地铁行车组织设计中客流预测成果的应用探析

2021-02-21 06:17孙蕾蕾
新视线·建筑与电力 2021年9期
关键词:客流量行车预测

孙蕾蕾

摘要:为了保证地铁运行能够具备通畅性的特点,在实际工作中需要根据行车组织的规划要求以及标准进行客流量的预测,从而提出有效的规划方案,使列车可以更加平稳的运行在实际工作中,要根据不同的时间节点来了解客流量的鲜明变化特点,总结其中的规律。本文论述了地铁行车组的设计中客流量预测的方法以及主要的基础要素。

关键词:地铁;行车组织设计;客流预测

一、地铁行车组织中客流量的特点

在进行地铁行车组织设计工作中,需要加强对客流量预测的重视程度,并且明确客流量的本身特点,从而为后续工作提供重要的基础。一般情况下地铁会出现客户量短时间内增加的情况,对于这种情况来说是很难预测,这主要是由于客流量的增加原因具有多样性的特征,并且干扰因素也是非常复杂的,在实际工作中一些随机事键的概率发生是比较大的,这给后续客户量预测带来较多影响的因素。另外气候因素也是影响因素中的重要组成部分,并且短时间内客户量的增加没有任何的规律,随机性是非常强的。在实际工作中需要确定好人流的密度,做好信息的收集以及统计工作来确定客流量的峰值。比如上班时间的早晚,属于高峰期间,这一阶段的高峰期要持续4个小时左右,客流量可占日客流量的50%左右,因此需要根据客流量的特征做出合理性的调配工作,来提高实际的管理水平。

客流量和交通因素有着密切的关系,地铁线路是非常固定的,并且不会有交叉的情况,所以拥堵不会在交通轨道中发生。但是如果这一地区出现了阴雨天气的话,那么大多数人群都会选择地铁的方式进行出行,这些也是在地铁客流量预测中需要考虑的因素。由于地铁内是冬暖夏凉的,所以人们在出行时会首选地铁的出行方式,此外还和人们的经济因素有着密切的关系。因此在实际工作中需要具体问题具体分析。其次属于实践上影响因素,一般来说乘坐地铁群体属于上班族和博弈交通者,上班族的数量占总体数额的42%左右,通过乘坐地铁不仅可以节省时间,还可以更加快速的到达地区。

二、地铁行车组织设计中,客流量预测的措施

(一)明确客流量拥堵的原因

在地铁中经常会由于人流量的剧增而出现拥堵的情况,为了对客流量进行科学的预测,在实际工作中需要了解客流量出现拥堵的原因,为后续工作提供重要的基础。按照地铁真实运行来看,在自动检票机和安检基础都会出现不同程度拥挤问题。一些乘客在进入到地铁之后均要在站台区等候,那么客流量会不断的增多,同时地鐵客流量还会和乘客密度有着密切的关系,所以在实际工作中需要具体问题具体分析。其次属于流动性的乘客,大多数乘客进入到地铁之后,不会在一个地方内保持不动,大多数都是处于流动的状态中的,但是在不同位置中也会出现拥堵的问题,比如扶梯和闸机处,这主要是由于大多数乘客都需要投票或者刷卡进入地铁,很容易由于这一时间段内人数的增加而导致地铁的拥堵,这些在地铁中都是比较常见的。最后属于通道口或者是换乘通道的拐角,这些拥堵问题不仅会增加安全事故发生几率,还会对现场的管理工作带来诸多难度,所以需要掌握客流量拥堵的原因,提供有效的解决措施。

(二)影响因素

地铁车站内部各个部分的通行能力和宽度都有一定的限制性,比如刷卡的时间大概为0.2914秒,通行时间为1.418秒,但是由于人群本身会占有一定的面积,所以在地铁中经常会存在拥堵的问题,并且如果客流量不断增加的话,拥堵问题会不断的严重。因此在实际工作中需要做好不同因素的有效协调,明确人性化管理的要求,根据客流量来提出有效的管理方案。

三、地铁行车组织中客流量拥堵应对措施

为了使地铁运营管理效率能够得到全面提高,在实际工作中要根据客流量预测的结果来确定有效的处理方案,从而起到良好的规划效果。在规划设计时需要具备一定的前瞻性,考虑到地铁的建设和运营规划方面的要求,并且构建具有持续性的系统,通过高质量的建设来进行科学的规划,为人们提供更加优质性的服务。另外还需要优化组织提升质量,如果列车出现延误的话,那么要采取有效的解决措施,地铁延误不仅会影响乘客的乘车效果,还会严重降低列车的服务质量。因此在实际工作中需要优化进出站的环节,控制好设备的质量,做好设备的维护工作,防止由于设备故障而出现人流量巨增等问题,以此来提高实际的管理效果。

结束语:

由于地铁行车组织属于特殊性较强的工作内容,所以在实际工作中需要加强对客流量的有效预测,并且明确一些不可控因素的变化值,同时还需要做好数据记录以及统计工作,具体问题具体分析,从而根据不同时间段内的客流量提出有效的管理方案。针对当前统一数据不准确的问题来说,要提高自身的分析能力,结合以往的工作经验来提高事业的管理效率,推动城市轨道交通行业的稳定发展。

参考文献:

[1]张泰然. 对地铁行车组织设计中客流预测成果的应用论述[J]. 农家参谋, 2020, No.649(06):183-183.

[2]承晓斌. 城市轨道交通客流变化趋势预测及行车调度优化[D]. 东南大学, 2019.

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