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城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估PDF电子书下载

交通运输

• 作 者：许心越着
• 出 版 社：北京：北京交通大学出版社
• 出版年份：2016
• ISBN：9787512129269
• 页数：153 页

图书介绍：本书以轨道交通车站为研究对象，从车站内乘客集散特性出发，围绕着车站服务能力的计算、评估及加强，开展车站服务能力概念体系的构建、车站服务能力的计算、不确定性需求下的车站服务能力适应性评估及多站协同客流组织等相关研究。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：高速铁路列车运行控制技术 ZPW-2000系列无绝缘轨道电路系统下一篇：路基工程 《城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估》目录 标签：能力 适应性 轨道 车站 适应

第1章 引言1

1.1 选题背景和研究意义1

1.1.1 选题背景1

1.1.2 研究意义2

1.2 研究综述3

1.2.1 轨道交通车站能力理论研究概述4

1.2.2 车站内乘客集散特性研究概述8

1.2.3 车站能力计算方法研究概述12

1.2.4 车站能力适应性评估研究概述15

1.2.5 轨道交通多站协同限流方法研究概述16

1.2.6 现有研究的不足17

1.3 研究目标及主要研究内容18

1.3.1 研究目标18

1.3.2 主要研究内容18

第2章 轨道交通车站服务能力概念理论框架21

2.1 轨道交通车站系统描述21

2.1.1 业务过程描述21

2.1.2 车站内客流分类22

2.1.3 车站功能描述23

2.2 轨道交通车站能力概念体系23

2.2.1 轨道交通车站能力的定义23

2.2.2 轨道交通车站能力概念体系24

2.3 轨道交通车站能力概念体系的扩展25

2.3.1 车站服务能力概念25

2.3.2 车站能力概念体系扩展的意义26

2.4 车站服务能力影响因素分析27

2.4.1 车站设备设施能力28

2.4.2 车站设备设施网络设计及运用方案29

2.4.3 车站客流需求30

2.4.4 车站内乘客的交通流特性34

2.4.5 运营参数36

2.4.6 服务水平36

2.5 基于客流需求的车站服务能力概念细化37

2.6 车站服务能力数学表达39

2.6.1 符号定义39

2.6.2 车站最大服务能力模型40

2.6.3 车站备用服务能力模型43

2.6.4 车站单项可变客流需求服务能力模型44

2.6.5 模型相关问题分析45

2.6.6 求解分析50

2.7 本章小结51

第3章 车站服务能力解析分析方法研究52

3.1 模型假设52

3.2 单个节点（设备设施）建模及能力分析52

3.2.1 单个节点（设备设施）建模52

3.2.2 单个节点（设备设施）通过能力分析54

3.3 基于M/G/C/C状态依赖排队网络的车站分析模型56

3.3.1 进（出）站过程子网络建模57

3.3.2 上下车过程子网络建模59

3.3.3 模型适用性和局限性60

3.4 可变进站需求服务能力的数学优化模型62

3.5 基于响应曲面法的可变进站需求服务能力求解算法63

3.6 实例分析——地铁北京站服务能力的计算及分析65

3.6.1 车站系统描述和系统建模65

3.6.2 RSM试验设计和最优解67

3.6.3 车站服务能力解析分析方法的相关分析70

3.6.4 可变进站需求服务能力敏感性分析70

3.7 本章小结72

第4章 车站服务能力仿真分析方法研究73

4.1 车站乘客集散过程仿真建模73

4.1.1 单个乘客的节点动态选择行为建模74

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75

4.1.3 仿真模型特性分析81

4.2 车站服务能力的仿真优化模型83

4.2.1 车站最大服务能力仿真优化模型85

4.2.2 车站备用服务能力仿真优化模型85

4.2.3 车站单项可变客流需求服务能力仿真优化模型86

4.3 集成DEA和GA的车站服务能力仿真优化算法87

4.3.1 遗传算法模块89

4.3.2 DEA适应度评估模块90

4.3.3 算法详细步骤92

4.4 案例分析一地铁北京站服务能力的仿真分析94

4.4.1 仿真系统构建及参数取值94

4.4.2 SDGA算法的参数标定95

4.4.3 基于SDGA算法的车站服务能力分析96

4.4.4 两类算法效率及适用性分析99

4.5 本章小结100

第5章 车站服务能力适应性评估101

5.1 车站服务能力适应性的概念及意义101

5.2 车站服务能力适应性评估103

5.2.1 车站服务能力适应性评估方法104

5.2.2 车站服务能力适应性评估分析104

5.3 地铁北京站服务能力适应性综合评估105

