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随着城市化进程的加速，我国城市轨道交通已进入高速发展时期，并逐渐成为城市交通网络的骨干。在人们享受地铁带来的现代化便利生活的同时，地铁突发事件也严重威胁着人们的生命财产安全和社会稳定。在此背景下，研究地铁网络可靠性具有十分积极的理论和实际意义。与传统的地铁网络可靠性侧重于评价静态网络损坏后的拓扑性能不同，本文考虑加载客流的网络，从突发事件的潜在影响出发评价地铁网络在损坏时继续完成正常功能的能力。
首先，本文将数据降维方法引入连续观测的交通需求的结构分析。利用1个月(2015年4月)的上海市轨道AFC数据，分析了交通需求的小时变化规律，从30天的轨道交通OD数据中分离典型需求和特殊需求，再对典型需求进行聚类，确定了5个典型需求场景用于后续的可靠性分析。
然后，利用手机信令数据和AFC数据，分析了2011年9月27日十号线追尾事故及其影响。在此基础上，归纳了地铁突发事件可能造成的影响，并明确了可靠性评价的两个关注点：第一，地突发事件会使人们放弃地铁转移到其他交通方式，当转移的人群规模较大的时候会导致地面道路网络的拥挤和瘫痪；第二，突发事件会使地铁客流分布发生变化，可能导致地铁网络无法满足当时的交通需求。
基于以上关注点，本文提出了两类地铁网络的可靠性测度——连通抗毁可靠度以及网络储备容量。其中连通抗毁可靠度表达了地铁事件发生时继续使用地铁的乘客占总客流的比例，反映了突发事件对地面交通的影响程度。网络储备容量是突发事件发生后维持原发车间隔运行时能满足的需求水平，反映了地铁网络对当前需求的承载能力。
接着，以2015年4月上海市地铁作为案例对两类可靠性测度进行了实证研究，采用蒙特卡罗方法分析了不同损坏场景下的连通抗毁可靠度和网络储备容量的分布规律。对于连通抗毁可靠度，采用敏感性分析的方法找出了案例网络的关键站点和区间，对于网络储备容量，使用网络瓶颈区段衡量区间重要性从而找出案例网络中的关键区间。最后，通过比较两类可靠性指标下的关键区间位置以及指标计算结果讨论了两类可靠性测度的关系。发现网络的关键区间主要分布在放射型线路接入环线的部分以及大客流的替代路径上，前者的中断会造成连通抗毁可靠度的大幅降低，而后者则容易在网络损坏后成为整个网络的瓶颈。
首先，本文将数据降维方法引入连续观测的交通需求的结构分析。利用1个月(2015年4月)的上海市轨道AFC数据，分析了交通需求的小时变化规律，从30天的轨道交通OD数据中分离典型需求和特殊需求，再对典型需求进行聚类，确定了5个典型需求场景用于后续的可靠性分析。
然后，利用手机信令数据和AFC数据，分析了2011年9月27日十号线追尾事故及其影响。在此基础上，归纳了地铁突发事件可能造成的影响，并明确了可靠性评价的两个关注点：第一，地突发事件会使人们放弃地铁转移到其他交通方式，当转移的人群规模较大的时候会导致地面道路网络的拥挤和瘫痪；第二，突发事件会使地铁客流分布发生变化，可能导致地铁网络无法满足当时的交通需求。
基于以上关注点，本文提出了两类地铁网络的可靠性测度——连通抗毁可靠度以及网络储备容量。其中连通抗毁可靠度表达了地铁事件发生时继续使用地铁的乘客占总客流的比例，反映了突发事件对地面交通的影响程度。网络储备容量是突发事件发生后维持原发车间隔运行时能满足的需求水平，反映了地铁网络对当前需求的承载能力。
接着，以2015年4月上海市地铁作为案例对两类可靠性测度进行了实证研究，采用蒙特卡罗方法分析了不同损坏场景下的连通抗毁可靠度和网络储备容量的分布规律。对于连通抗毁可靠度，采用敏感性分析的方法找出了案例网络的关键站点和区间，对于网络储备容量，使用网络瓶颈区段衡量区间重要性从而找出案例网络中的关键区间。最后，通过比较两类可靠性指标下的关键区间位置以及指标计算结果讨论了两类可靠性测度的关系。发现网络的关键区间主要分布在放射型线路接入环线的部分以及大客流的替代路径上，前者的中断会造成连通抗毁可靠度的大幅降低，而后者则容易在网络损坏后成为整个网络的瓶颈。