【摘 要】
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为了缓解城市轨道交通车站的交通拥堵问题,提出了一种基于自动售检票设备刷卡数据的大客流识别方法.首先,通过观察每小时进站乘客的时间分布和断面客流量的空间分布,分析乘客
【机 构】
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东南大学江苏省城市智能交通重点实验室,东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心,东南大学交通学院
【基金项目】
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The National Key Research and Development Program of China(No.2016YFE0206800).
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为了缓解城市轨道交通车站的交通拥堵问题,提出了一种基于自动售检票设备刷卡数据的大客流识别方法.首先,通过观察每小时进站乘客的时间分布和断面客流量的空间分布,分析乘客出行特征.其次,提出了大客流的识别方法.根据高峰时段的五分钟客流量进行频率直方图分析,通过Matlab拟合的概率密度函数计算阈值,根据获得的阈值划分预警等级.最后,以新街口站为例,证明了该识别方法的有效性和实用性.结论表明,与传统方法相比,所提出的综合方法消除了效率和延迟等缺陷.此外,所提方法也可适用于其他配备了自动售检票系统的地铁公司.
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