【摘 要】
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为科学评估地铁车站内行人的拥挤状态,针对车站内部客流分布特征,采用改进的蚁群聚类算法,提出了行人拥挤状态等级划分方法。以西安地铁自动售检票系统的历史客票数据为研究
【机 构】
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宁波工程学院建筑与交通工程学院,同济大学交通运输工程学院,北京工业大学建筑工程学院
【基金项目】
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浙江省哲学社会科学规划课题“城市公共自行车与共享单车投放规模与管理策略研究”(18NDJC107YB);浙江省自然科学基金项目“高密度客流扰动下地铁换乘枢纽失稳过程解析与建模方法”(LQ19E080003);浙江省教育厅教育科学规划课题“三全育人模式下本科生导师制实施路径研究”(2018SCG103);宁波市自然科学基金项目“基于Agent的大型公共场所行人疏散路径仿真建模方法”(2018A6
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为科学评估地铁车站内行人的拥挤状态,针对车站内部客流分布特征,采用改进的蚁群聚类算法,提出了行人拥挤状态等级划分方法。以西安地铁自动售检票系统的历史客票数据为研究对象,利用其17个车站内的拥挤强度、拥挤持续时间以及拥挤影响范围等进行行人拥挤分级,分别得到进站、出站以及进出站三种状态下的聚类分级结果。结果表明:全日地铁客流呈现出明显的M形分布,早高峰集中于8:00 9:00,晚高峰集中于18:00 19:00;三种状态下行人密度累积频率分布曲线符合对数函数,表明客流量随着客流密度的增加而降低。计算结果与实际
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