路段走行时间函数在城市轨道交通中的应用

"《路段走行时间函数-the handbook of optical communication networks》主要探讨了城市交通路网特别是轨道交通的抽象表示方法以及路段走行时间函数在客流预测中的应用。" 在城市交通规划中，轨道线网被视为特殊的城市交通路网，其抽象化处理包括将轨道线路简化为两条独立的单向路径，站点视为区别于地面站点的新节点，并在两个行走方向上赋予不同的编码。换乘站则在每条轨道的每个方向都有不同的编码，以便精确预测乘客的乘降和换乘量。为了模拟乘客上下轨道的行为，还需要在轨道站点与地面点之间以及不同轨道线路的换乘站之间设置连接弧。 路段走行时间函数是交通分配和平衡计算的关键，它考虑了交通流量对行驶时间的影响。通常，道路的行驶时间会随着路段上交通流量的增加而增加，这种关系可以用走行时间-交通流量函数来描述。在简单的交通分配模型中，如Erlang分配模型，会假设路段的行驶时间仅受自身流量影响，忽略其他道路的流量效应。一个广泛使用的函数是由美国道路局提出的BPR函数，其表达式为： \( t_{\alpha} = t_{\alpha}^0 + \frac{C}{(1 + \beta_{\alpha}q_{\alpha}^{\alpha})^{\alpha}} \) 这里，\( t_{\alpha} \) 是路段α的实际行驶时间，\( t_{\alpha}^0 \) 是无流量时的理想行驶时间，\( q_{\alpha} \) 是路段α上的交通流量，\( C \), \( \beta_{\alpha} \), 和 \( \alpha \) 是常数参数。 在客流预测领域，这种路段走行时间函数的运用对于理解城市轨道交通系统的运行至关重要。客流预测不仅基于经济和社会因素，如城市经济发展、人口密度、出行目的，还涉及到时间上的规律性，如早晚高峰时段的客流集中。此外，政策因素如城市人口和交通政策也显著影响着轨道交通需求，例如城市交通政策会促进或限制各种交通方式的发展，导致城市交通结构的不均衡性。 在实际操作中，通过实测数据的回归分析和理论研究可以进一步完善路段走行时间函数，从而更准确地预测和管理城市轨道交通的客流。这有助于规划者优化网络布局、设计合理的车站规模、制定有效的运输计划，以及评估运营效果，确保城市交通系统的高效运行。