CN113919650A - 一种列车运行方案优化编制方法及系统 - Google Patents
一种列车运行方案优化编制方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113919650A CN113919650A CN202111083851.3A CN202111083851A CN113919650A CN 113919650 A CN113919650 A CN 113919650A CN 202111083851 A CN202111083851 A CN 202111083851A CN 113919650 A CN113919650 A CN 113919650A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- passenger flow
- scheme
- station
- time
- 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.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000005457 optimization Methods 0.000 title claims abstract description 15
- 238000012546 transfer Methods 0.000 claims abstract description 71
- 238000009826 distribution Methods 0.000 claims abstract description 10
- 238000007619 statistical method Methods 0.000 claims description 21
- 230000000737 periodic effect Effects 0.000 claims description 11
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 8
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 7
- 238000005206 flow analysis Methods 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 4
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 4
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 4
- 238000007621 cluster analysis Methods 0.000 claims description 2
- 238000013523 data management Methods 0.000 claims description 2
- 230000008520 organization Effects 0.000 abstract description 11
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 5
- 238000013439 planning Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 3
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 3
- 238000012935 Averaging Methods 0.000 description 2
- 230000001174 ascending effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000012216 screening Methods 0.000 description 2
- 238000012384 transportation and delivery Methods 0.000 description 2
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 description 1
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000009472 formulation Methods 0.000 description 1
- 238000003064 k means clustering Methods 0.000 description 1
- 239000000203 mixture Substances 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 238000004445 quantitative analysis Methods 0.000 description 1
- 238000012827 research and development Methods 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 238000013519 translation Methods 0.000 description 1
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 1
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
