声明
致谢
摘要
1 引言
1.1 选题背景和意义
1.1.1 选题背景
1.1.2 研究意义
1.2 研究综述
1.2.1 轨道交通车站能力理论研究概述
1.2.2 车站乘客集散运动特性研究概述
1.2.3 车站能力计算方法研究概述
1.2.4 车站能力适应性评估研究概述
1.2.5 轨道交通多站协同限流方法研究概述
1.2.6 现有研究的不足
1.3 研究目标及主要内容
1.3.1 研究目标
1.3.2 研究内容
2 轨道交通车站服务能力概念理论框架
2.1 轨道交通车站系统描述
2.1.1 业务过程描述
2.1.2 车站内客流分类
2.1.3 车站功能描述
2.2 轨道交通车站能力概念体系
2.2.1 轨道交通车站能力的定义
2.2.2 轨道交通车站能力概念体系
2.3 轨道交通车站能力概念体系的扩展
2.3.1 车站服务能力概念
2.3.2 车站能力概念体系扩展的意义
2.4 车站服务能力影响因素分析
2.4.1 车站设备设施能力
2.4.2 车站设备设施网络设计及运用方案
2.4.3 车站客流需求
2.4.4 车站内乘客的交通流特性
2.4.5 运营参数
2.4.6 服务水平
2.5 基于客流需求的车站服务能力概念细化
2.6 车站服务能力数学表达
2.6.1 符号定义
2.6.2 车站最大服务能力模型
2.6.3 车站备用服务能力模型
2.6.4 车站单项可变客流需求服务能力模型
2.6.5 模型相关问题分析
2.6.6 求解分析
2.7 本章小结
3 车站服务能力解析方法研究
3.1 模型假设
3.2 单个节点(设备设施)建模及能力分析
3.2.1 单个节点(设备设施)建模
3.2.2 单个节点(设备设施)能力分析
3.3 基于M/G/C/C状态依赖排队网络的车站分析模型
3.3.1 进出站过程子网络建模
3.3.2 上下车过程子网络建模
3.3.3 模型适用性和局限性
3.4 可变进站需求服务能力的数学优化模型
3.5 基于响应曲面法的可变上车需求服务能力求解算法
3.6 实例分析—地铁北京站服务能力的计算及分析
3.6.1 车站系统描述和系统建模
3.6.2 RSM试验设计和最优解
3.6.3 车站服务能力解析方法的相关分析
3.6.4 可变进站需求服务能力敏感性分析
3.7 本章小结
4 车站服务能力仿真分析方法研究
4.1 车站乘客集散过程网络仿真建模
4.1.1 单个乘客的节点动态选择行为建模
4.1.2 排队网络与单个乘客节点动态选择行为相结合的仿真模型
4.1.3 仿真模型特性分析
4.2 车站服务能力的仿真优化模型
4.2.1 车站最大服务能力仿真优化模型
4.2.2 车站备用服务能力仿真优化模型
4.2.3 车站单项可变客流需求服务能力仿真优化模型
4.3 集成DEA和GA的车站服务能力仿真优化算法
4.3.1 遗传算法模块
4.3.2 DEA适应度评估模块
4.3.3 算法详细步骤
4.4 案例分析—地铁北京站服务能力的仿真分析
4.4.1 仿真系统构建及参数取值
4.4.2 SDGA算法的参数标定
4.4.3 基于SDGA算法的车站服务能力分析
4.4.4 两类算法效率及适用性分析
4.5 本章小结
5 车站服务能力适应性评估
5.1 车站服务能力适应性的概念及意义
5.2 车站服务能力适应性评估
5.2.1 能力适应性评估方法
5.2.2 能力适应性评估分析
5.3 地铁北京站服务能力适应性综合评估
5.3.1 评估场景设计
5.3.2 能力适应性评估分析
5.4 地铁西二旗站服务能力的单项适应性评估
5.4.1 车站系统参数
5.4.2 评估场景设计
5.4.3 车站服务能力适应性评估
5.5 本章小结
6 高峰时段地铁单线多站协同限流策略研究
6.1 单线多站协同限流描述
6.1.1 单线多站协同限流必要性分析
6.1.2 单线多站协同限流的内涵及目标
6.1.3 单线多站协同限流的常用策略分析
6.2 单线多站协同限流影响因素分析
6.2.1 单线多站系统的乘客转移过程描述
6.2.2 单线多站协同限流的影响因素分析
6.3 单线多站协同限流模型构建及算法研究
6.3.1 多站协同限流过程的状态变量描述
6.3.2 模型假设
6.3.3 符号定义
6.3.4 模型决策变量
6.3.5 多站协同限流模型及求解
6.4 单线多站协同限流案例分析
6.4.1 北京地铁13号线及车站的基本情况
6.4.2 多站协同限流的大站列车停站初步设计
6.4.3 多站协同限流方案生成及分析
6.5 本章小结
7 结论及展望
参考文献
作者简历及攻读博士学位期间取得的研究成果
学位论文数据集