城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估

第1章 引言1.1 选题背景和研究意义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 车站内乘客集散特性研究概述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 研究目标及主要研究内容1.3.1 研究目标1.3.2 主要研究内容第2章 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 本章小结第3章 车站服务能力解析分析方法研究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）通过能力分析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进站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试验设计和解3.6.3 车站服务能力解析分析方法的相关分析3.6.4 可变进站需求服务能力敏感性分析3.7 本章小结第4章 车站服务能力仿真分析方法研究4.1 车站乘客集散过程仿真建模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 本章小结第5章 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 车站服务能力适应性评估方法5.2.2 车站服务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 车站服务能力适应性评估分析5.4 地铁西二旗站单项可变客流需求服务能力适应性评估5.4.1 车站系统参数5.4.2 评估场景设计5.4.3 单项可变客流需求服务能力适应性评估5.5 本章小结第6章 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 单线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 单线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 单线多站协同限流的大站停车方案初步设计6.4.3 单线多站协同限流方案生成及分析6.5 本章小结第7章 结论及展望参考文献