随着城市轨道交通路网的日益完善,乘客的出行更为便利。但城市轨道交通系统在吸引大量乘客的同时,其拥堵现象也变得越来越严重。这不仅严重影响了我国城市轨道交通网络的运营效率,而且大大降低了城市轨道交通网络的运营安全性。在这样的背景下,对运输组织水平和客运服务水平提出了更高的要求。因此,如何准确把握成网条件下客流演化规律、缓解交通拥堵,从而为运营管理部门提供切实可行的方案及理论依据课题的研究是亟需解决的关键课题。城市轨道交通高峰时段乘客出行具有需求量大、到达时间相对集中、方向性明显的特征,日益加剧了客流需求与运输能力不匹配之间的矛盾。为了协调运输能力和需求不匹配的矛盾,提高乘客在车站和列车上的安全与舒适性,迫切需要制定合理的客流控制方案,协同车站和线路能力,提高城市轨道交通系统的运输组织水平。针对上述问题,本文系统地考虑了城市轨道交通服务能力与出行需求的匹配关系,通过路网层面的需求调节、引导客流时空分布,缓解供需矛盾。本文主要进行了以下研究:(1)分析了城市轨道交通客流控制的背景及研究意义,并从乘客的路径选择、路网客流分配和客流控制三个方面进行综述;界定了本文研究的城市轨道交通多站协同客流控制的含义及目的;重点从需求侧的客流时空分布方面分析了多站协同限流的影响因素;从运力配置和客流控制两方面总结了常用的缓解城市轨道交通客流拥堵措施;最后,提出了基于滚动时域的多站协同限流方案制定问题的研究框架。(2)基于海量轨道交通AFC数据,结合列车运行时刻表和客流调查数据,利用数据挖掘的方法分析了乘客出行路径选择行为,建立了拥挤条件下的乘客出行路径选择模型,并对模型中的参数采用贝叶斯方法进行标定。(3)针对城市轨道交通客流分布的动态时变特性,以路网上车人数最大化和乘客总延误时间最小化为目标,考虑路网客流演化分布以及点线能力约束,构建了城市轨道交通系统的多站协同客流控制模型;选用改进的粒子群算法求解算法搜寻最优解;基于滚动优化的限流方案制定策略,提出多站协同客流控制的迭代控制算法和步骤,实现各个车站进站需求的动态协同控制和客流不均衡条件下的动态削峰以及线路能力的高效率利用。(4)以北京市局部城市轨道交通路网为例,验证了模型与算法的有效性。利用MATLAB软件对多站协同限流模型编程求解,结果表明:考虑城市轨道交通系统的客流动态性和全局性,采用基于滚动时域优化方法制定出的限流方案,能实现与客流变化的动态匹配,提高线路能力的利用率。