【《地铁网络化运营研究的国内外文献综述》3300字】

PAGE18PAGE地铁网络化运营研究的国内外文献综述大客流的现象近年来频繁给国内外地铁的运行造成一定程度的冲击，产生很大的影响。所以如何在大客流频发的状态下，安全又便捷的输送大量乘客是现在国内外学者和运营者较为关注的问题。通过国内外的学者们致力研究，得出由于地铁系统本身极具复杂性，人流的大密集的诱因也是极具复杂性，故可根据不同地域、不同区段、不同客群的特点采取相应的应对措施。1.2.1大客流大客流具体又可根据不同划分为两种客流，第一种是由于城市的基础交通设施的完善即地铁线路的增设，从而带动铺设区域人群所增加了对地铁工具的选择，增大了客流。第二种是根据乘客自身需求，在起始站到中间站换乘站，造成的换乘人数增加，带来的大客流。大客流现象不仅给地铁运行带来冲击，更是存在安全隐患，故应该受到重视。大客流的概念与界研究国内外学者都对大客流的概念达成一致的是，大客流就是指一个或多个车站在一定时间内出现较多客流。大客流根据是否地铁城市轨道运营中心是否可以提前根据以往的运营经验掌握其客流变化趋势，提前采取应对客流应对措施，可以分为可预见大客流和不可预见大客流。第一种可提前预见大客流根据其产生原因及特点又可分为节假日大客流、早晚上班大客流等。同样，国内外学者根据各自的深入研究，都创新性提出了对大客流概念的重新界定。国外学者TakagiR、Roberts[1]提出大客流是指人们选择任一出行方式人数骤增，但是增长到某个限制点就不会再变化。MesghouniK、CastelainE（2003）[2]，提出大客流是一种对交通运营企业提出挑战的一种现象，大客流的出现要求企业能够根据实际情况改变日常的运行模式，快速变化保证人流的疏散以及提高给乘客的出行服务。国内学者冉晓夕(2014)[3]，认为大客流现象不仅是代表着乘客在一定时间的骤增，更是与之带来的是地铁运行的困难增加，不加以及时应对，人流的堵塞会增加了乘客的出行时间，进而带来生活上的不便。钟艳芬（2016）[4]提出，大客流时一种稳定且特殊的时期，这个时期严重时会造成客流的堵塞凝固状态，也存在一定的安全隐患。大客流的研究现状针对地铁大客流的问题研究，可以归纳发现，国内外的学者都比较重视当乘客出现密集使，如何应对保护乘客安全问题是国内外学者较为重视的部分。大部分持有的观点是针对大客流问题，地铁工作人员可以根据问题的轻重，尽可能高效、快速、安全的想办法疏散人群，最大程度上维持地铁的正常运营，尽可能保证乘客正常的出行。国外学者RicardoG、AngelM[7]于2005年提出了可以利用网络技术疏散大客流。以及国外有学者通过分析归纳大量地铁的救援案件，得出完善的应急处理机制很大程度上可以帮助地铁企业应对大客流造成的事故，同时影响应急救援处理的进行需考虑不同乘客不同的行为特点以及不同区域的地理人文等特点。国内学者史聪灵,钟茂华（2011）[6]，通过建立模型，基于不同乘客的行为特点，主要研究当地铁出现大客流时，容易发生堵塞的地方以及在疏散人流时最难解决的问题，通过分析研究提出问题以及应对措施。徐斌涛[8]于2017年，通过大量归纳整理地铁客流监测系统，发现人像识别技术可以帮助地铁工作人员用于提前归纳得出变化趋势并根据得到的数据采用及时有效的措施解决大客流的问题。更是有江志彬[10]（2018）通过研究互联技术与技术人员的工作结合以及检测的客流变化趋势，提出了在网络化的地铁运营下，针对性的客流疏散方案。1.2.2地铁网络化的运营国内外现状随着互联网技术渗透到国内外各行各业，对地铁网络化运营的研究越来越受到国内外学者的重视。国内学者张书明[11]在地铁网络化运营管理一文中支出，地铁网络化应该普及应用，因为其网络化的经营模式以及行车组织模式帮助地铁站内的资源合理的配置，以及可以整体的提高地铁线路以及路网的运输能力，更是其可以帮助地铁企业优化地铁运营的整个环节的方方面面。首先，是通过互联网技术对地铁站各个角落铺设实时监控，不仅可以起到监督地铁工作人员的工作能力，同时也能对乘客起到保护财产以及人身安全。其次，先进的互联网技术更是可以保护监测地铁设备等安全问题，及时发现问题并随即快速化解问题。继而，铺设地铁运营网络网，使地铁企业中的各个部门能够做到及时有效的快速沟通，进行高效的信息交换，提高了各个部门的工作效率。最后，值得一提的是，互联网技术普及运用到地铁车票购买上，帮助乘客缩短购买时间，更是实时可以获得地铁列车起始时间等信息。日本有学者研究表明[12]，日本的地铁网络化运营模式，是基于其日本国家实际的地理状况以及特定历史因素的，其采用了“网运合一”的模式。同国内不同的是，其网络的运行独立负责线路的运营公司，各司其职，所以不仅拥有告诉的铁路交通网，高效地提供给日本城市间的内部乘客出行服务在内距离短的出行服务，更是设有自动检票站，大大节省了乘客出行时间。1.2.3地铁网络化运营面临的问题在李仁林[13]的地铁网络化运营管理实践及措施一文献中他指出，地铁网络化运营发展还面临许多的问题，比如人员素质较低、工作人员的技术能力以及业务水平存在参差不齐的现象。