【摘 要】
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识别城市轨道交通网络客流瓶颈对保障运营安全至关重要。考虑网络客流时空动态变化特性,分别从能力和服务角度构建城市轨道交通网络动态瓶颈车站和区间识别模型,识别网络中负荷较高和服务水平较低的车站和区间。在空间Moran’s I指数基础上引入时间维度,以区间满载率为时空属性值构建城市轨道交通网络客流时空自相关分析模型,通过全局和局部时空Moran’s I指数和Moran散点图分析客流时空关联和聚类特性。以
【基金项目】
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北京市自然科学基金项目(L191023);
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识别城市轨道交通网络客流瓶颈对保障运营安全至关重要。考虑网络客流时空动态变化特性,分别从能力和服务角度构建城市轨道交通网络动态瓶颈车站和区间识别模型,识别网络中负荷较高和服务水平较低的车站和区间。在空间Moran’s I指数基础上引入时间维度,以区间满载率为时空属性值构建城市轨道交通网络客流时空自相关分析模型,通过全局和局部时空Moran’s I指数和Moran散点图分析客流时空关联和聚类特性。以国内某市轨道交通网络早高峰时段的客流数据为例,对网络中车站和区间的能力和服务瓶颈点进行识别,并对区间满载率的时空演变规律进行了分析。结果表明,早高峰时段瓶颈车站主要集中于换乘站,瓶颈区间主要分布在环线和2号线,网络区间满载率表现出显著的时空正相关特性。
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