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0637—Strategic management or analysis, e.g. setting a goal or target of an organisation; Planning actions based on goals; Analysis or evaluation of effectiveness of goals
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2462—Approximate or statistical queries
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/24—Querying
- G06F16/245—Query processing
- G06F16/2458—Special types of queries, e.g. statistical queries, fuzzy queries or distributed queries
- G06F16/2474—Sequence data queries, e.g. querying versioned data
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
- G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
- G06F16/29—Geographical information databases
-
- 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
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Databases & Information Systems (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Probability & Statistics with Applications (AREA)
- Data Mining & Analysis (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Marketing (AREA)
- Computational Linguistics (AREA)
- Software Systems (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Fuzzy Systems (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Train Traffic Observation, Control, And Security (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本申请属于城市轨道交通技术领域。现有的列车运行方案难以平衡运营成本与服务水平。本申请提供了一种列车运行方案优化编制方法，根据编制的运行方案类型，匹配同类型客流，得到特征日客流以此进行运行方案的时段划分及时段属性的确定；根据运行方案时段划分以及时段属性，以方案所属线路运用车保有量为主要约束确定各时段列车开行频率与交路方案；根据分时列车开行频率与交路方案，并考虑特征日进出站客流的时空分布特征，确定各时段的折返与停站方案；根据换乘站各换乘方向的客流不均衡性，确定主要换乘方向，进行运行方案首末班车的网络化衔接调整。实现支持包括多交路、多编组、特殊行车组织方式在内的运行方案自动编制。
Description
技术领域
本申请属于城市轨道交通技术领域，特别是涉及一种列车运行方案优化编制方法及系统。
背景技术
列车运行方案作为城市轨道交通行车组织宏观层面的重要技术文件，主要规定了运营开始与结束时间、列车开行频率、列车交路方案、列车停站方案、列车编组方案，对内指导运输生产，对外提供运输服务。
随着城市轨道交通路网拓扑结构的不断扩张、客流的快速增长，粗放式的运行方案编制越来越难以满足地铁运营公司成本控制以及动态化的客流需求，出现了地铁运营成本高、降本增效任务重，自动化水平低、运行方案适应差等一系列亟待解决的问题。
在实际运输生产过程中，列车运行方案的编制严重依赖于运营计划人员的历史经验，缺乏科学有效的运行方案编制流程与方法，行车组织决策没有详细的原则与依据，难以平衡运营成本与服务水平。
发明内容
1.要解决的技术问题
在实际运输生产过程中，列车运行方案的编制严重依赖于运营计划人员的历史经验，缺乏科学有效的运行方案编制流程与方法，行车组织决策没有详细的原则与依据，难以平衡运营成本与服务水平。针对上述问题，本申请提供了一种列车运行方案优化编制方法及系统。
2.技术方案
为了达到上述的目的，本申请提供了一种列车运行方案优化编制方法，所述方法包括：步骤S1：根据编制的运行方案类型，匹配同类型客流，得到特征日客流以此进行运行方案的时段划分及时段属性的确定；步骤S2：根据运行方案时段划分以及时段属性，以方案所属线路运用车保有量为主要约束确定各时段列车开行频率与交路方案；步骤S3：根据分时列车开行频率与交路方案，并考虑特征日进出站客流的时空分布特征，确定各时段的折返与停站方案；步骤S4：根据换乘站各换乘方向的客流不均衡性，确定主要换乘方向，进行运行方案首末班车的网络化衔接调整。
本申请提供的另一种实施方式为：所述运行方案包括工作日运行方案、周末运行方案、节假日运行方案、春节以及特殊日运行方案。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤S1中将匹配所得的同类型单日客流进行聚类分析，将超过聚类阈值的日客流予以剔除，再通过分时求取最大值的方法得到特征日客流；以特征日客流为输入，通过运营时段分析算法，确定特征日具体时段与时段属性，根据客流类别得到各时段断面客流统计分析结果、进出站客流统计分析结果、换乘站客流统计分析结果，作为运行方案编制的基础。