除此之外还有轨道交通技术水平低，设备不齐以及轨道交通运营的相关的规章制度不完善等问题。这些问题都是导致地铁网络化发展路上的绊脚石。除此之外，他还创新性地发现地铁提供给乘客的出行服务有待优化，主要体现在部分地铁在换乘时间上有待缩短、要不断提供给乘客更加便利的服务。最重要的是地铁网络化运营中在预测机制不够健全，导致实际客流与预测客流出现差距，给企业造成不必要的损失，更是增加了国家对企业提供的津贴负担。1.2.4应对措施在毕湘利[14]的运营角度分析城轨交通建设阶段需重视题是这样建议的，首先应该重视和强化总体设计管理，设计理念应该超前。专业系统的匹配要落实，实现运营功能上的协调匹配。还要积极推进标准化建设，统一运营需求的标准和统一建设技术的标准，最后应该关注信息化发展的重点。从多个角度完善与分析地铁网络化发展的几个阶段，不断深入的探讨推动地铁网络化发展的外部原因和内部原因。虽然地铁的发展要经历这些阶段，但这些阶段发展起来需要的时期较长，需要的技术以及物资消耗较大，而城市人口经济的快速增长，给运营的安全的压力较大，突发的紧急事故也会随之增多，这给运营者也带了很大的压力。所以许多不稳定的因素和隐患也是客观存在，地铁网络化的发展是必然的趋势，但在此发展的趋势下，地铁站内乘客换乘以及安全运行也是需要重视的问题。参考文献[1]TakagiR,RobertsC,GoodmanCJ.ASIMPLIFIEDPASSENGERFLOWMODELUSINGCOLOUREDPETRINETS[M].2002.[2]MesghouniK,CastelainE.Regulationofapublictransportnetworkwithconsiderationofthepassengerflow:modelingofthesystemwithhigh-levelPetrinets.[C]//IEEEInternationalConferenceonSystems.IEEE,2003[3]冉晓夕.突发大客流城市轨道交通运营组织研究[D].西南交通大学,2014[4]钟艳芬.城市轨道交通换乘枢纽大客流换乘疏散研究[J].科技经济导刊,2016(20):137-138.[5]饶雪平.轨道交通车站楼梯和自动扶梯处客流延时分析[J].交通与运输(学术版),2005(1):13-15.[6]史聪灵,钟茂华,刘智成,孙元广.与体育场馆连接地铁车站大客流疏运能力计算模拟分析[J].中国安全科学学报,2011,21(3):34-41[7]RicardoGarcıaAngelMarın.Networkequilibriumwithcombinedmodes:modelsandsolutionalgorithms[J].TransportationResearch.PartB,2005,39(3):0-254[8]徐斌涛.基于视频技术的轨道交通大客流检测方案[J].中国公共安全（综合版）,2017(2).[9]QuarantelliEL.TheRioGrandeFlood:AComparativeStudyofBorderCommunitiesinDisaster.RoyA.CliffordAnIntroductiontoMethodologicalProblemsofFieldStudiesinDisasters.LewisM.KillianConvergenceBehaviorinDisasters:AProbleminSocialControl.Charles[J].AmericanJournalofSociology,1958,23(1).[10]江志彬,刘伟,韩彦钊,etal.城市轨道交通网络客流大数据可视化[J].城市交通,2018(2)[11]张书明.地铁网络化运营管理实践及解决措施[J].互联网+，215000[12]杨朗，石京，陆化普．日本东京都市圈的交通发展战略［Ｊ］．综合运输，2005，20(10)：75-78．[13]李仁林.地铁网络化运营管理实践及解决措施分析[J].中国西部,2017(10).[14]毕湘利.从运营角度分析城轨交通建设阶段需重视题.[J].城市轨道交通研究，2021（7）:3[15]韩安宝.地铁监控中的行人检测方法[J].电脑知识与技术.2013.9（5）：1124-1125[16]杨军,侯忠生.一种基于灰色马尔科夫的大客流实时预测模型[J]2012(11)[17]张霖.北京城市轨道交通大客流辨识与安全状态评估技术及系统[D].北京交通大学,2011

[18]武健荣，杜向龙，刘海涛.一种基于Kalman滤波器的自适应背景建模改进算法[J].传感器与微系统，2011，31（1）：52-58.

[19]雷涛，罗薇薇，樊养余，等.复杂背景下的运动人体骨架提取算法[J].计算机应用研究，2010，27（8）：3194-3200.

[