【摘 要】
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基于轨道交通物联网监测数据,从点、线、面三个层级,构建不同时间粒度车站、线路、网络的客流密集度指数计算模型和算法。车站客流密集度指数模型综合考虑影响车站密集度指数
【机 构】
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北京城建设计发展集团股份有限公司,北京交通大学交通运输学院
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基于轨道交通物联网监测数据,从点、线、面三个层级,构建不同时间粒度车站、线路、网络的客流密集度指数计算模型和算法。车站客流密集度指数模型综合考虑影响车站密集度指数的关键区域(出入口、站台、楼扶梯、换乘通道)的拥挤程度和拥挤范围因素;线路客流密集度指数模型综合考虑车站和区间的影响;网络客流密集度指数模型由各线路的客流密集度指数加权得到。测试结果表明,提出的模型计算结果与实际地铁客流出行规律一致,可较好地反映地铁拥挤程度,为地铁运营拥挤状态评价和辅助决策提供技术支持。
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