[发明专利]基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法

说明书

本发明公开了一种基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法，包括以下步骤：S1：根据线路基础信息，自定义设置交路路径、计算时域、计算时间粒度、行车间隔取值范围约束和最大满载率约束；S2：根据计算时域和时间粒度，对相应的多日客流数据进行预处理，再采用聚类分析方法获取不同时段的断面客流需求量；S3：分不同交路形式，结合全列车定员人数，分类计算每个时间粒度内满足客流需求量、满载率和取值范围约束的行车间隔及双交路开行比例；S4：按时间顺序输出行车方案计算结果和对应的客流需求量，合并结果相同或相近的时间粒度形成多峰期方案。本发明具有提高多日客流数据处理效率、精细化运能运量匹配、贴合运营实践规则等优点。

技术领域

本发明涉及轨道交通行车计划技术领域，尤其是涉及一种基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法。

背景技术

城市轨道交通主要服务于通勤客流，运营单位需要制定与客流需求相匹配的列车开行方案。除了线路基础设施的限制，客流特征是制定列车开行方案的主要依据。客流的潮汐性、双向不均匀性、时空不均衡性等影响开行方案的复杂程度。

开行方案主要包括行车间隔方案、车辆编组方案和列车停站方案。车辆编组方案一般在线路设计之初确定，停站方案根据初期客流预测和信号系统条件确定，两者较少有更新。而行车间隔方案不仅要适应不同时空范围客流需求，还要根据不同时期的客流变化进行修改。因此运营实践中提到开行方案时主要指的是行车间隔方案，简称行车方案，包括开行交路或交路组合、每个方向行车间隔及多交路开行比例。根据不同条件下的客流特征，结合线路满载率的要求和变化，需要制定和更新多种版本的行车方案。

断面客流数据可以作为制定行车方案的基础。目前断面客流数据的获取方式已较为成熟，当天运营结束后，各城市轨道交通通过票务清分系统计算每条线当天的断面客流数据，并与历史数据一并存储。但由于缺乏用客流数据直接计算行车方案的辅助决策工具，编图人员需要首先分析客流数据，再人工推定行车方案，不仅效率低，而且容易出现人为误差。另外，精准化的运营需要结合多个特征日大量的客流数据进行分析和决策，目前的方法很难达到。相关研究主要关注客流驱动的不均匀时刻表和不规则停站方案，理论和结果较难直接应用于实践。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法，该方法在满足行车方案自定义配置和约束的基础上，融合多日客流数据计算行车方案，并输出可用于运行图编制的行车方案结果。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

基于多日客流融合的城市轨道交通行车方案计算方法，包括以下步骤：

步骤S1：根据线路基础信息，自定义设置交路路径、计算时域、计算时间粒度、行车间隔取值范围约束和最大满载率约束；

步骤S2：根据计算时域和时间粒度，对相应的多日客流数据进行预处理，再采用聚类分析方法获取不同时段的断面客流需求量；

步骤S3：分不同交路形式，结合全列车定员人数，分类计算每个时间粒度内满足客流需求量、满载率和取值范围约束的行车间隔及双交路开行比例；

步骤S4：按时间顺序输出行车方案计算结果和对应的客流需求量，合并结果相同或相近的时间粒度形成多峰期方案，从而用于运行图编制。

优选地，所述的步骤S2中的多日是指多个连续的相同特征日，如多个连续的周一。

优选地，所述的步骤S2中的对相应的多日客流数据进行预处理，还包括以下步骤：

步骤S2.1：对每日的客流数据，首先根据计算时域的开始、结束时间截取到该范围内的原始客流数据；

步骤S2.2：将原始数据统一转换为最小统计粒度数据，即按最小统计粒度重新划分每个断面的客流数据；