摘要
随着我国城市轨道交通网络飞跃式地发展，城市轨道交通线网之间的串联将会更加紧密，多线换乘站将成为衔接轨道交通的重要载体。而三线换乘站作为多线换乘站的典型代表，对三线换乘站的研究更具有现实意义。目前学者对三线换乘站的研究尚少，亟需对三线换乘客流集散问题开展深入研究。由于多线换乘站会引发换乘站点客流量激增，易造成站厅内出现拥挤；同时多线换乘站空间结构复杂，乘客选择换乘形式以及分流比例也截然不同，换乘节点的客流集散将面临考验。本文综述国内外研究文献，建立三线换乘站客流集散服务水平指标体系，运用Anylogic仿真软件对中医大省医院站各站台层指标数据进行仿真分析，结合T-S模糊神经网络算法对中医大省医院站各站台层客流集散服务水平进行动态预测评价。本文主要完成的工作及成果包括： (1)结合三线换乘站设计原则对换乘型式进行叙述分析，按照进站客流、出站客流以及换乘客流对客流流线形式进行说明。结合乘客微观行为和时空分布情况对客流特征进行分类叙述，基于换乘客流影响对三线换乘站换乘客流集散规律进行叙述。 (2)基于模糊规则和学习规则分别对模糊系统以及神经网络两种算法进行理论概述，并按照模糊神经网络算法的优势、组合方式以及结构分类进行分析。结合模糊逻辑系统的分类选择T-S模糊神经网络算法作为三线换乘站客流集散服务水平动态预测评价的研究方法，并对算法的结构特征以及参数学习方法进行详尽概述。 (3)结合中医大省医院站区位信息及其内部环境特征，阐述本文选取中医大省医院站作为三线换乘研究对象的依据。按照中医大省医院站实地场景结构特征，参考中医大省医院站站厅平面图设施环境布局，对中医大省医院站进行场景建模。 (4)通过对中医大省医院站实地调研，结合调研的数据统计，对乘客分布特征、客流特征、换乘特征、服务特征以及列车特征进行Agent参数变量设置，将场景与逻辑流程相结合对中医大省医院站客流集散进行仿真建模。 (5)建立三线换乘站客流集散服务水平指标体系对中医大站各站台层客流集散服务水平指标数据进行仿真分析，并结合T-S模糊神经网络算法对中医大站各站台层客流集散服务水平进行动态预测评价。基于仿真数据以及评价结果对站台层存在的问题提出相应的技术措施建议。
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