CN116227812A - 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置 - Google Patents

一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置 Download PDF

Info

Publication number
CN116227812A
CN116227812A CN202211607710.1A CN202211607710A CN116227812A CN 116227812 A CN116227812 A CN 116227812A CN 202211607710 A CN202211607710 A CN 202211607710A CN 116227812 A CN116227812 A CN 116227812A
Authority
CN
China
Prior art keywords
train
station
ultra
passenger
long
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
CN202211607710.1A
Other languages
English (en)
Inventor
徐光明
钟林环
秦进
刘昕怡
郭婧
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.)
Central South University
Original Assignee
Central South University
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 Central South University filed Critical Central South University
Priority to CN202211607710.1A priority Critical patent/CN116227812A/zh
Publication of CN116227812A publication Critical patent/CN116227812A/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
    • G06Q10/063—Operations research, analysis or management
    • G06Q10/0631—Resource planning, allocation, distributing or scheduling for enterprises or organisations
    • G06Q10/06315—Needs-based resource requirements planning or analysis
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
    • G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2111/00—Details relating to CAD techniques
    • G06F2111/04—Constraint-based CAD

Landscapes

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

Abstract

本发明公开了一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置，其方法步骤为；根据历史数据，预测研究旅客需求分布信息；获得列车运行区间所有车站站台配置信息及运行信息；基于列车运行时刻表信息和客流数据以及车站站台配置信息，构建满足高铁列车超长编组运营安全的席位分配方案数学模型；采用启发式求解法求解构建的数学模型；获得列车在各车站站台停靠位置方案，列车车厢门控制方案以及列车的席位分配方案；将列车车厢门控制方案发送给独立车厢门控制装置；将列车席位分配方案发给售票系统。本发明在不增加高铁线路设施的基础上实现高速铁路超长编组列车运营，可以缓解部分时段高铁线路能力不充足的矛盾，并提高了经济效益和服务水平。

