本文關(guān)鍵詞：鄭州地鐵1號線列車停站方案優(yōu)化

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【摘要】：我國經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時,軌道交通建設(shè)的步伐也在逐步加快。目前已經(jīng)有22個城市開通地鐵或輕軌。鄭州地鐵1號線自2013年底開通以來,客流量逐漸增加,直至現(xiàn)在月平均客流量基本趨于穩(wěn)定。一般情況下,鄭州地鐵1號線客流量趨于穩(wěn)定,行車組織安排可以滿足乘客要求,但在工作日早晚高峰時期,客流量較大,客流量分布呈雙峰型。因此,在早晚高峰時期,乘客乘車時明顯感到擁擠不適,調(diào)整鄭州地鐵1號線早晚高峰時期的行車方案成為必要。本文在查閱大量相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,根據(jù)著名學(xué)者的研究基礎(chǔ),對鄭州地鐵客流量進(jìn)行數(shù)據(jù)收集、研究。并在此基礎(chǔ)上建立數(shù)學(xué)模型,對鄭州地鐵1號線工作日列車停站方案進(jìn)行優(yōu)化,主要工作有以下幾個方面：(1)收集鄭州地鐵客流量數(shù)據(jù),其中包括2014年到2015年每月的平均客流量、工作日1號線各時段客流量、早高峰時期OD客流數(shù)據(jù)。(2)對于收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合、分析,計算鄭州地鐵1號線客流的不均衡性,經(jīng)過計算得到：鄭州地鐵1號線客流時間不均衡性表現(xiàn)在早晚高峰時期,早高峰7：00-8：00時,時間不均衡系數(shù)為2.4904,晚高峰17：00-18：00時,時間不均衡系數(shù)為2.0501,這兩個時段,不均衡系數(shù)都遠(yuǎn)大于1,表明早高峰和晚高峰時期,客流分布嚴(yán)重不均衡,而其他時段客流不均衡系數(shù)都趨近與1,即客流量分布相對均衡；鄭州地鐵1號線的客流空間不均衡性又包括三方面：客流方向不均衡性、客流斷面不均衡性和客流站點(diǎn)不均衡性。鄭州地鐵1號線客流方向不均衡系數(shù)為1.008,即上下行客流分布均衡�？土鲾嗝娌痪庀禂�(shù)的最大值為1.4661,出現(xiàn)在人民路站-紫荊山站斷面,表示該斷面客流量較大�？土髟绺叻鍟r期站點(diǎn)不均衡系數(shù)的最大值為1.6914,遠(yuǎn)大于1。經(jīng)過分析,只需對鄭州地鐵1號線早高峰時期列車停站方案優(yōu)化即可。(3)目前軌道交通停站方案主要有四種：站站停車方案、跨站停車方案(skip-stop operation).區(qū)段停車方案(zonal operation).快慢車停車方案(express/local operation),鄭州地鐵1號線的客流條件和車站設(shè)施適合跨站停車方案。(4)基于乘客旅行總時間最少,利用0-1整數(shù)規(guī)劃,建立優(yōu)化模型,使得跨站停模式相對于站站停模式乘客節(jié)省時間最多,即目標(biāo)函數(shù)為最大化時間變化量：max obju=△Tiong=△Tzaitu+△Tdeng,并用MATLAB對該模型進(jìn)行計算得到△Tzong:737min。
【關(guān)鍵詞】：鄭州地鐵 客流量 跨站停車 0-1規(guī)劃 遺傳算法
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U293.6;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第一章 緒論10-16
• 1.1 研究背景及意義10-13
• 1.1.1 國內(nèi)軌道交通概況10-12
• 1.1.2 國外軌道交通概況12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-14
• 1.3 主要工作及安排14-16
• 第二章 鄭州地鐵1號線研究16-22
• 2.1 鄭州地鐵1號線概況16-17
• 2.2 鄭州地鐵1號線運(yùn)營情況17-22
• 2.2.1 開行列車和運(yùn)營時間17-18
• 2.2.2 地鐵1號線客流特征18-22
• 第三章 鄭州地鐵1號線客流分析22-28
• 3.1 客流不均衡性分析22-25
• 3.1.1 客流不均衡指標(biāo)22-24
• 3.1.2 基于客流的運(yùn)營組織原則24-25
• 3.2 鄭州地鐵1號線客流不均衡性25-28
• 3.2.1 客流時間不均衡性25-26
• 3.2.2 客流空間不均衡性26-28
• 第四章 軌道交通列車停站方案概述28-31
• 4.1 軌道交通停站方案28-30
• 4.2 鄭州地鐵1號線開行跨站停方案條件30-31
• 第五章 鄭州地鐵1號線跨站停方案模型31-39
• 5.1 模型建立31-34
• 5.1.1 符號說明31-32
• 5.1.2 目標(biāo)函數(shù)與約束條件32-34
• 5.2 模型計算34-39
• 5.2.1 遺傳算法概述34-35
• 5.2.2 遺傳算法基本步驟35-37
• 5.2.3 利用遺傳算法計算模型37-39
• 第六章 模型分析與展望39-40
• 6.1 模型分析39
• 6.2 模型展望39-40
• 參考文獻(xiàn)40-43
• 致謝43-44
• 附錄44-45

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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本文編號：627371