地铁换乘枢纽拥挤度识别及预警调控研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第10-11页 |
| 1.3 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3.1 行人交通流特性研究 | 第11页 |
| 1.3.2 交通状态监测识别技术研究 | 第11-12页 |
| 1.3.3 地铁运营预警系统研究 | 第12-13页 |
| 1.4 研究思路与内容 | 第13-14页 |
| 1.5 技术路线 | 第14-16页 |
| 第二章 地铁换乘枢纽行人拥挤影响因素分析 | 第16-22页 |
| 2.1 拥挤行人流交通参数 | 第16-17页 |
| 2.2 主要服务设施对拥挤行人流的影响分析 | 第17-20页 |
| 2.2.1 通道对拥挤行人流的影响分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 楼扶梯对拥挤行人流的影响分析 | 第18页 |
| 2.2.3 站台对拥挤行人流的影响分析 | 第18-20页 |
| 2.3 拥挤原因及拥挤分布点 | 第20-21页 |
| 2.3.1 拥挤原因分析 | 第20-21页 |
| 2.3.2 拥挤分布点 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 地铁换乘枢纽行人拥挤度云识别模型 | 第22-33页 |
| 3.1 行人拥挤评价指标体系 | 第22-23页 |
| 3.2 云模型的定义与性质 | 第23-27页 |
| 3.2.1 云模型的定义 | 第23-26页 |
| 3.2.2 云模型的性质 | 第26-27页 |
| 3.3 行人拥挤云识别模型的构建 | 第27-32页 |
| 3.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 地铁换乘枢纽行人拥挤预警与调控分析 | 第33-45页 |
| 4.1 行人拥挤预警系统的工作内容 | 第33-39页 |
| 4.1.1 数据采集与管理子系统 | 第33-34页 |
| 4.1.2 数据分析与预测子系统 | 第34-37页 |
| 4.1.3 预警等级识别子系统 | 第37页 |
| 4.1.4 预警输出子系统 | 第37-39页 |
| 4.2 行人拥挤预警系统的工作流程 | 第39-40页 |
| 4.3 行人拥挤调控手段 | 第40-42页 |
| 4.3.1 信息诱导手段 | 第40页 |
| 4.3.2 行人流控制手段 | 第40页 |
| 4.3.3 组织优化手段 | 第40-41页 |
| 4.3.4 日常管理手段 | 第41页 |
| 4.3.5 智能技术手段 | 第41-42页 |
| 4.4 不同拥挤事件下的应对策略 | 第42-44页 |
| 4.4.1 可预见性事件下的主动应对策略 | 第42-43页 |
| 4.4.2 突发事件下的被动应急预案 | 第43-44页 |
| 4.5 本章小结 | 第44-45页 |
| 第五章 西安市北大街站行人拥挤识别与预警调控 | 第45-60页 |
| 5.1 西安市北大街地铁换乘枢纽概况 | 第45-46页 |
| 5.2 西安北大街换乘枢纽行人拥挤度计算 | 第46-55页 |
| 5.2.1 基础数据采集 | 第46-47页 |
| 5.2.2 行人交通参数分析 | 第47-50页 |
| 5.2.3 标准云模型建立 | 第50-53页 |
| 5.2.4 换乘通道拥挤度识别 | 第53-55页 |
| 5.3 西安北大街换乘枢纽预警调控措施及评价 | 第55-59页 |
| 5.3.1 调控措施 | 第55-59页 |
| 5.3.2 调控后评价 | 第59页 |
| 5.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第六章 结论与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 结论 | 第60页 |
| 6.2 展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-64页 |
| 附录 | 第64-69页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