Description

一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置
技术领域
本发明涉及一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置。
背景技术
近年来，我国已经建成了日益完善的高速铁路运营网络，已经成为我国旅客中长途的主要运输方式之一。此外，高水平的高铁客运服务也带来了高速增长的旅客需求，但因我国幅员辽阔，人口基数大，客流在时空上呈现极度不均衡的分布，导致部分线路在高峰时段依然存在运输能力严重不足的问题。
为了更好的满足旅客的出行需求，高速铁路网络逐渐采用大编组、高速度、高密度列车运营模式来提高高峰时期的运输能力。一方面，追求更高速度、更高密度的列车运营也给实际铁路运营组织带来极大的挑战，并且增加了系统的潜在风险；另一方面，受到车站站台等基础设施的限制，列车编组无法进一步提高。而对于铁路运营部门而言，高铁基础设施的建设成本高昂，对线路扩建、车站改造等则会造成非高峰时期线路资源的严重浪费。
发明内容
为了解决现有技术存在的上述技术问题，本发明提供一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置。在不增加高铁线路设施的基础上实现高速铁路超长编组列车运营，以缓解在部分时段高铁线路能力不充足的矛盾，并提高经济效益和服务水平。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置，包括以下步骤：
S1，根据历史售票数据预测旅客需求分布信息，包括旅客的出发时间、人数、始发站和终到站信息；
S2，获得列车运行区间所有车站站台配置信息，以及列车运行时刻表信息；
S3，基于列车运行时刻表信息和客流数据以及车站站台配置信息，以最小化旅客期望出行时间偏差为目标，并满足超长编组的列车停靠车站站台位置及列车车厢门控制要求，基于此，构建满足高铁客运运营安全的席位分配方案数学模型；
S4，采用启发式求解法求解构建的数学模型；
S5，获得列车在各车站站台停靠位置方案，列车车厢门控制方案以及列车的席位分配方案；
S6，基于获得的列车车厢门控制方案，发送给所述的独立车厢门控制装置，实现车厢门的精确控制；
S7，基于获得的列车席位分配方案，发售给售票系统发售。
进一步的，所述S1步骤具体为：
S11，构建训练集D，训练的样本特征为已有的高铁网络所有OD的在研究时段内的特征；训练样本的标签为研究线路各OD对在相应时段的历史售票数据；
S12，构建基于机器学习算法的交通需求预测模型；通过训练集D和训练样本特征及标签对交通需求预测模型进行训练，预测得到研究时段各时间点h各OD对(i，j)的旅客需求
Figure BDA0003999141820000021
进一步的，所述S3步骤具体为：
S31，列车的编组数量Nk需要满足现有超长列车编组技术中最小编组数量Nmin和最大编组数量Nmax的限制，即：
Nmin≤Nk≤Nmax(1)；
进一步，引入中间0-1变量
Figure BDA0003999141820000031
识别列车编组状态，满足以下约束：
Figure BDA0003999141820000032
Figure BDA0003999141820000033
其中K为列车集合；
S32，超长列车k停靠在s车站站台的编组数量Pk，s为s车站站台可容纳最大编组数Cs和列车编组数Nk的较小值，即
Figure BDA0003999141820000034
S33，超长列车k的旅客车厢n停靠在s车站站台时打开列车车厢门进行旅客上下车作业，即
Figure BDA0003999141820000035
而列车车厢n超出s车站站台时则关闭车厢门禁止进行旅客上下车作业，即/>
Figure BDA0003999141820000036
有以下约束：
Figure BDA0003999141820000037
Figure BDA0003999141820000038
Figure BDA0003999141820000039
Figure BDA0003999141820000041
S34，列车k的车厢n分配的席位
Figure BDA0003999141820000042
仅分配给该车厢在车站i和车站j都停靠在车站站台的OD对(i，j)，并且满足列车各编组的能力G，有以下约束
Figure BDA0003999141820000043
Figure BDA0003999141820000044
Figure BDA0003999141820000045
/>
Figure BDA0003999141820000046
其中
Figure BDA0003999141820000047
为列车k分配给OD对(i，j)的席位数；
S35，所有列车分配给OD对(i，j)的席位数量
Figure BDA0003999141820000048
满足所有OD对各时间点h的旅客时变需求/>
Figure BDA0003999141820000049
即
Figure BDA00039991418200000410
Figure BDA00039991418200000411
Figure BDA00039991418200000412
其中
Figure BDA00039991418200000413
为列车k服务OD对(i，j)期望在时间点h出发的旅客数，/>
Figure BDA00039991418200000414
为列车k服务OD对(i，j)的旅客数；
S36，目标函数为总旅行费用最小和总运营成本最小，即
Figure BDA0003999141820000051
式中ω1，ω2为权重系数，
Figure BDA0003999141820000052
为OD对(i，j)期望在时间点h出发的旅客选择列车k服务的旅行时间成本，rk为列车k单位编组的运营费用。
进一步的，所述S4步骤具体为：
S41，基于变领域搜索算法，满足步骤S3所述具体要求，构造列车编组数量Nk、列车车厢停靠位置Pk，s及列车车厢门控制方案
Figure BDA0003999141820000053
的领域解及领域结构；
S42，根据步骤S41所获得的列车编组数量、列车车厢门控制方案，利用现有商业求解器获得列车的席位分配方案。
S43，重复上述两个步骤，直至达到收敛条件。
进一步的，所述S6步骤具体为：
S61，确定超长列车编组各编组在车站站台的具体停靠位置，控制列车按照规定位置在车站站台停靠；
S62，各列车车厢门控制装置根据收到的控制方案，控制列车在停靠车站站台只打开对应的车厢门进行旅客上下车作业。
一种高速铁路列车超长编组运营实现装置，包括列车车厢门独立控制装置，用于实现对单个车厢的车厢门的精确控制，所述装置包括存储器及处理器，所述车厢门控制方案生成后被所述装置执行时，使得列车车厢门能够实现上述精确控制流程。