本申请提供的另一种实施方式为：所述特征日客流数据包括断面客流、进出站客流和换乘站换乘客流。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤2中依据分时断面客流统计结果，分析时段客流时空不均衡性，确定时段最大客流断面；综合考虑乘客服务水平以及时段运营成本约束，确定时段开行交路与时段行车间隔，计算时段列车满载率均值，评估客流车流匹配情况。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤3中依据分时进出站客流统计结果，结合各时段类型、交路方案，计算时段内车站的停站时间；计算时段内列车周期折返方案，并依据计算结果对车站停站时分进行校正；设置进站告警阈值，依据车站进站大客流分布结合车站站线设置情况，进行大站快车等特殊列车运行方案的制定。
本申请提供的另一种实施方式为：所述步骤4中依据分时分方向换乘站换乘客流统计结果，计算换乘方向关键度，确定换乘站主要换乘方向，以优先输送主要换乘方向客流为原则，进行换乘站列车到发时间调整，并依据关键换乘方向的换乘客流量计算换乘站停站时间，完成首末班车的线网换乘衔接调整。
本申请还提供一种列车运行方案优化编制系统，所述系统包括：客流分析模块：用于运行方案特定分类下的客流聚类与分析，按照客流类别，输出断面客流统计分析结果、进出站客流统计分析结果、换乘站客流统计分析结果；运行方案编制模块：确定运行方案编制流程，进行列车开行频率、交路方案、折返方案、停站方案的智能推荐，并进行运行方案集成；基础数据管理模块：进行路网基础数据查询与管理，管理内容包含线路、区间、车站、交路、运行标尺、停站标尺、各类客流数据。
本申请还提供一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述的方法。
本申请还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现所述的方法。
3.有益效果
与现有技术相比，本申请提供的列车运行方案优化编制方法及系统的有益效果在于：
本申请提供的列车运行方案优化编制方法，为一种城市轨道交通客流驱动的列车运行方案优化编制技术，基于城市轨道交通线网固定设施设备能力，充分耦合客流与车流，实现支持包括多交路、多编组、特殊行车组织方式在内的运行方案自动编制。
本申请提供的列车运行方案优化编制方法，提高生产效率加强服务创新；梳理运行方案编制流程，针对运行方案各个阶段提升其组织效果和实施质量，满足乘客需求的同时控制运营成本，实现运行方案编制的流程化、自动化、网络化。
本申请提供的列车运行方案优化编制方法，包含对城市轨道交通特征日客流精细化统计分析，列车开行频率与交路方案分析与制定，分时周期折返方案与停站方案制定，网络化首末班车的衔接调优。
本申请提供的列车运行方案优化编制方法，高度耦合客流与车流，实现按需开车，在保证服务水平的前提下，通过合理的车流组织方案实现运营的降本增效。
本申请提供的列车运行方案优化编制方法，提供从客流数据到运行方案生成的全过程管理方法与工具，极大化运行方案编制的自动化水平，减少运营策划人员的工作强度，方便运行方案的溯源与管理。
附图说明
图1为本申请的特征日断面客流统计分析流程示意图；
图2为本申请的特征日断面客流统计分析结果示意图；
图3为本申请的列车交路方案编制流程示意图；
图4为本申请的列车交路方案断面满载率评估示意图；
图5为本申请的分时列车停站方案示意图；
图6为本申请的周期性折返与停站方案制定流程示意图；
图7为本申请的大站快车方案制定流程示意图；
图8为本申请的换乘站各换乘方向换乘客流示意图；
图9为本申请的换乘站末班车衔接结果示意图；
图10为本申请的列车运行方案集成示意图。
具体实施方式
在下文中，将参考附图对本申请的具体实施例进行详细地描述，依照这些详细的描述，所属领域技术人员能够清楚地理解本申请，并能够实施本申请。在不违背本申请原理的情况下，各个不同的实施例中的特征可以进行组合以获得新的实施方式，或者替代某些实施例中的某些特征，获得其它优选的实施方式。
特征日客流是指以一段日期内某种类型日客流(包含工作日、节假日、双休日、春节、特殊日)为输入，经过算法得到的用于运行方案制定的客流称为特征日客流。
参见图1～10，根据本申请的实施例，提供了一种轨道交通运行方案优化编制技术与系统。简言之，该方法包括：特征日客流方案制定与统计分析；以客流分析结果为输入，考虑运用车数量限制的列车开行频率与交路方案确定；周期性折返方案与停站方案分析制定；以线网运行图、特征日线网换乘客流为基础的首末班车方案优化制定。以此实现耦合客流与固定设施设备能力的城市轨道交通运行方案优化编制。具体地，该方法包括以下步骤：
步骤S110，特征日客流方案制定与分析。
城市轨道交通列车运行方案的制定与客流的时空分布特征密切相关，而客流的时空分布特征受日期类型影响较大，依据日期类型可将城市轨道交通运行方案分为工作日运行方案、周末运行方案、节假日运行方案、春节以及特殊日运行方案。由于城市轨道交通运行方案的使用周期较长，为了提高运行方案与客流的匹配性，需要对同类型历史客流进行合理的统计分析，以此作为运行方案编制的基础。以某一时段的固定类型特征日客流为输入，通过K-Means聚类算法，进行时段内日客流聚类，聚类特征主要包括，早高峰客流量与持续时间特征、晚高峰客流量与持续时间特征、平峰客流量与持续时间特征。可通过地铁相关系统接口获取历史(预测)断面客流数据、历史(预测)进出站客流数据、历史(预测)换乘站换乘客流数据，主要包含统计时段开始时间、结束时间、时段统计客流值、断面信息、车站信息、换乘站换乘方向信息。
