行方案编制方法及其系统
Gu et al. Exploring alternative service schemes for busy transit corridors
CN107330539A (zh) 基于客流分配的铁路列车运行图与停站方案协同优化方法
CN109543934A (zh) 城市公交线网的综合指标的评价方法
CN111401614A (zh) 一种城市轨道交通动态客流分配方法及系统
CN111882156B (zh) 面向随机动态客流和节能运行的列车时刻表鲁棒优化方法
CN113988371B (zh) 基于客流直达的城市轨道交通跨站停开行方案优化方法
CN112446648B (zh) 基于非高峰时段的城市轨道交通混合运输方法和系统
CN113344380A (zh) 一种公交营运指标分类及评价方法
CN112381260A (zh) 基于进站比例的城市轨道交通客流管控优化方法
CN116109081A (zh) 一种基于物联网的动态公交调度优化方法和装置
CN111931386B (zh) 一种区域多制式轨道交通区间拥挤系数计算方法及系统
CN112580866A (zh) 基于全程车与区间车组合调度的公交线路串车优化方法
CN111859717B (zh) 最小化区域多制式轨道交通旅客拥挤系数的方法及系统
Jafarian-Moghaddam Economical speed for optimizing the travel time and energy consumption in train scheduling using a fuzzy multi-objective model
CN115423220B (zh) 一种基于地铁轨道交通车辆运维监控系统
CN114655281B (zh) 列车运行图处理方法、装置、电子设备及存储介质
CN111861290A (zh) 一种区域多制式轨道交通开行方案的约束方法及系统
Izadi et al. Evaluation of the performance of bus special lines according to indicators of quality and transport and its performance improvement using ultra-innovative intelligent models (Case study: Rasht city)
Baohau et al. Signalling layout for fixed-block railway lines with real-coded genetic algorithms
Hubbell et al. Mode succession in a public transit corridor
CN113954926B (zh) 面向复杂运行交路的城轨列车运行图生成方法及系统
CN110033634B (zh) 一种可变线路公交协同接驳乘客方法

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
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant