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城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法

城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法

作者：江志彬
出版社：同濟(jì)大學(xué)出版社出版時(shí)間：2021-09-01
開本： 其他 頁數(shù)： 222
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城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法 版權(quán)信息

城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法 內(nèi)容簡介

江志彬，男，同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)檐壍澜煌ㄟ\(yùn)營組織優(yōu)化與仿真。發(fā)表論文60余篇，主持國家自然科學(xué)基金2項(xiàng)；參與重量和企業(yè)合作項(xiàng)目70余項(xiàng)；獲軟件著作權(quán)4項(xiàng)、1項(xiàng)。

城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法 目錄

前言 0 緒論 1 城市軌道交通大客流的形成與傳播機(jī)理 1.1 大客流的定義、分類與風(fēng)險(xiǎn) 1.1.1 大客流的定義 1.1.2 大客流的分類 1.1.3 大客流風(fēng)險(xiǎn) 1.2 大客流的形成機(jī)理 1.2.1 物理結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò) 1.2.2 列車運(yùn)行網(wǎng)絡(luò) 1.2.3 乘客出行網(wǎng)絡(luò) 1.2.4 乘客與列車的交互機(jī)理 1.2.5 大客流的形成原因 1.2.6 大客流的風(fēng)險(xiǎn)演化 1.3 列車運(yùn)行延誤對大客流的影響機(jī)理 1.3.1 鐵路與城市軌道交通列車延誤對客流的影響差異分析 1.3.2 列車運(yùn)行延誤的形成原因 1.3.3 列車運(yùn)行延誤傳播的基本特點(diǎn) 1.3.4 大客流傳播的影響因素 1.3.5 列車運(yùn)行延誤對客流產(chǎn)生的影響 1.3.6 網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營條件下的延誤對大客流的影響 1.3.7 客流延誤指標(biāo) 2 城市軌道交通大客流可視化分析 2.1 網(wǎng)絡(luò)客流分析 2.1.1 分析的目的 2.1.2 分析的關(guān)鍵 2.2 OD客流分析 2.2.1 全網(wǎng)主要OD流向 2.2.2 關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的OD流向 2.2.3 組團(tuán)的OD流向 2.3 進(jìn)出站客流分析 2.3.1 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)出站客流 2.3.2 線路進(jìn)出站客流 2.4 在站客流分析 2.5 換乘客流分析 2.6 斷面客流分析 2.6.1 基于日期變化的網(wǎng)絡(luò)斷面客流分析 2.6.2 結(jié)合GIS地圖的網(wǎng)絡(luò)斷面客流可視化 2.6.3 結(jié)合拓?fù)鋱D的網(wǎng)絡(luò)斷面客流可視化 2.6.4 分區(qū)間斷面客流特征分析 2.6.5 全日分時(shí)*大斷面客流分析 2.6.6 運(yùn)能運(yùn)量適應(yīng)性分析 3 城市軌道交通大客流感知 3.1 大客流感知的主要指標(biāo) 3.1.1 客流量 3.1.2 客流密度 3.1.3 客流移動速度 3.1.4 乘客移動軌跡 3.1.5 異常狀態(tài)信息 3.2 大客流感知的主要區(qū)域 3.2.1 出入口 3.2.2 通道 3.2.3 站臺 3.2.4 列車 3.3 大客流感知技術(shù) 3.3.1 AFC技術(shù) 3.3.2 車輛稱重技術(shù) 3.3.3 熱敏傳感技術(shù) 3.3.4 智能視頻分析技術(shù) 3.3.5 Wi—Fi嗅探技術(shù) 3.3.6 藍(lán)牙定位技術(shù) 3.3.7 手機(jī)信令技術(shù) 3.3.8 不同檢測技術(shù)應(yīng)用情況分析 3.4 基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的大客流處置 3.4.1 多元感知數(shù)據(jù)的融合 3.4.2 客流分析及風(fēng)險(xiǎn)預(yù)判 3.4.3 客流處置的智能化決策 3.5 基于感知技術(shù)的運(yùn)營應(yīng)用場景與需求分析 3.5.1 乘客出行路徑的還原 3.5.2 網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)客流的分布與評估 3.5.3 網(wǎng)絡(luò)客流預(yù)警與預(yù)測 3.5.4 網(wǎng)絡(luò)列車的實(shí)時(shí)定位與能力評估 3.5.5 車站設(shè)施設(shè)備的實(shí)時(shí)能力評估 3.5.6 站臺候車引導(dǎo) 3.5.7 網(wǎng)絡(luò)出行信息發(fā)布與引導(dǎo) 3.6 案例分析 4 基于Wi-Fi嗅探技術(shù)的城市軌道交通車站客流分析技術(shù) 4.1 基于Wi-Fi嗅探技術(shù)的車站客流軌跡數(shù)據(jù)采集 4.1.1 軌跡數(shù)據(jù)采集原理 4.1.2 AP設(shè)備布設(shè)方法與數(shù)據(jù)上報(bào)機(jī)制 4.1.3 Wi-Fi嗅探數(shù)據(jù)隱私保護(hù)方法 4.2 基于Wi-Fi嗅探數(shù)據(jù)的車站原始軌跡數(shù)據(jù)分析 4.2.1 Wi-Fi原始嗅探數(shù)據(jù)構(gòu)成 4.2.2 標(biāo)準(zhǔn)軌跡數(shù)據(jù)構(gòu)成 4.2.3 Wi-Fi嗅探軌跡數(shù)據(jù)隱私安全保護(hù) 4.2.4 車站W(wǎng)i-Fi嗅探軌跡數(shù)據(jù)特征分析 4.2.5 Wi-Fi嗅探軌跡數(shù)據(jù)的質(zhì)量分析 4.3 Wi-Fi嗅探數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)研分析 4.3.1 原始Wi-Fi嗅探數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)研 4.3.2 AP加密后原始Wi-Fi數(shù)據(jù)質(zhì)量調(diào)研 4.4 車站原始軌跡數(shù)據(jù)清洗 4.4.1 噪聲數(shù)據(jù)形成原因分析 4.4.2 噪聲數(shù)據(jù)清洗目標(biāo)及原則 4.4.3 基于高斯濾波的RSSI信號數(shù)據(jù)清洗 4.4.4 基于車站路網(wǎng)模型的時(shí)空數(shù)據(jù)清洗 4.4.5 噪聲數(shù)據(jù)清洗質(zhì)量評價(jià) 4.4.6 車站非常規(guī)乘客數(shù)據(jù)清洗 4.4.7 車站軌跡數(shù)據(jù)完整度清洗 4.5 車站乘客的出行軌跡還原 4.5.1 車站乘客軌跡還原的難點(diǎn)分析 4.5.2 車站乘客軌跡鏈定義 4.5.3 車站軌跡鏈劃分算法 4.5.4 軌跡鏈劃分準(zhǔn)確度 4.6 案例分析 4.6.1 軌跡數(shù)據(jù)輸入及預(yù)處理 4.6.2 全日軌跡數(shù)據(jù)還原結(jié)果 4.6.3 還原軌跡數(shù)據(jù)擴(kuò)樣 4.6.4 車站客流特征分析 4.6.5 車站流線分析 5 基于Wi-Fi嗅探技術(shù)的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分析技術(shù) 5.1 基于時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的乘客出行鏈還原方法 5.1.1 出行鏈的描述 5.1.2 出行鏈的組成 5.1.3 乘客出行鏈還原問題 5.1.4 時(shí)空網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法 5.1.5 乘客出行鏈還原的相關(guān)約束 5.1.6 乘客出行鏈還原流程 5.2 基于出行鏈的網(wǎng)絡(luò)客流分析 5.2.1 客流計(jì)算方法 5.2.2 客流出行特征分析 5.2.3 與其他相關(guān)數(shù)據(jù)的融合方法 5.3 案例分析 5.3.1 案例網(wǎng)絡(luò)概況 5.3.2 出行鏈還原結(jié)果分析 5.3.3 列車斷面滿載率數(shù)據(jù)的計(jì)算與展示 5.3.4 上下車和換乘人數(shù)的計(jì)算與展示 6 城市軌道交通大客流預(yù)警技術(shù) 6.1 客流預(yù)警的基礎(chǔ)理論 6.1.1 客流預(yù)警的分類 6.1.2 客流預(yù)警的流程 6.1.3 客流預(yù)警的分級 6.1.4 客流預(yù)警時(shí)空需求分析 6.1.5 客流預(yù)警指標(biāo)體系 6.1.6 客流預(yù)警的方法 6.2 歷史客流數(shù)據(jù)特征提取方法 6.2.1 基于層次聚類的客流特征分類 6.2.2 基于改進(jìn)的箱線圖法的歷史數(shù)據(jù)特征向量提取 6.2.3 基于長短期的歷史客流數(shù)據(jù)特征更新算法 6.3 車站實(shí)時(shí)客流異常識別 6.3.1 車站實(shí)時(shí)客流異常識別框架 6.3.2 車站實(shí)時(shí)客流異常識別原則 6.3.3 車站實(shí)時(shí)客流異常識別指標(biāo)分析 6.3.4 車站實(shí)時(shí)客流異常識別指標(biāo)體系 6.4 案例分析 6.4.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理 6.4.2 客流數(shù)據(jù)歷史特征提取 6.4.3 車站實(shí)時(shí)客流異常識別 6.4.4 車站突發(fā)事件條件下的異常識別 7 城市軌道交通限流技術(shù) 7.1 大客流控制技術(shù) 7.1.1 大客流控制原則 7.1.2 大客流組織措施 7.1.3 大客流的控制方法 7.1.4 客流誘導(dǎo)與出行信息發(fā)布 7.2 限流的基礎(chǔ)理論 7.2.1 限流的原因 7.2.2 限流的作用 7.2.3 限流的分類 7.2.4 常態(tài)限流與臨時(shí)限流的比較 7.2.5 限流方案的評價(jià) 7.3 協(xié)同限流 7.3.1 協(xié)同限流的原因 7.3.2 協(xié)同限流的目標(biāo) 7.3.3 協(xié)同限流的作用及影響 7.3.4 協(xié)同限流的方法 7.3.5 限流方案的編制流程 7.3.6 常態(tài)限流方案的影響因素分析 7.4 線路限流與列車跳停協(xié)同優(yōu)化模型 7.4.1 研究現(xiàn)狀 7.4.2 問題描述 7.4.3 模型構(gòu)建 7.4.4 Q學(xué)習(xí)算法的站車協(xié)同優(yōu)化 7.4.5 案例分析 附錄
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城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)大客流管控理論與方法 作者簡介

江志彬，男，同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院副教授、博士生導(dǎo)師，主要研究方向?yàn)檐壍澜煌ㄟ\(yùn)營組織優(yōu)化與仿真。發(fā)表論文60余篇，主持國家自然科學(xué)基金2項(xiàng)；參與國家和企業(yè)合作項(xiàng)目70余項(xiàng)；獲軟件著作權(quán)4項(xiàng)、專利1項(xiàng)。

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