上海地鐵客流安全風險預測研究

上海地鐵客流安全風險預測研究

ID:34869314

大?。?.59 MB

頁數(shù):66頁

時間:2019-03-12

上海地鐵客流安全風險預測研究_第1頁
上海地鐵客流安全風險預測研究_第2頁
上海地鐵客流安全風險預測研究_第3頁
上海地鐵客流安全風險預測研究_第4頁
上海地鐵客流安全風險預測研究_第5頁
資源描述:

《上海地鐵客流安全風險預測研究》由會員上傳分享,免費在線閱讀,更多相關內容在學術論文-天天文庫。

1、學校代碼:10259密級:公開上海應用技術學院專業(yè)學位碩士學位論文題目:上海地鐵客流安全風險預測研究英文題目:StudyonpassengersafetyriskofShanghaiMetro工程領域:安全工程學院:電氣與電子工程學院學號:156102103姓名:黃金華校內導師:萬衡企業(yè)導師:王嬋嬋2018年3月9日學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定,同意學位論文保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版。允許論文被查閱和借閱。本人授權上海應用技術大學可以將本學位論文的全部內容或部分內容

2、編入有關數(shù)據(jù)庫進行檢索,可以采用影印、縮印或掃描等復制手段保存和匯編本學位論文。學位論文作者聲明本人鄭重聲明:所呈交的學位論文,是本人在導師的指導下,獨立進行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的內容外,本論文不包含任何其他個人或集體已經(jīng)公開發(fā)表或撰寫過的作品成果。對本文的研究做出重要貢獻的個人和集體,均已在文中以明確方式標明。本聲明的法律責任由本人承擔。第II頁上海應用技術大學碩士學位論文上海地鐵客流安全風險預測研究摘要城市軌道交通歷年安全方面頻頻出問題,無論國內還是國外不定時就會報道地鐵安全事故新聞,而城市軌道交通作為公眾交通工具

3、,承載著各個城市大約一半的客流出行量,因此安全風險預測就顯得尤為重要。首先利用“軌道交通客流增長規(guī)律”、“軌道交通小區(qū)與站間OD轉換”和“軌道客流分配”等關鍵技術建立了短期客流預測模型并利用歷史數(shù)據(jù)進行驗證,針對上海地鐵預測了網(wǎng)絡總體客流情況、新開通線路客流情況與重點車站客流情況。以該數(shù)據(jù)為基礎對大客流安全事故的中的客流量進行控制。并確定了沈杜公路站、世紀大道車站、虹橋火車站需要重點關注。針對“城市軌道交通客流增長規(guī)律”中年變規(guī)律和日變規(guī)律,利用圖形方程法進行規(guī)律方程的計算,更加精準?!败壍澜煌ㄐ^(qū)OD與站間OD轉換”中,提出蟻群散發(fā)尋

4、找最優(yōu)路徑的方法。有效的安全預案是分析客流安全的前提條件,車輛運行調度和預案分析提供安全保障為目的。利用預測客流密度等數(shù)據(jù),針對大客流換乘車站,結合高峰期車站所造成的大客流,用PID控制算法對上海市軌道交通高峰期的大客流進行安全控制,具體的描述了上海市軌道交通站內的神經(jīng)網(wǎng)絡PID控制系統(tǒng)的構建過程與客流控制的過程。論文以大客流安全為主線,對車站級、線路級、網(wǎng)絡等級存在的安全問題提出控制與整改措施。就客流預測模型來說,本文突破了傳統(tǒng)框架從而量化了其影響因素并進行深入研究,設計了一種與時俱進的短期客流預測模型,具有更高的準確性與穩(wěn)定性。在本

5、文之前,從未有將PID控制和神經(jīng)網(wǎng)絡智能算法運用于城市軌道交通的客流控制上,這一點是本文的一大創(chuàng)新點。關鍵詞:安全風險,客流預測,神經(jīng)網(wǎng)絡上海應用技術大學碩士學位論文第III頁ABSTRACTCitytracktrafficsafetyproblemsfrequentlyovertheyears,bothathomeandabroadfromtimetotimewillbereportedmetrosafetyaccidentnews,andcityrailtransitasapublictransport,carryingthecit

6、ypassengertravelabouthalftheamount,sothesecurityriskpredictionisparticularlyimportant.Firstusetherailtransitpassengerflowgrowthlaw"and"RailTransitDistrictandinterstationODconversion"and"railpassengerassignment"andotherkeytechnologytoestablishashort-termpassengerflowforec

7、astmodelandusinghistoricaldatatoverifythepredictionfortheShanghaisubwaynetworkoverallsituationofpassengerflow,theopeningofthenewpassengerlinesandkeystationflow.Onthebasisofthisdata,thepassengerflowinalargepassengerflowsafetyaccidentiscontrolled.ItalsodeterminesthattheShe

8、nduhighwaystation,theCenturyAvenuestationandtheHongqiaorailwaystationneedthefocusofattention.Accordingt

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文

此文檔下載收益歸作者所有

當前文檔最多預覽五頁,下載文檔查看全文
溫馨提示:
1. 部分包含數(shù)學公式或PPT動畫的文件,查看預覽時可能會顯示錯亂或異常,文件下載后無此問題,請放心下載。
2. 本文檔由用戶上傳,版權歸屬用戶,天天文庫負責整理代發(fā)布。如果您對本文檔版權有爭議請及時聯(lián)系客服。
3. 下載前請仔細閱讀文檔內容,確認文檔內容符合您的需求后進行下載,若出現(xiàn)內容與標題不符可向本站投訴處理。
4. 下載文檔時可能由于網(wǎng)絡波動等原因無法下載或下載錯誤,付費完成后未能成功下載的用戶請聯(lián)系客服處理。