根据所要输出的运行方案类型(工作日、周末、节假日、春节、特殊日)，以天客流为单位系统自动匹配统计周期内的同类型客流数据，针对所筛选出的日客流按照固定策略进行特征日客流计算。具体的计算策略包括分时客流取均值或分时客流取最大，前者以满足均值客流需求为主，后者以满足时段峰值客流需求为主，以适应用户针对客流的不同统计分析策略。最终得到的特征日分时客流数据包含断面客流、进出站客流、换乘站换乘客流。
断面客流作为运行方案编制的主要数据，主要决定了运行方案全天运营时段的划分，通过确定性枚举算法精确定位全天客流高峰，以此来进行特征日全天各时段断面客流统计，具体统计分析流程如图1所示，以5min断面客流数据为输入，进行断面客流统计参数初始化，包含断面统计最小小时粒度、客流统计开始时间、客流统计结束时间，得到断面客流统计序列集合；以客流统计开始时间为界判断是否完成序列枚举，如未完成枚举则更新统计开始时间，继续进行客流统计序列枚举，否则进行最优客流统计序列筛选；以断面客流统计序列为统计对象，以序列最大小时粒度统计量为特征值进行序列筛选，找到特征值最大的断面客流统计序列，并进行最优时序划分输出。特征日断面客流统计分析结果如图2所示。进出站客流作为运行方案列车停站时间的依据，基于断面客流分析确定的时间序列，进行时段内各站上下车客流人数的统计，得到分时最大进出站客流量。基于断面客流分析确定的时间序列，进行换乘站分线路方向的换乘客流统计，统计结果作为判别主要换乘方向的依据，作为成网条件下的线间运输协调依据。
步骤S120，列车开行频率与交路方案一体化制定。
依据分时最大断面客流量，结合列车满载率与线路列车定员等参数，可计算得到运力运量理想匹配的列车开行频率。城市轨道交通列车开行频率受到其设施设备能力以及公共交通服务属性的限制，导致其开行频率不能无限制缩小与增大。根据线路运用车保有量、线路通过能力、折返能力计算得到线路最小行车间隔，来对列车开行频率的下限进行约束。同时理想行车间隔又受到最大行车间隔约束，以此保证城市轨道交通的最低服务质量，完成各时段行开行间隔确定。
为了在满足客运需求的基础上充分节约运营成本实现降本增效，针对某一时段，当客流在空间和时间上具有明显的不均衡分布性时，需要制定非单一交路的列车运行方案。由于早晚高峰客流基数大，不均衡性突出等特征，适合在高峰时段实行多交路的列车运行组织方式，相对于单一交路，在高峰时段开行中、小交路列车能够实现运力投放的精准化，减少列车走行公里，提高列车在部分区间的列车满载率。交路方案制定的主要流程如图3所示。基于分时段面客流统计分析结果，进行分时断面不均衡系数计算，完成线路分时分方向客流不均衡性定量分析；在考虑清客对车站拥挤度影响的条件下，结合线路车站折返条件与客流不均衡系数，进行分时分方向交路集合确定；统计各时段交路客流值，并依据统计结果进行分时交路比例确定，完成分时分方向交路开行交路方案推荐；针对推荐结果可进行交路方案的手动修改，最终完成分时开行交路方案输出。
基于可行交路集合构建乘客出行的时空状态服务网络，依据最优客流分配策略，充分考虑线路运用车保有量、行车组织条件、乘客出行路径选择，进行以乘客出行费用最小为目标的交路方案求解。基于客流分配结果，输出时段断面满载率，进行固定时段列车开行频率与交路方案的断面运力运量匹配评估，交路方案与断面满载率如图4所示。
在线路固定设施设备能力允许的条件下，考虑站台长度对交路开行列车编组约束，针对断面满载率较大的交路时段，集中开行编组数量较大的列车，用来降低固定时段部分断面的列车满载率，实现列车运能的精准投放。
步骤S130，周期性折返与停站方案分析制定。
基于不同时段上下行站台客流分析统计结果，进行分时停站方案制定，针对上下车客流量较小的站台，可适当缩短停站时间，加速运力需求较小行别的列车周转，尽可能减少运用车使用数量。各时段停站时分依据基础作业时分与乘降作业时分进行计算，基础停车作业时分取调研定值，乘客乘降时间综合考虑上下车客流量与时段客流走行速度特征计算决定，下限取值3秒，上限取值为各线保证最小追踪间隔的时间，基础停站方案制定如图5所示。
列车周期性折返方案规定了分时开行列车间的周期性接续关系与折返时间，是保证列车运行方案顺利实施的关键。为了提升列车运行方案的可执行性，进行周期性折返与停站方案的合理分析与制定。基于分时列车开行频率与交路方案，充分考虑不同折返条件的折返站折返约束(站后单线折返、站后双线折返、站前折返、中间站后折返)，采用循环折返时间调整算法，以最小折返重合费用为目标进行最优折返方案寻优，生成分时列车接续方案；以分时列车接续方案为研究对象，在停站时分调整阈值内进行基础停站方案调整，完成周期性折返方案与基础停站方案制定，制定流程如图6所示。
为了充分适配车站客流特征，防止因进出站客流冲击导致的车站安全事故，需要在基础停站方案上结合线路车站配线设置，制定大站快车停站方案。以分时进出站客流统计分析结果、分时列车开行频率与交路方案为输入，结合车站配线设置情况，判断是否需要制定大站快车方案，如果不需要则结束算法，否则进行特殊停站方案制定；依据进出站客流值，确定大站快车开行时段；针对小范围时段内进出站客流超过阈值的车站，分析确定时段内受影响的列车群；以受影响列车群为研究对象，依据大客流开始与结束时刻确定越行车站的列车到发时刻以及不停站通过车站，完成通过与停站站点分析；根据列车技术作业时分推算其他车站的到发时刻，完成特殊停站方案制定，以此保证对部分车站大客流的及时疏散，具体流程如图7所示。
步骤S140，首末班车方案优化制定。
运行方案中首末班车时刻表是首末班车的运行组织计划。网络首末班车规定了不同线路间首末班车在换乘站的到发时刻。当首班车时刻表衔接不合理，首班车乘客出现长时间的换乘等待的情况，当末班车时刻表衔接不合理，则乘客无法完成换乘衔接，被迫提前离站。首末班车时刻表编制的合理与否，决定了线路在发车与收车阶段的列车运行组织的优劣乃至整体的服务水平。
以换乘站各换乘方向客流为输入，根据不同城市客流出行特性确定首末班车研究时段，统计研究时段内的各换乘方向的换乘客流量。以换乘站各换乘方向客流统计值为依据，确定线路主要换乘方向，时段内换乘客流统计值如图8所示。