本发明与现有技术相比，其有益效果是：本发明通过精确控制高铁超长列车各编组在各高铁车站站台的精确停靠位置以及对应的列车车厢门控制装置，使得列车车厢门能够实现在车站站台的精确控制，保证列车车厢仅在停靠车站站台上时打开对应车厢门进行旅客上下车作业，进一步的将列车的各车厢的席位分配给该车厢在OD对的始发终到站都停靠的OD，从而使得旅客购票后能够正常的上下车。本发明实现了在不改造现有高铁车站站台、线路设施的基础上运营超长列车编组，提高了列车的运输能力进而提高线路运输能力，能够进一步地缓解高峰时期高铁运输能力不充足的矛盾，减少了铁路基础设施的建设，提高了旅客的服务质量，具有显著的经济效益。
附图说明
图1为本发明的流程图。
图2为本发明高速铁路超长编组实施图。
图3为本发明中高铁车站的站台结构图。
图4为本发明中某一时段各个OD对的时变需求分布图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步详细的说明，本发明的示意性实施方式及其说明仅用于解释本发明，并不作为本发明的限定。
如图1所示，本发明的一种高速铁路列车超长编组运营实现方法包括以下步骤：
S1，根据历史售票数据预测旅客需求分布信息，包括旅客的出发时间、人数、始发站和终到站信息；
S2，获得列车运行区间所有车站站台配置信息，以及列车运行时刻表信息；
S3，基于列车运行时刻表信息和客流数据以及车站站台配置信息，以最小化旅客期望出行时间偏差为目标，并满足超长编组的列车停靠车站站台位置及列车车厢门控制要求，基于此，构建满足高铁客运超长列车编组运营安全的席位分配方案数学模型；
S4，采用启发式求解法求解构建的数学模型；
S5，获得列车在各车站站台停靠位置方案，列车车厢门控制方案以及列车的席位分配方案；
S6，基于获得的列车车厢门控制方案，发送给所述的独立车厢门控制装置，实现车厢门的精确控制；
S7，基于获得的列车席位分配方案，发售给售票系统发售。
下面举例具体说明。如图2、3所示，假设某高铁线路共4各车站(从A站到D站)并且每个车站站台均最大只能停靠4编组列车，而每个列车编组的席位能力为50，共运营5列列车，均为站站停，则列车共服务6个OD对的旅客(即A-B，A-C，A-D，B-C，B-D，CD)。假设基于本发明获取的该线路早上8:00-9:00各个OD对的时变需求分布如图4所示，进一步计算各个OD对的需求及区间客流如表1所示。结合上述车站站台设置及表1可知，在现有技术下若不改变车站站台设施情况下，列车的最大编组为4，列车的席位能力为200，因此该线路5列车所能提供的运输能力为1000(5×200)人，而区间B-C的客流为1450人，所以在现有技术中常规列车编组无法满足所以旅客需求，存在列车运输能力不足的问题。
表1.各OD对旅客需求及区间客流量.
Figure BDA0003999141820000071
Figure BDA0003999141820000081
对本发明进行效果分析：基于上述研究线路数据，本发明在不改变现有高铁站台、线路设施的基础上，实现高铁列车超长编组的运营，从而提高线路运输能力，缓解运输能力不充足的矛盾。该方法包括：确定列车超长编组、各列车编组席位分配方法、各列车编组在车站站台位置精确停靠技术和列车车厢门精确控制装置及方法。与现有技术相比，本发明通过运行图计划或者调度员指令，支持列车各编组在车站站台位置的精确自动停靠，也支持司机人工控制执行列车各编组精确车站站台位置停靠。与此同时，通过本发明所述的独立车厢门控制装置，能够支持所生成的车厢门控制方案的自动执行，也支持司机人工控制车厢门精确控制方案的执行，使得停靠在车站站台的车厢能够打开车厢门执行旅客上下车作业，而在车站站台之外的车厢门则需关闭禁止执行旅客上下车作业。结合各列车编组的席位分配方法，将各车厢的席位仅分配给该车厢在OD对的始发终到站都停靠的OD，保证旅客购买对应的客票之后能够在对应的车站上下车，不改变现有服务水平。在高峰时期线路能力紧张时，满足上述的运营流程要求，仅通过运营高铁超长编组列车，实现列车运输能力的提高，并实现客流需求与运输能力的最佳匹配，减少高铁线路、站台设施的改造、扩建等，提高高铁系统的运营经济性。基于上述说明和数据设置，本实施例基于本发明所述的方法、装置，对该实施例进行实验测试，其具体结果和运营实现过程如图2所示。
列车超长编组的确定：
通过本发明所述的模型、求解方法，求得最经济适用且能够满足所有旅客出行需求的列车编组，如图2所示，其中列车1的编组数为5，列车2、3、4、5的编组数为6，均超过车站站台长度的限制，为高铁列车超长编组。该超长编组与常规列车编组相比，列车1提高了25％的运输能力，列车2、3、4、5则分别提高了50％的运输能力，使得旅客的所有出行需求能够得到满足。
各列车编组在车站站台精确停靠位置的确定：
如图2所示，列车的各个编组在各个车站站台的停靠位置，在车站站台范围内的车厢则是停靠在车站站台，而伸出车站站台外的车厢则没有停靠在车站站台。如图中所示，列车1在车站A，B，C，D均有一个车厢没有停靠在车站站台，列车2，3，4，5则有2个车厢以不同停靠方案在各个车站站台外面。
各列车车厢门精确控制：
基于所述列车车厢门控制装置，使得停靠在车站站台的车厢则施行打开车厢门进行旅客上下车作业的指令，而在车站站台之外的车厢门则需关闭禁止执行旅客上下车作业。图中所示，所有列车停靠在车站时，在车站站台范围内的列车车厢均可通过列车车厢门控制装置打开车厢门执行旅客上下车作业，而在车站站台外的车厢则紧张打开对应车厢门。
各列车的席位分配方案：
基于上述方案，本发明的席位分配方案是将席位分配到具体车厢，各车厢的席位仅分配给该车厢在OD对的始发终到站都停靠的OD。如图中列车5所示，列车左边第一个车厢仅在车站A和车站C的站台上停靠，因此该车厢的50个席位仅能分配给从车站A出发到达车站C的旅客，对应的旅客购买对应的席位后，能够保证旅客在车站A进行上车，也能够保证旅客在车站B进行下车，而在车站B因旅客不需要进行上下车，所以列车5的第一个车厢在车站B不停靠并且对应的车厢门也保持关闭，不会影响旅客的乘车服务。类似地，列车各个车厢上的席位分配均能够满足上述运营要求。
综上，本发明所述的方法、装置能够在不改变高铁线路、车站站台等设施的基础上，实现高铁列车超长编组的运营，实现列车运输能力的提高，缓解高峰时期列车运输能力不足的问题，并在不增加建设投资的基础上还能进一步提高高铁列车收益。与现有技术相比，本发明所提出的技术方案能够很好的实现高铁列车超长编组的运营，并能够适用于常规高铁列车编组，具有很好的运营优势和运营效益。
