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基于行为分析的突发事件下城市轨道交通站点客流分布预测( Forecasting Passenger Flow Distribution between Urban Rail Transit Stations Based on Behavior Analysis under Emergent Events )
S Liu E Yao B Li Y Tang
提出了一种基于突发事件行为分析的城市轨道交通(URT)车站客流分布预测方法,旨在为应急预案的制定和运营管理措施的制定提供决策支持。首先，提出了一种确定突发事件对城市轨道交通客流影响的算法。其次，运用非集合理论，建立了一个出行选择模型来捕捉受突发事件影响的乘客的出行偏好。在此基础上，建立了突发事件下的多模式可选出行计划集，并对乘客的时空分布进行了预测。最后，以某城市轨道交通系统在突发事件下的历史客流数据为例，对该方法进行了验证。结果表明,该方法能较好地反映突发事件下城市轨道交通乘客的出行偏好,预测的始发地客流平均绝对误差为2.05人,具有较好的预测性能。2018年，中国铁道学会学报部。好的。保留。
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