【摘 要】
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针对高峰期地铁换乘站站台容易发生拥挤问题,在分析乘客进站及换乘走行过程的基础上,构建了站外限流与列车时刻表协同优化模型。该模型可在满足站台安全容量约束下尽可能降低
【机 构】
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北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室,宁波市规划设计研究院城市交通研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金(71971016);中央高校基本科研业务费(2019JBM003,2019YJS096)
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针对高峰期地铁换乘站站台容易发生拥挤问题,在分析乘客进站及换乘走行过程的基础上,构建了站外限流与列车时刻表协同优化模型。该模型可在满足站台安全容量约束下尽可能降低站外限流率,实现站外站内乘客加权人均等待时间最小。采用混沌遗传算法求解模型,并以惠新西街南口站为例,对本文模型、优化前方案和既有只限流方法进行对比分析。结果表明:与优化前方案相比,模型所得方案可满足站台安全容量约束,加权人均等待时分减少了21.2%;与只限流方法相比,模型可使站外平均限流率从36%下降到7.3%,加权人均等待时分减少了43.8%,
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