【摘 要】
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作为轨道交通与城市生活交融的载体和线路间的中转节点，车站具有吸引、聚集、转换、疏散客流的特殊功能。随着路网客流不断增大，车站内部（如通道、楼扶梯、站台等区域点位）存在一定的拥挤踩踏风险，需要重点监控。近年来，北京市轨道交通指挥中心通过现场调查，全路网共排查出431个风险点位，作为调度指挥系统每日重点监视的对象。但是，由于人工调查获取的数据不能覆盖每个点位全日期、全时段的风险状态，因此，需要开展客流
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作为轨道交通与城市生活交融的载体和线路间的中转节点，车站具有吸引、聚集、转换、疏散客流的特殊功能。随着路网客流不断增大，车站内部（如通道、楼扶梯、站台等区域点位）存在一定的拥挤踩踏风险，需要重点监控。近年来，北京市轨道交通指挥中心通过现场调查，全路网共排查出431个风险点位，作为调度指挥系统每日重点监视的对象。但是，由于人工调查获取的数据不能覆盖每个点位全日期、全时段的风险状态，因此，需要开展客流风险指标预测，以弥补人工调查无法填补的数据缺口。根据点位客流风险成因，逐个点位建立客流风险指标与客流量指标的关联关系，即基于线性拟合的风险预测模型，实现城市轨道交通车站客流风险状态预测。该预测方法作为支撑车站客流风险预警的一种手段，在北京市轨道交通指挥中心调度应急指挥、乘客诱导与信息服务平台中应用。
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