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原文传递考虑疫情影响的城市轨道交通线路客流控制策略研究

论文题名：	考虑疫情影响的城市轨道交通线路客流控制策略研究
关键词：	城市轨道交通;客流控制;新冠肺炎疫情;等待时间
摘要：	我国城市轨道交通快速发展，客流量不断增加，特别是在高峰时段经常出现客流拥堵现象，如何缓解客流压力、科学高效地开展运输组织工作具有重要现实意义。新冠肺炎疫情期间，城市轨道交通承担着疫情防控与保障乘客出行安全的责任，运营企业需要时刻关注客流变化并加强防疫措施，通过降低列车满载率和减少乘客接触尽量降低疫情传播风险。在应对上述问题时，客流控制是有效且实用的重要方法。本文从城市轨道交通线路层面出发，考虑正常状态和受疫情影响的两种情形，注重多个车站之间的配合与协同，对客流控制策略进行研究。　　本文总结了国内外在乘客行为及客流特性、客流拥堵及其传播、客流控制策略和疫情与城市轨道交通运营方面的研究现状，以城市轨道交通线路为对象展开研究。从时间和空间两个维度对客流特征及规律进行了归纳总结，阐述了客流控制的必要性、原理、方案、具体措施和影响因素等相关问题，并介绍了疫情期间的地区风险等级划分和列车满载率要求。基于上述分析，确定了本文所研究客流控制问题的考虑范围和模型假设。分析了城市轨道交通系统的列车运行过程和客流动态变化过程，建立了相关的表达式和数学模型。该模型以各限流车站在各时间间隔内的最佳进站人数为决策变量，以限流强度、设备设施能力、站台容纳能力、总服务人数和疫情期间列车满载率要求为约束,以全线乘客出行总等待时间最少为优化目标，并在优化目标中考虑了乘客对时间感知的因素。选择采用智能搜索方法对模型进行求解，为了改进传统算法存在的缺陷，设计了一种粒子群-遗传算法，运用Matlab软件进行测试，结果表明所设计算法的搜索效率高于未改进的单一传统算法。以所设计的城市轨道交通简单系统为算例，并设定了算例的参数，求解结果显示乘客等待时间明显减少且消除了乘客滞留现象,验证了模型与算法的有效性。根据乘客时间感知的实际情况确定目标函数中未知参数的取值范围，对不同取值下的模型进行反复计算，通过结果分析最终确定未知参数的最佳取值。　　以青岛地铁1号线为实际案例，运用所提出模型与算法，代入相关数据进行求解。首先生成正常状态下的线路客流控制方案，将所得到客流控制方案的效果和采取非协同客流控制策略（限流率为20％）的效果分别与未进行客流控制时进行对比，全线乘客等待时间分别减少29.12％和16.04％,站台最大聚集人数由700人左右分别减少至200人和500人左右，表明本文方法可以有效缓解高峰时段内的供需矛盾。然后以线路处于疫情中风险地区为背景，采用本文方法进行客流控制后,在乘客等待时间适当增加14.68％的条件下，列车最大满载率降低37.32％,同时列车在各区间运行时满载率均低于70％,符合疫情防控相关要求。本研究进一步完善了城市轨道交通客流控制的理论研究，为提高实际运营与客运组织工作效率提供了依据。
作者：	李竞爽
专业：	交通运输工程
导师：	潘福全
授予学位：	硕士
授予学位单位：	青岛理工大学
学位年度：	2023