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随着我国国民经济的不断发展,城市轨道交通以其运能大、运行稳定、准时快捷、节能环保等优势,在城市公共交通中起着越来越重要的作用。然而随着客流的增长,经常出现路网客流拥挤,在增加运营难度的同时带来很大的安全隐患。为了更高效地缓解拥挤,本文研究了网络化运营大客流条件下城市轨道交通路网的关键车站识别方法,并针对路网OD间可选路径过多且无法直接观测导致部分客流数据难以精确统计的问题进行乘客路径选择行为研究,最后选取北京市城市轨道交通区域路网进行了案例分析。主要的工作内容如下:(1)从路网客流拥挤角度出发,给出关键车站的定义,分析关键车站的影响因素。在高峰期客流拥挤条件下,分析关键车站识别所需数据,探讨提高数据准确性以及关键车站识别的理论方法,进一步建立关键车站识别方法体系,界定本文研究范围。(2)研究城市轨道交通乘客路径选择行为建模与标定方法,进而估算各区间、车站的客流数据。首先分析影响乘客路径选择行为的因素及内在关系,利用Logit模型构建路径选择模型;结合AFC数据,采用贝叶斯估计和MCMC方法标定路径选择模型中路径效用函数的参数,以提升客流数据的估算准确性。(3)研究城市轨道交通路网关键车站识别方法,建立关键车站识别流程。构建路网评价指标,用于评价路网客流拥挤水平,并采用系统聚类法确定指标阈值;基于复杂网络节点中心化理论,综合客流、路网拓扑和区间能力属性构建关键车站识别指标,用于识别路网中的关键车站,并采用熵权-TOPSIS方法进行综合评价;最后通过调整关键车站的运输组织方案,以路网评价指标值的变化作为关键车站灵敏度,评价路网客流拥挤的缓解效果。(4)根据本文提出的理论与方法,在既有仿真系统中实现路径效用函数标定模块和路网与车站评估模块。以北京市城市轨道交通区域路网早高峰为例,标定了乘客路径选择行为参数,并对关键车站进行评估。结果表明,应用本文提出的理论与方法能够有效识别路网中的关键车站,对关键车站优化运输组织方案能够有效缓解路网客流拥挤,可为城市轨道交通路网及车站运营管理提供理论和方法支撑。