基于AFC数据的城市轨道交通时空出行路径推演仿真

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中文摘要：城市轨道交通系统发展趋于网络化，线网结构日益复杂，站点间可达路径数量激增。准确把握乘客线网中客流动态分布符合城市轨道交通精细化运营发展的需要，同时也是领域研究的重点。针对这一问题，本文主要内容如下：采用数据挖掘技术提取城市轨道交通运营相关的隐含信息。宏观上，使用数据分类方法提取线网、车站和乘客三种不同层面上的基础客流特征并加以分析；微观上，结合乘客在城市轨道交通系统内的出行逻辑及出行过程解构，完成旅行时间中不确定组成成分的分布估计，建立站台滞留率估算模型估计乘客登车概率，为后续研究的开展提供理论支撑。相较于传统的人工调查方法，数据挖掘技术在关键信息的获取上提升了效率且有效降低了成本。分析城市轨道交通系统中有效路径搜索问题处理的基本理论及方法，设计基于换乘站线网特性的有效路径搜索算法计算换乘站间有效路径，并采用子出行拼接的方式获得完整路径，算法在保证搜索结果完备性的同时也兼具效率。结合路径旅行时间服从正态分布的验证结果，采用混合高斯模型描述多路径OD对间旅行时间分布，并使用基于密度峰值聚类的方法的改进EM算法求解模型获得各路径选择概率。拆解乘客出行决策过程，以贝叶斯定理为基础，建立乘客时空出行路径的概率匹配模型，获取乘客时空出行路径的解析方法结果。针对Anylogic系统仿真软件在城市轨道交通相关研究领域上的适用性及其在线网层级的应用空白，提出基于多主体建模的乘客时空出行路径仿真推演模型构建方法，并以成都地铁为例设计、开发了城市轨道交通可视化客流推演仿真系统，完成包括时空出行路径、区间断面客流等多项指标的输出及比对。验证结果表明方法具有良好的准确度和普适性，且仿真结果具备较强的可复现性。

作者：

蒋秋路

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关键词：

城市轨道交通出行路径混合高斯分布时空出行路径客流动态分布仿真 Anylogic

授予学位：

硕士

学科专业：

交通运输规划与管理

导师：

马驷

学位年度：

2022

学位授予单位：

西南交通大学

语种：

中文

中图分类号：