5.3.1 评估场景设计105

5.3.2 车站服务能力适应性评估分析108

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110

5.4.1 车站系统参数110

5.4.2 评估场景设计112

5.4.3 单项可变客流需求服务能力适应性评估116

5.5 本章小结118

第6章 高峰时段地铁单线多站协同限流策略研究119

6.1 单线多站协同限流描述119

6.1.1 单线多站协同限流必要性分析119

6.1.2 单线多站协同限流的内涵及目标121

6.1.3 单线多站协同限流的常用策略分析122

6.2 单线多站协同限流影响因素分析123

6.2.1 单线多站系统的乘客转移过程描述123

6.2.2 单线多站协同限流的影响因素分析125

6.3 单线多站协同限流模型构建及算法研究130

6.3.1 单线多站协同限流过程的状态变量描述130

6.3.2 模型假设131

6.3.3 符号定义131

6.3.4 模型决策变量132

6.3.5 单线多站协同限流模型及求解133

6.4 单线多站协同限流案例分析136

6.4.1 北京地铁13号线及车站的基本情况136

6.4.2 单线多站协同限流的大站停车方案初步设计139

6.4.3 单线多站协同限流方案生成及分析140

6.5 本章小结141

第7章 结论及展望142

参考文献144

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摘要：本文以《城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估.pdf电子书版文档下载》为研究对象，从车站服务能力计算方法、能力适应性评估指标体系、案例分析及发展趋势四个方面进行了详细阐述，旨在为城市轨道交通车站服务能力提升提供理论依据和实践指导。

1、车站服务能力计算方法

城市轨道交通车站服务能力计算是评估车站运营效率和服务水平的重要手段。本文首先介绍了车站服务能力计算的基本原理，包括客流量预测、设备配置、人员配置等。接着，详细阐述了车站服务能力计算的具体方法，如线性回归法、时间序列分析法等。此外，还分析了不同计算方法在实际应用中的优缺点，为车站服务能力计算提供了理论支持。

在计算方法中，本文特别强调了客流量的预测，认为准确预测客流量是提高车站服务能力的关键。通过对历史数据的分析，结合季节性、节假日等因素，对客流量进行预测，为车站服务能力计算提供可靠依据。

此外，本文还探讨了车站服务能力计算在设备配置和人员配置方面的应用。通过对设备运行效率、人员工作效率的分析，为车站服务能力计算提供更全面的数据支持。

2、能力适应性评估指标体系

能力适应性评估指标体系是评估车站服务能力的重要工具。本文从客流量、设备运行效率、人员工作效率、服务质量等方面构建了能力适应性评估指标体系。通过对这些指标的量化分析，可以全面评估车站服务能力的适应性。

在客流量方面，本文提出了高峰时段客流量、平均客流量等指标，以反映车站客流量变化情况。在设备运行效率方面，本文考虑了设备故障率、设备利用率等指标，以评估设备运行状况。在人员工作效率方面，本文分析了人员配置、人员培训等指标，以评估人员工作效率。在服务质量方面，本文从乘客满意度、投诉率等指标出发，对服务质量进行评估。

此外，本文还针对不同类型的车站，如换乘站、终点站等，对能力适应性评估指标体系进行了细化，以满足不同车站的评估需求。

3、案例分析

本文选取了某城市轨道交通车站作为案例，对其服务能力进行了计算与评估。通过对该车站客流量、设备运行效率、人员工作效率等数据的分析，得出了以下结论：

1）该车站客流量较大，尤其在高峰时段，客流量增长迅速；

2）设备运行效率较高，故障率较低；

3）人员工作效率有待提高，需加强人员培训；

4）服务质量较好，乘客满意度较高。

通过案例分析，本文验证了车站服务能力计算与能力适应性评估方法的有效性，为实际应用提供了参考。

4、发展趋势

随着城市轨道交通的快速发展，车站服务能力计算与能力适应性评估将面临新的挑战。本文从以下几个方面展望了未来发展趋势：

1）智能化技术应用：利用大数据、人工智能等技术，提高车站服务能力计算与评估的准确性；

2）个性化服务：根据乘客需求，提供个性化服务，提升乘客满意度；

3）绿色环保：在车站服务能力计算与评估中，充分考虑环保因素，实现可持续发展。

总之，未来城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估将朝着智能化、个性化、绿色环保等方向发展。

总结：

本文从车站服务能力计算方法、能力适应性评估指标体系、案例分析及发展趋势四个方面对《城市轨道交通车站服务能力计算与能力适应性评估.pdf电子书版文档下载》进行了详细阐述。通过研究，本文为城市轨道交通车站服务能力提升提供了理论依据和实践指导。

本文的研究成果对于提高城市轨道交通车站服务能力、优化运营管理具有重要意义。同时，本文也为相关领域的研究提供了参考。

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