【摘 要】
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准确分析轨道交通客流的变化规律、掌握内部客流分布状态,对于提升轨道交通运营效率、改善服务水平有重要意义。城市轨道交通AFC系统记录了乘客出行信息,海量AFC数据为分析微观乘客行为特征和宏观客流分布规律提供了重要的数据支持。鉴于此,本文以微观乘客个体为研究对象,利用AFC数据和列车时刻表数据,搜索乘客乘车方案,并构建基于贝叶斯理论的列车匹配模型,计算乘客乘车方案选择概率,将客流分配到具体的列车上。论
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准确分析轨道交通客流的变化规律、掌握内部客流分布状态,对于提升轨道交通运营效率、改善服务水平有重要意义。城市轨道交通AFC系统记录了乘客出行信息,海量AFC数据为分析微观乘客行为特征和宏观客流分布规律提供了重要的数据支持。鉴于此,本文以微观乘客个体为研究对象,利用AFC数据和列车时刻表数据,搜索乘客乘车方案,并构建基于贝叶斯理论的列车匹配模型,计算乘客乘车方案选择概率,将客流分配到具体的列车上。论文首先对乘客出行行为进行分析,总结了路径选择影响因素,并对旅行时间分布特征以及旅行时间构成要素进行分析;阐述了乘客出行物理路径搜索方法,包括以Dijkstra算法为代表的最短路径搜索算法和基于Dijkstra算法的K短路径搜索算法;以此为基础,提出在物理路径中加入乘车时间约束的乘客乘车方案搜索方法,为后续客流分配到列车奠定基础。其次,基于乘客乘车方案搜索结果,论文对AFC数据作行程分类,并通过各类行程的AFC数据依次建立出站步行时间分布、进站步行时间分布和换乘步行时间分布,在此基础上,构建基于贝叶斯理论的列车匹配模型对客流进行分配。最后,对南京市轨道交通AFC数据进行实例分析以及有效性验证,结果表明本文所提模型具有很好的适用性与可行性。
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