针对首班车时段，乘客只要成功进站就可以进行线网任意换乘阶段的换乘衔接，但换乘等候时间受到首班车时刻表的制约。加载线网其他线路的首班车时刻表，以最小化目标线路换乘客流的换乘总等候时间为目标，考虑乘客对于线路首班车的记忆性，以目标线路已有首班车时刻表为约束，推算目标线路的首班车方案时刻表。
针对末班车时段，可能出现乘客到达换乘站后由于换乘目标线路已经收车，而导致换乘失败的情况。加载线网其他线路的末班车时刻表，以最大化目标线路的成功换乘衔接客流量为目标，在考虑合理增加末班车在换乘站的停站时间，采用列车运行线平移技术，推算目标线路的末班车方案时刻表，末班车方案制定结果如图9所示。
集成列车开行频率、交路方案、周期折方案、停站方案、首末班车方案为最终列车运行方案，完成以客流为驱动的列车运行方案自动优化编制，如图10所示。
虽然上文按照特定顺序描述了各个步骤，但是并不意味着必须按照上述特定顺序来执行各个步骤，实际上，这些步骤中的一些可以并发执行，甚至改变顺序，只要能够实现所需要的功能即可。
本申请可以是系统、方法和/或计算机程序产品。计算机程序产品可以包括计算机可读存储介质，其上载有用于使处理器实现本申请的各个方面的计算机可读程序指令。
计算机可读存储介质可以是保持和存储由指令执行设备使用的指令的有形设备。计算机可读存储介质例如可以包括但不限于电存储设备、磁存储设备、光存储设备、电磁存储设备、半导体存储设备或者上述的任意合适的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、静态随机存取存储器(SRAM)、便携式压缩盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能盘(DVD)、记忆棒、软盘、机械编码设备、例如其上存储有指令的打孔卡或凹槽内凸起结构、以及上述的任意合适的组合。
尽管在上文中参考特定的实施例对本申请进行了描述，但是所属领域技术人员应当理解，在本申请公开的原理和范围内，可以针对本申请公开的配置和细节做出许多修改。本申请的保护范围由所附的权利要求来确定，并且权利要求意在涵盖权利要求中技术特征的等同物文字意义或范围所包含的全部修改。
Claims (10)
1.一种列车运行方案优化编制方法，其特征在于：所述方法包括：
步骤S1：根据编制的运行方案类型，匹配同类型客流，得到特征日客流以此进行运行方案的时段划分及时段属性的确定；
步骤S2：根据运行方案时段划分以及时段属性，以方案所属线路运用车保有量为主要约束确定各时段列车开行频率与交路方案；
步骤S3：根据分时列车开行频率与交路方案，并考虑特征日进出站客流的时空分布特征，确定各时段的折返与停站方案；
步骤S4：根据换乘站各换乘方向的客流不均衡性，确定主要换乘方向，进行运行方案首末班车的网络化衔接调整。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述运行方案包括工作日运行方案、周末运行方案、节假日运行方案、春节以及特殊日运行方案。
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤S1中将匹配所得的同类型单日客流进行聚类分析，将超过聚类阈值的日客流予以剔除，再通过分时求取最大值的方法得到特征日客流；以特征日客流为输入，通过运营时段分析算法，确定特征日具体时段与时段属性，根据客流类别得到各时段断面客流统计分析结果、进出站客流统计分析结果、换乘站客流统计分析结果，作为运行方案编制的基础。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述特征日客流数据包括断面客流、进出站客流和换乘站换乘客流。
5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤2中依据分时断面客流统计结果，分析时段客流时空不均衡性，确定时段最大客流断面；综合考虑乘客服务水平以及时段运营成本约束，确定时段开行交路与时段行车间隔，计算时段列车满载率均值，评估客流车流匹配情况。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤3中依据分时进出站客流统计结果，结合各时段类型、交路方案，计算时段内车站的停站时间；计算时段内列车周期折返方案，并依据计算结果对车站停站时分进行校正；设置进站告警阈值，依据车站进站大客流分布结合车站站线设置情况，进行大站快车等特殊列车运行方案的制定。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4中依据分时分方向换乘站换乘客流统计结果，计算换乘方向关键度，确定换乘站主要换乘方向，以优先输送主要换乘方向客流为原则，进行换乘站列车到发时间调整，并依据关键换乘方向的换乘客流量计算换乘站停站时间，完成首末班车的线网换乘衔接调整。
8.一种列车运行方案优化编制系统，其特征在于：所述系统包括：
客流分析模块：用于运行方案特定分类下的客流聚类与分析，按照客流类别，输出断面客流统计分析结果、进出站客流统计分析结果、换乘站客流统计分析结果；
运行方案编制模块：确定运行方案编制流程，进行列车开行频率、交路方案、折返方案、停站方案的智能推荐，并进行运行方案集成；
基础数据管理模块：进行路网基础数据查询与管理，管理内容包含线路、区间、车站、交路、运行标尺、停站标尺、各类客流数据。
9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111083851.3A CN113919650A (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种列车运行方案优化编制方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111083851.3A CN113919650A (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种列车运行方案优化编制方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113919650A true CN113919650A (zh) | 2022-01-11 |
