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近年来,随着我国城市化进程的快速推进,城市居民数量不断增加,出行需求也日趋多样化。作为城市公共交通系统的骨干,城市轨道交通系统在优化城市结构布局、支撑及引领城市发展、提高社会经济活力的同时,也面临日益增长的客流压力。而在城市轨道交通网络建设速度不断加快、建设规模持续扩大、网络复杂程度随之提高的时代背景下,新老线路并存、设备维护压力上升、线网维护难度增加等问题,也在不断地威胁着城市轨道交通的平稳运营以及乘客的安全出行。在客流需求不断增加以及网络结构日益复杂的双重压力下,城市轨道交通网络内发生各类突发事件的频率明显增加,突发事件造成的影响也愈发严重。突发事件下城市轨道交通网络内出现的客流拥挤等现象,与乘客在该场景下的出行选择行为具有密切的关系。因此,分析突发事件下城市轨道交通网络内乘客的出行行为,掌握网络内的客流分布状态,能够为城市轨道交通运营管理部门制定客流调控措施提供充足的理论依据。本文首先从城市轨道交通突发事件、乘客出行选择行为以及拥挤客流网络传播规律三个方面对国内外文献进行梳理,总结并分析现有研究中的积极进展与亟待改进之处。以此为基础,本文利用广州地铁客流数据,从空间与时间两个方面,分析突发事件下城市轨道交通网络内的客流分布特征。利用城市轨道交通乘客的意向(Stated preference,SP)调查数据,对乘客在突发事件下的出行选择行为展开深入研究。通过综合随机后悔最小化理论(Random regret minimization theory,RRM)与随机效用最大化理论(Random utility maximization theory,RUM)构建突发事件下乘客混合选择行为模型。随后,本文基于图元胞自动机与多智能体仿真技术构建城市轨道交通网络拥挤客流传播仿真环境,对不同车站的拥挤传播率进行量化研究。通过突发事件下广州地铁网络内拥挤客流传播过程的仿真分析,研究不同限流强度对拥挤客流在城市轨道交通网络内传播过程的影响。本文的主要研究内容与研究成果如下:(1)突发事件下城市轨道交通网络客流分布特征及乘客出行选择行为影响因素分析。通过对比突发事件前后的客流数据,发现突发事件在空间上对客流分布的影响主要体现在车站、线路以及网络三个层次;而在时间上对客流分布产生的影响则体现在出行时间段(高峰期与非高峰期)以及延误时长两个方面。本文通过对城市轨道交通乘客进行SP调查,获得突发事件下乘客出行选择行为数据,从乘客的个人属性、出行属性与选择偏好的角度,对调查得到的10128份有效样本进行数据分析,结果表明乘客的个人属性和出行属性,如性别、年龄、月收入、出行时间段、出行目的、每周出行次数、最大换乘次数、最长等待时间,会对乘客的出行选择行为产生明显影响。(2)构建突发事件下城市轨道交通乘客出行选择行为模型。引入随机后悔最小化理论,通过对比不同决策规则下的出行选择行为模型,发现具备半补偿特性与妥协效应的RRM模型能够更好地描述突发事件下城市轨道交通网络乘客的出行选择行为。在此基础上构建突发事件下城市轨道交通乘客出行选择行为模型,模型结果表明突发事件下乘客对多次换乘的接受程度明显提高,并且不再排斥选择绕行路线出行。此外,通过将随机后悔最小化理论与随机效用最大化理论有机结合,并综合乘客的个人属性、出行偏好等影响因素构建NL-RRM模型。NL-RRM模型结果表明该模型具有更好的拟合效果,在描述城市轨道交通乘客突发事件下的出行选择行为方面具有潜在优势,这也说明多种决策规则结合可以更准确地描述乘客在突发事件下的出行选择行为。(3)突发事件下拥挤客流网络传播过程仿真。以图元胞自动机理论为框架,利用多智能体仿真技术搭建突发事件下城市轨道交通网络拥挤客流传播仿真环境。通过城市轨道交通增广网络结构描述车站间的邻居关系,并在改进传统SEIR模型的基础上提出ASEIR(Adjusted SEIR)模型,将其作为元胞状态的演化规则。ASEIR模型的仿真结果表明,高峰期内发生的突发事件会使网络内拥挤车站的数量更多、拥挤时间更长。此外,当延误结束后,拥挤客流还会在城市轨道交通网络内引发二次传播的现象。而非高峰期内发生的突发事件,在拥挤客流的传播时间与影响范围上均小于高峰期,并且不会出现拥挤客流二次传播的现象。(4)建立基于乘客出行选择行为的拥挤传播率量化模型。考虑到换乘车站与非换乘车站对拥挤客流在网络传播作用上的差异,结合突发事件下乘客出行选择行为模型,对不同类型车站在拥挤客流传播过程中的拥挤传播率进行量化,从而更准确地模拟拥挤客流在城市轨道交通网络内的传播过程。通过改变拥挤传播率与消散率,分析相关客流调控措施对突发事件下拥挤客流传播的影响,并将不同的限流强度纳入仿真研究。仿真结果表明,高峰期限流率达到0.6时,城市轨道交通网络中换乘车站拥挤状态的持续时间能够下降50%;而在非高峰期,换乘车站的限流率取0.8就能获得较为明显的客流疏解效果。此外,提高拥挤消散率也能够大幅提高突发事件下城市轨道交通网络内拥挤客流的疏散效率,有效地减少拥挤客流在整个城市轨道交通网络中的传播范围与持续时间。图57幅,表22个,参考文献137篇。