【摘 要】
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为对成网条件下的城市轨道交通瓶颈进行有效识别,准确把握轨道交通网络化运营的新形势和新要求。本文根据网络构成要素和约束理论(Theory of Constraints,TOC),提出了两类瓶
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院; 西南交通大学综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;
【基金项目】
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中铁二院工程集团有限责任公司科研项目(KYY2017046)
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为对成网条件下的城市轨道交通瓶颈进行有效识别,准确把握轨道交通网络化运营的新形势和新要求。本文根据网络构成要素和约束理论(Theory of Constraints,TOC),提出了两类瓶颈识别模型:基于客流预测模型的能力瓶颈识别模型、基于能力瓶颈识别结果并综合考虑供和需两方面评价指标的服务瓶颈识模型。最后以算例验证了模型方法的适应性,提出基于识别结果的瓶颈疏解策略。算例计算结果表明:客流预测算法在进行了32次迭代后收敛到满足误差的平衡解,模型方法可有效对网络中车站和区间瓶颈进行识别,可实施性较强,识别结果能有效体现轨道交通网络的供需关系,为成网条件下城市轨道交通系统运营管理提供重要依据。
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