Family
ID=79235080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111083851.3A Pending CN113919650A (zh) | 2021-09-14 | 2021-09-14 | 一种列车运行方案优化编制方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113919650A (zh) |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114655281A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-24 | 通号城市轨道交通技术有限公司 | 列车运行图处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114925885A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-08-19 | 华南理工大学 | 确定地铁末班车在换乘站的衔接关系的优化方法及系统 |
| CN115049156A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-09-13 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通线网运行图衔接优化方法、电子设备及存储介质 |
| CN116142264A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-05-23 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种城市轨道交通运行计划编制方法及系统 |
| CN116910588A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-10-20 | 上海工程技术大学 | 一种用于城市轨交列车乘降时间的估计方法 |
| CN117610744A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-27 | 西南交通大学 | 一种基于多运营策略的城轨列车开行方案优化方法及系统 |
| CN117894192A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-04-16 | 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 | 一种基于手机信令数据的路段车辆平均载客数估计方法 |
| CN118144847A (zh) * | 2024-05-08 | 2024-06-07 | 湖南中车时代通信信号有限公司 | 一种多交路编制方法、系统、存储介质和电子设备 |
-
2021
- 2021-09-14 CN CN202111083851.3A patent/CN113919650A/zh active Pending
Cited By (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN114655281B (zh) * | 2022-03-08 | 2024-01-02 | 通号城市轨道交通技术有限公司 | 列车运行图处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114655281A (zh) * | 2022-03-08 | 2022-06-24 | 通号城市轨道交通技术有限公司 | 列车运行图处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN114925885A (zh) * | 2022-04-26 | 2022-08-19 | 华南理工大学 | 确定地铁末班车在换乘站的衔接关系的优化方法及系统 |
| CN115049156A (zh) * | 2022-08-11 | 2022-09-13 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通线网运行图衔接优化方法、电子设备及存储介质 |
| CN115049156B (zh) * | 2022-08-11 | 2023-02-03 | 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 | 一种交通线网运行图衔接优化方法、电子设备及存储介质 |
| CN116142264A (zh) * | 2023-04-23 | 2023-05-23 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种城市轨道交通运行计划编制方法及系统 |
| CN116142264B (zh) * | 2023-04-23 | 2023-09-01 | 北京全路通信信号研究设计院集团有限公司 | 一种城市轨道交通运行计划编制方法及系统 |
| CN116910588A (zh) * | 2023-06-16 | 2023-10-20 | 上海工程技术大学 | 一种用于城市轨交列车乘降时间的估计方法 |
| CN116910588B (zh) * | 2023-06-16 | 2024-04-05 | 上海工程技术大学 | 一种用于城市轨交列车乘降时间的估计方法 |
