| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第13-23页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第13-14页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第13-14页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第14页 |
| 1.2 国内外相关研究综述 | 第14-20页 |
| 1.2.1 车站能力协调理论研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 车站瓶颈识别方法研究现状 | 第16-18页 |
| 1.2.3 车站客流控制方法研究现状 | 第18-19页 |
| 1.2.4 研究现状总结 | 第19-20页 |
| 1.3 研究内容和技术路线 | 第20-23页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
| 1.3.2 技术路线 | 第21-23页 |
| 2 城市轨道交通车站集散能力协调问题分析 | 第23-39页 |
| 2.1 车站集散能力协调 | 第23-25页 |
| 2.1.1 协调的基本含义 | 第23页 |
| 2.1.2 车站集散能力 | 第23-24页 |
| 2.1.3 车站集散能力协调的概念及目标 | 第24-25页 |
| 2.2 车站集散能力协调的影响因素 | 第25-31页 |
| 2.2.1 客流需求 | 第26-29页 |
| 2.2.2 客流控制方案 | 第29-30页 |
| 2.2.3 车站设备设施布局 | 第30-31页 |
| 2.2.4 列车运行计划 | 第31页 |
| 2.3 车站集散能力协调的解决措施和适用场景 | 第31-34页 |
| 2.3.1 车站瓶颈识别及疏解 | 第32页 |
| 2.3.2 实行客流控制 | 第32-33页 |
| 2.3.3 调整列车运行计划 | 第33-34页 |
| 2.4 车站集散能力协调评价指标 | 第34-36页 |
| 2.5 车站集散能力协调流程 | 第36-37页 |
| 2.6 本章小结 | 第37-39页 |
| 3 城市轨道交通车站瓶颈识别与疏解 | 第39-51页 |
| 3.1 车站瓶颈问题分析 | 第39-41页 |
| 3.1.1 动态瓶颈与静态瓶颈 | 第39-40页 |
| 3.1.2 动态瓶颈特性 | 第40页 |
| 3.1.3 动态瓶颈分类 | 第40-41页 |
| 3.2 车站动态瓶颈识别方法 | 第41-48页 |
| 3.2.1 瓶颈簇理论 | 第41-43页 |
| 3.2.2 瓶颈识别标准 | 第43页 |
| 3.2.3 原发性瓶颈与继发性瓶颈的识别 | 第43-44页 |
| 3.2.4 继发性瓶颈与原发性瓶颈依附关系判别 | 第44-45页 |
| 3.2.5 瓶颈识别流程 | 第45-48页 |
| 3.3 车站瓶颈疏解方法 | 第48-50页 |
| 3.3.1 瓶颈疏解措施 | 第48-49页 |
| 3.3.2 基于灵敏度分析的动态瓶颈疏解策略 | 第49-50页 |
| 3.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 4 城市轨道交通单站客流控制 | 第51-63页 |
| 4.1 城市轨道交通客流控制问题分析 | 第51-53页 |
| 4.1.1 常用客流控制措施 | 第51-52页 |
| 4.1.2 客流控制的优先级 | 第52页 |
| 4.1.3 客流控制节点的选择 | 第52-53页 |
| 4.2 基于流线的车站客流控制思路 | 第53-58页 |
| 4.2.1 基于流线的客流控制的意义 | 第53-55页 |
| 4.2.2 设备设施与流线的对应关系 | 第55-57页 |
| 4.2.3 设备设施与流线客流量的关系 | 第57-58页 |
| 4.3 单站客流控制模型 | 第58-62页 |
| 4.3.1 模型假设 | 第58页 |
| 4.3.2 符号定义 | 第58-59页 |
| 4.3.3 目标函数 | 第59-60页 |
| 4.3.4 约束条件 | 第60-62页 |
| 4.4 模型求解 | 第62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 5 城市轨道交通多站协同客流控制 | 第63-81页 |
| 5.1 城市轨道交通客流控制问题分析 | 第63-67页 |
| 5.1.1 多站协同客流控制的必要性 | 第63-64页 |
| 5.1.2 多站协同客流控制的概念 | 第64-65页 |
| 5.1.3 多站协同客流控制对车站拥挤程度的影响 | 第65-66页 |
| 5.1.4 多站协同客流控制对乘客路径选择行为的影响 | 第66-67页 |
| 5.2 多站协同客流控制模型 | 第67-71页 |
| 5.2.1 符号定义 | 第67-68页 |
| 5.2.2 模型假设 | 第68-69页 |
| 5.2.3 目标函数 | 第69-70页 |
| 5.2.4 约束条件 | 第70-71页 |
| 5.3 求解算法 | 第71-79页 |
| 5.3.1 算法框架 | 第71-72页 |
| 5.3.2 多目标优化 | 第72-73页 |
| 5.3.3 基于MSA算法的客流分配 | 第73-76页 |
| 5.3.4 基于GA的求解算法 | 第76-79页 |
| 5.4 本章小结 | 第79-81页 |
| 6 案例分析 | 第81-105页 |
| 6.1 霍营站基本情况 | 第81-83页 |
| 6.2 仿真工具选定及参数输入 | 第83-84页 |
| 6.3 霍营站集散能力协调评价 | 第84-87页 |
| 6.4 瓶颈识别及疏解 | 第87-92页 |
| 6.4.1 瓶颈簇划分 | 第87-88页 |
| 6.4.2 原发性瓶颈与继发性瓶颈识别 | 第88-89页 |
| 6.4.3 依附关系判别 | 第89-90页 |
| 6.4.4 瓶颈疏解策略 | 第90-92页 |
| 6.5 单站客流控制 | 第92-97页 |
| 6.5.1 客流控制节点选择及流线分析 | 第92-96页 |
| 6.5.2 客流控制方案 | 第96页 |
| 6.5.3 仿真验证 | 第96-97页 |
| 6.6 多站协同客流控制 | 第97-102页 |
| 6.6.1 霍营站周边区域线网情况 | 第97-99页 |
| 6.6.2 多站协同客流控制方案效果及分析 | 第99-102页 |
| 6.7 本章小结 | 第102-105页 |
| 7 结论及展望 | 第105-107页 |
| 7.1 主要研究工作 | 第105页 |
| 7.2 论文创新点 | 第105-106页 |
| 7.3 研究展望 | 第106-107页 |
| 参考文献 | 第107-113页 |
| 附录 A | 第113-115页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第115-119页 |
| 学位论文数据集 | 第119页 |