以上所述的具体实施方式，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施方式而已，并不用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种高速铁路列车超长编组运营实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，根据历史售票数据，预测研究旅客需求分布信息，包括旅客的出发时间、人数、始发站和终到站信息；
S2，获得列车运行区间所有车站站台配置信息，以及列车运行时刻表信息；
S3，基于列车运行时刻表信息和客流数据以及车站站台配置信息，以最小化旅客期望出行时间偏差为目标，并满足超长编组的列车停靠车站站台位置及列车车厢门控制要求，构建满足高铁客运列车超长编组运营安全的席位分配方案数学模型；
S4，采用启发式求解法求解构建的数学模型；
S5，获得列车在各车站站台停靠位置方案，列车车厢门控制方案以及列车的席位分配方案；
S6，基于获得的列车车厢门控制方案，发送给独立车厢门控制装置，实现车厢门的精确控制；
S7，将获得的列车席位分配方案发送给售票系统发售。
2.根据权利要求1所述的一种高速铁路列车超长编组运营实现方法，其特征在于，所述S1步骤具体为：
S11，构建训练集D，训练的样本特征为已有的高铁网络所有OD的在研究时段内的特征；训练样本的标签为研究线路各OD对在相应时段的售票数据；
S12，构建基于机器学习算法的交通需求预测模型；通过训练集D和训练样本特征及标签对交通需求预测模型进行训练，预测得到研究时段各时间点h各OD对(i,j)的旅客需求
Figure FDA0003999141810000011
3.根据权利要求1所述的一种高速铁路列车超长编组运营实现方法，其特征在于，所述S3步骤具体为：
S31，列车的编组数量Nk需要满足现有超长列车编组技术中最小编组数量Nmin和最大编组数量Nmax的限制，即：
Nmin≤Nk≤Nmax(1)；
进一步，引入中间0-1变量
Figure FDA0003999141810000021
识别列车编组状态，满足以下约束：
Figure FDA0003999141810000022
Figure FDA0003999141810000023
其中K为列车集合；
S32，超长列车k停靠在s车站站台的编组数量pk,s为s车站站台可容纳最大编组数Cs和列车编组数Nk的较小值，即
Figure FDA0003999141810000024
S33，超长列车k的旅客车厢n停靠在s车站站台时打开列车车厢门进行旅客上下车作业，即
Figure FDA0003999141810000025
而列车车厢n超出s车站站台时则关闭车厢门禁止进行旅客上下车作业，即
Figure FDA0003999141810000026
有以下约束：/>
Figure FDA0003999141810000027
Figure FDA0003999141810000028
Figure FDA0003999141810000031
Figure FDA0003999141810000032
S34，列车k的车厢n分配的席位
Figure FDA0003999141810000033
仅分配给该车厢在车站i和车站j都停靠在车站站台的OD对(i,j)，并且满足列车各编组的能力G，有以下约束
Figure FDA0003999141810000034
Figure FDA0003999141810000035
Figure FDA0003999141810000036
Figure FDA0003999141810000037
其中
Figure FDA0003999141810000038
为列车k分配给OD对(i,j)的席位数；
S35，所有列车分配给OD对(i,j)的席位数量
Figure FDA0003999141810000039
满足所有OD对各时间点h的旅客时变需求/>
Figure FDA00039991418100000310
即
Figure FDA00039991418100000311
Figure FDA00039991418100000312
Figure FDA00039991418100000313
其中
Figure FDA0003999141810000041
为列车k服务OD对(i,j)期望在时间点h出发的旅客数，/>
Figure FDA0003999141810000042
为列车k服务OD对(i,j)的旅客数；
S36，目标函数为总旅行费用最小和总运营成本最小，即
Figure FDA0003999141810000043
式中ω1，ω2为权重系数，
Figure FDA0003999141810000044
为OD对(i,j)期望在时间点h出发的旅客选择列车k服务的旅行时间成本，rk为列车k单位编组的运营费用。
4.根据权利要求1所述的一种高速铁路列车超长编组运营实现方法，其特征在于，所述S4步骤具体为：
S41，基于变领域搜索算法，构造列车编组数量、列车车厢门控制方案的领域解及领域结构；
S42，根据列车编组数量、列车车厢门控制要求，利用现有商业求解器获得列车的席位分配方案。
S43，重复上述两个步骤，直至达到收敛条件。
5.根据权利要求1所述的一种高速铁路列车超长编组运营实现方法，其特征在于，所述S6步骤具体为：
S61，确定超长列车编组各编组在车站站台的具体停靠位置，控制列车按照规定位置在车站站台停靠；
S62，各列车车厢门控制装置根据收到的控制方案，控制列车在停靠车站站台只打开对应的车厢门进行旅客上下车作业。
6.一种高速铁路列车超长编组运营实现装置，其特征在于，包括列车车厢门独立控制装置，用于实现对单个车厢的车厢门的精确控制，所述装置包括存储器及处理器，所述车厢门控制方案生成后被所述装置执行时，使得列车车厢门能够实现上述精确控制流程。
CN202211607710.1A 2022-12-14 2022-12-14 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置 Pending CN116227812A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211607710.1A CN116227812A (zh) 2022-12-14 2022-12-14 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202211607710.1A CN116227812A (zh) 2022-12-14 2022-12-14 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116227812A true CN116227812A (zh) 2023-06-06