| CN117894192A (zh) * | 2023-12-12 | 2024-04-16 | 南京市城市与交通规划设计研究院股份有限公司 | 一种基于手机信令数据的路段车辆平均载客数估计方法 |
| CN117610744A (zh) * | 2024-01-17 | 2024-02-27 | 西南交通大学 | 一种基于多运营策略的城轨列车开行方案优化方法及系统 |
| CN117610744B (zh) * | 2024-01-17 | 2024-04-30 | 西南交通大学 | 一种基于多运营策略的城轨列车开行方案优化方法及系统 |
| CN118144847A (zh) * | 2024-05-08 | 2024-06-07 | 湖南中车时代通信信号有限公司 | 一种多交路编制方法、系统、存储介质和电子设备 |
| CN118144847B (zh) * | 2024-05-08 | 2024-08-06 | 湖南中车时代通信信号有限公司 | 一种多交路编制方法、系统、存储介质和电子设备 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN113919650A (zh) | 一种列车运行方案优化编制方法及系统 | |
| Dong et al. | Integrated optimization of train stop planning and timetabling for commuter railways with an extended adaptive large neighborhood search metaheuristic approach | |
| Zhang et al. | Efficiency of Semi‐Autonomous and Fully Autonomous Bus Services in Trunk‐and‐Branches Networks | |
| Yan et al. | Inter-city bus routing and timetable setting under stochastic demands | |
| CN102044149B (zh) | 一种基于时变客流的城市公交运营协调方法与装置 | |
| Zhao et al. | An integrated approach of train scheduling and rolling stock circulation with skip-stopping pattern for urban rail transit lines | |
| Hooghiemstra et al. | Decision support systems support the search for win-win solutions in railway network design | |
| CN112874589A (zh) | 一种列车计划运行图自动调整系统及方法 | |
| Hamadneh et al. | Impacts of shared autonomous vehicles on the travelers’ mobility | |
| CN105678425B (zh) | 基于多节拍组合的城际铁路列车开行的优化方法 | |
| CN109774750A (zh) | 一种基于虚拟耦合模式的动态调度时空决策方法 | |
| CN111739287A (zh) | 一种车路协同智慧站台智能调度系统 | |
| WO2024174566A1 (zh) | 一种用于智能公交系统的多车型时刻表设计方法及系统 | |
| Deng et al. | Optimization of train plan for urban rail transit in the multi-routing mode | |
| CN112434969B (zh) | 一种区域多式轨道交通运力资源调配方法 | |
| Geng et al. | Integrated scheduling of metro trains and shuttle buses with passenger flow control strategy on an oversaturated metro line | |
| CN116142264B (zh) | 一种城市轨道交通运行计划编制方法及系统 | |
| Chen et al. | Multiperiod metro timetable optimization based on the complex network and dynamic travel demand | |
| Mátrai et al. | Route planning based on urban mobility management | |
| CN116562538A (zh) | 一种考虑轨道交通接驳的微循环公交调度优化方法及装置 | |
| CN113962599B (zh) | 一种城市轨道交通网络化运营管理方法及系统 | |
| CN113658429B (zh) | 一种公交廊道的协同调度方法及相关装置 | |
| CN115238997A (zh) | 一种基于客流数据的城市轨道交通开行方案优化方法 | |
| CN114298378A (zh) | 夜间列车行车计划编制方法、设备和存储介质 | |
| Tian | A short-turning strategy for the management of bus bunching considering variable spatial-temporal running time |
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 |