城市轨道交通路网客流预测仿真与协同组织优化方法

第1 章 绪论……………………………………………………………………………………… 1 1. 1 研究背景………………………………………………………………………………… 1 1. 2 本书主要研究内容……………………………………………………………………… 2 第2 章 基于深度学习的客流短期预测方法…………………………………………………… 5 2. 1 客流短期预测方法概述………………………………………………………………… 5 2. 2 基于SVR 的日常客流预测……………………………………………………………… 8 2. 3 基于SVR-LSTM 的异常大客流预测…………………………………………………… 14 2. 4 考虑时空关联特征的出站客流预测…………………………………………………… 20 2. 5 基于多图网络的多点协同客流预测…………………………………………………… 26 2. 6 本章小结………………………………………………………………………………… 34 第3 章 数据驱动的乘客出行选择模型……………………………………………………… 35 3. 1 乘客出行选择模型概述………………………………………………………………… 35 3. 2 城市轨道交通乘客出行行为分析……………………………………………………… 38 3. 3 基于贝叶斯推理和EM 算法的日常高峰期出行选择模型…………………………… 43 3. 4 基于贝叶斯推理的列车延误下出行选择反演………………………………………… 68 3. 5 本章小结………………………………………………………………………………… 79 第4 章 多粒度客流仿真推演技术…………………………………………………………… 80 4. 1 客流仿真技术概述……………………………………………………………………… 80 4. 2 大规模路网客流快速仿真……………………………………………………………… 82 4. 3 车站客流动态分布仿真………………………………………………………………… 93 4. 4 车站站台客流动态分布微观仿真…………………………………………………… 107 4. 5 本章小结……………………………………………………………………………… 121 第5 章 客流车流组织协同智能优化方法…………………………………………………… 122 5. 1 客流车流组织优化方法概述………………………………………………………… 122 5. 2 路网大规模客流控制………………………………………………………………… 123 5. 3 车站多点协同客流控制……………………………………………………………… 134 5. 4 客流控制与列车运行协同优化……………………………………………………… 146 5. 5 本章小结……………………………………………………………………………… 164 第6 章 面向动态可达性的乘客出行信息服务技术………………………………………… 165 6. 1 乘客出行信息服务技术概述………………………………………………………… 165 6. 2 出行可达性影响因素分析…………………………………………………………… 167 6. 3 OD 动态可达性路径方法…………………………………………………………… 168 6. 4 面向动态可达性的信息发布技术…………………………………………………… 179 6. 5 案例分析……………………………………………………………………………… 182 6. 6 本章小结……………………………………………………………………………… 188 参考文献………………………………………………………………………………………… 189