【摘 要】
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随着私家车的普及,道路交通的拥堵问题日益严重。城市轨道交通建设的快速发展,使得地铁的可达性增强,客运量不断增长,为道路交通缓解了部分压力。在同等运力条件下,相比于私家车和公共汽车,城市轨道交通更为节能环保。但是随着客运量和运营里程的快速增长,城市轨道交通的能耗总量在快速增加且数额巨大。其中,列车运行能耗占轨道交通系统总能耗的比重一般可达50%左右。因此如何在满足客流需求的同时降低列车运行能耗这一问
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随着私家车的普及,道路交通的拥堵问题日益严重。城市轨道交通建设的快速发展,使得地铁的可达性增强,客运量不断增长,为道路交通缓解了部分压力。在同等运力条件下,相比于私家车和公共汽车,城市轨道交通更为节能环保。但是随着客运量和运营里程的快速增长,城市轨道交通的能耗总量在快速增加且数额巨大。其中,列车运行能耗占轨道交通系统总能耗的比重一般可达50%左右。因此如何在满足客流需求的同时降低列车运行能耗这一问题获得了越来越广泛的社会、地铁运营单位和有关部门的关注,具有重要的研究价值和现实意义。本文重点围绕短时客流预测(进出站客流和断面客流)、城市轨道交通运行图编制以及基于城市轨道交通短时客流预测的列车运行图节能优化这三个方面进行研究。具体研究内容如下:(1)对城市轨道交通现有的短时客流预测方法进行了总结,根据客流的时空特性,构造了基于卷积神经网络和长短期记忆神经网络的城市轨道交通短时客流预测组合模型。并通过实际客流数据验证了模型预测效果较好,具有一定的合理性,可以作为城市轨道交通运行图优化的基础。(2)对城市轨道交通列车运行图编制的基本原则和方法进行理论分析,并论述了列车运行过程中的受力情况,进行了列车控制策略分析。在此基础上,对列车运行图之于能耗的影响和运行图节能优化方法进行了分析讨论。(3)基于短时客流预测结果,以列车最大断面客流量和乘客在各车站的上下车数量为依据确定列车的发车间隔和停站时间,初步拟定满足客流需求的列车运行图。以列车运行总能耗最小和乘客在车旅行时间最小为目标,进一步提出考虑列车载客量变化引起的列车总质量变化的列车运行图节能优化方法,并结合基于精英策略的遗传算法寻找最优解。最后,以上海地铁二号线的历史客流数据为训练样本,应用本文中提出的组合预测模型得到下一时段的客流预测量,以该线路的实际线路数据为基础对地铁节能运行图优化方法进行了仿真分析和验证。
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