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随着城市轨道交通的快速发展,运输服务供给不足的情况发生了根本性转变,乘客越来越重视地铁列车的乘坐舒适性。如何科学有效地评价地铁列车乘坐综合舒适度,如何及时地掌握和分析地铁列车综合舒适度数据,从而通过针对性的改善措施提高乘客舒适度,是相关管理人员亟需解决的实际问题。本文针对北京地铁列车综合舒适度的评价问题,在国内外相关文献研究成果和现行标准的基础上,围绕以下三个方面开展了研究。(1)提出了北京地铁综合舒适度评价体系及评价指标计算模型。综合舒适度是乘客所处环境中多种因素所造成的物理、生理、心理影响共同作用的结果,是一个主观的综合性指标。本文基于北京地铁的实际情况和需求调研结果,深入分析了北京地铁综合舒适度的五个影响因素,构建了包含最高层、中间层和最低层的北京地铁综合舒适度评价指标体系。在参考国内外相关现行标准和研究文献的基础上,作者逐一给出了九个最低层指标的测量方法和评价方法,并建立了指标计算模型,为北京地铁综合舒适度的量化评价奠定了基础。(2)建立了基于模糊综合评价法的北京地铁综合舒适度评价模型。该模型以最低层指标的计算值或测量值作为输入,采用组合赋权法结合模糊层次分析法(FAHP)和粗糙集(RS)理论确定了模型中各指标的FAHP-RS优化权重,利用五值逻辑分区结合半梯形分布建立了各指标的隶属函数,基于模糊合成算子M(·,(?))模型完成了优化权重与单因素评判矩阵的合成,最终依据加权平均原则求得了综合舒适度分值作为模型的输出,并将此分值作为北京地铁综合舒适度评价的依据。作者以2018年12月06日1号线下行和2018年12月19日6号线下行的检测数据为例,分别采用该模型进行了综合舒适度评价,并对1号线数据进行了深入的分析,分析结果表明噪声过大是1号线综合舒适度评分不高的主要原因。(3)设计并开发了北京地铁舒适度评价系统。为了提高北京地铁综合舒适度评价模型的应用效率,作者设计并开发了北京地铁舒适度评价系统。基于北京地铁舒适度管理的需求调研结果,根据系统的设计目标、设计原则和系统功能需求的分析结果,作者详细设计了系统的总体架构、技术架构和数据库结构,并在Microsoft Visual Studio 2017中完成了系统的开发工作。最后结合系统功能对北京地铁1号线的舒适度评价结果进行了详细分析,进一步验证了本文所提出的理论、方法以及所构建模型的有效性。