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题名铁路网车流拥堵预判及疏解优化研究
被引量：2
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作者
柳佳音
何世伟
李光晔
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机构
北京交通大学综合交通运输大数据应用技术交通运输行业重点实验室
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第6期9-17,共9页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2022JBQY006)
国家自然科学基金(62076023)
中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(P2021X009)。
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文摘
研究铁路网车流拥堵预判及疏解问题,目标是基于实际车流径路数据实现路网车流拥堵情况的准确预判,并在保证路网运输能力的同时有效疏解车流拥堵情况.结合实际车流走行径路进行路网车流的动态推演,比较实时车流量与运输能力的大小,预判车流拥堵.结合给定的铁路运输物理网络,建立离散时空网络描述车流运输组织过程,以最小化运输里程和最大化运输计划完成率为目标,考虑列车改编作业、车站实时存车能力、区段列车最大编组能力等约束,构建混合整数规划模型,对车流组织作业进行优化,从而实现车流拥堵的有效疏解.选取包含19个站点、22个区段的铁路运输网络作为算例,设计不同OD车流规模大小的4个案例,采用数学规划优化器Gurobi求解,所有案例均能在1 h内获得最优解.选取案例4求解结果展开分析,识别路网车流拥堵的产生时刻及持续时间;对比疏解前后,路网运能利用变化情况,并对时间间隔参数τ进行敏感性分析.结果表明:所提出的模型能有效实现铁路车流拥堵的疏解.
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关键词
铁路网
车流拥堵预判及疏解
离散时空网络
车流组织优化
混合整数规划
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Keywords
railway network
congestion prediction and resolution
discrete time-space network
railway flow organization and optimization
mixed-integer programming
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分类号
U292.5
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
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