Family

ID=86575713

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202211607710.1A Pending CN116227812A (zh) 2022-12-14 2022-12-14 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116227812A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Yuan et al. Integrated optimization of train timetable, rolling stock assignment and short-turning strategy for a metro line
CN111260221A (zh) 一种面向城市全局基于动态模型的交通设施承载力评估方法
CN108805344A (zh) 一种考虑时变需求的高速铁路网络列车开行方案优化方法
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
CN111967134B (zh) 基于地铁共线共车的地下物流系统优化控制方法
CN109774750A (zh) 一种基于虚拟耦合模式的动态调度时空决策方法
CN112085641B (zh) 一种基于列车开行方案的高速铁路客流分配方法
CN110009131B (zh) 一种考虑多因素影响的网约车派单方法
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
CN110084397A (zh) 一种地铁直达线路规划方法
CN114132363A (zh) 基于客流时空状态精细化分析的列车运行图编制方法
CN112434969B (zh) 一种区域多式轨道交通运力资源调配方法
CN111098897A (zh) 一种铁路枢纽车站列车运行进路选择方法
CN114707709A (zh) 铁路综合客运枢纽安全预警方法及系统
CN116227812A (zh) 一种高速铁路列车超长编组运营实现方法及装置
CN114655281B (zh) 列车运行图处理方法、装置、电子设备及存储介质
Li et al. Real-time scheduling on a transit bus route
KR20230119282A (ko) 급행열차의 최적 운행주기 설정을 위한 승강장 내 승객 혼잡도 예측 분석 장치
CN112906221B (zh) 基于预约数据的多车型区域定制公交调度方法
CN111931386A (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
Wu et al. Optimization for regional railway transit timetabling based on fairness of different stations
Zhang et al. Optimizing train plan of express-local modes for suburban rail transit
CN108492571A (zh) 基于乘客主观感知的城市公共交通客流拥塞指数计算方法
Peftitsi et al. Evaluating skip-stop policy in urban rail transit systems based on passenger cost
Hu et al. An integrated optimization approach of high-speed railway line plan to network load-balancing

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