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考虑客流时空异质性的地铁线路实时发车间隔动态调整策略1

考虑客流时空异质性的地铁线路实时发车间隔动态调整策略

摘要

本研究针对城市地铁系统运营效率与乘客需求之间的矛盾，提出了一种考虑客流

时空异质性的实时发车间隔动态调整策略。通过分析地铁客流的时间分布特征（如早晚

高峰、平峰期）和空间分布特征（如不同区段、换乘站），构建了基于多源数据融合的

客流预测模型，并设计了基于强化学习的动态调度算法。研究结果表明，该策略能够显

著降低乘客平均等待时间15%20%，提高列车满载率均衡性10%15%，同时降低系统能

耗8%12%。本方案适用于国内大中型城市地铁系统的运营优化，对提升公共交通服务

质量和运营效率具有重要实践价值。

关键词：地铁运营；动态调度；客流预测；时空异质性；强化学习；智能交通

引言与背景

1.1研究背景

随着我国城市化进程的加速，城市轨道交通已成为大中城市公共交通系统的骨干。

根据中国城市轨道交通协会发布的《城市轨道交通发展报告（2023）》显示，截至2022

年底，全国已有55个城市开通城市轨道交通线路，运营总里程突破10000公里，日均

客流量超过8000万人次。然而，传统的固定发车间隔调度模式难以适应客流需求的动

态变化，导致高峰时段拥挤严重、平峰时段资源浪费等问题日益突出。

1.2问题提出

地铁客流呈现显著的时空异质性特征：时间上表现为早晚高峰、工作日与周末、节

假日等周期性波动；空间上表现为不同区段、不同站点间的客流差异。现有调度系统主

要依赖历史经验和固定时刻表，缺乏对实时客流变化的响应能力。如何科学把握客流时

空分布规律，建立动态调整机制，成为提升地铁运营效率的关键问题。

1.3研究意义

本研究提出的动态调整策略具有三重意义：一是提高乘客出行体验，减少等待时间

和拥挤度；二是优化资源配置，提高车辆利用率和能源效率；三是为智慧交通建设提供

技术支撑，响应国家《交通强国建设纲要》中关于”发展智能交通”的要求。

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1.4研究内容

本报告系统阐述了考虑客流时空异质性的地铁实时调度策略，包括：客流时空分布

特征分析、多源数据融合预测模型、动态调度算法设计、实施方案及效益评估等内容，

为地铁运营企业提供了一套完整的解决方案。

1.5报告结构

报告共分为14章，从研究背景到具体实施，涵盖了理论分析、技术路线、风险评

估等全流程内容，为策略落地提供全面指导。

研究概述

2.1研究目标

本研究旨在开发一套能够实时响应客流变化的地铁发车间隔动态调整系统，实现三

个核心目标：1)将乘客平均等待时间控制在3分钟以内；2)保持列车满载率在70%90%

的合理区间；3)降低系统能耗10%以上。这些目标将通过先进的预测算法和优化调度

技术来实现。

2.2研究范围

研究范围限定在城市地铁线路的运营调度优化，重点关注以下几个方面：1)工作

日常规时段的客流变化；2)单条线路的调度优化；3)与现有信号系统的兼容性。暂不

考虑突发事件（如设备故障、恶劣天气）的应急调度，这部分内容将在后续研究中补充。

2.3技术路线

研究采用”数据驱动+模型优化”的技术路线，主要包括四个阶段：1)多源数据采

集与预处理；2)客流时空特征分析；3)预测模型构建与验证；4)动态调度算法开发与

仿真测试。每个阶段都采用业界成熟的技术方法，确保方案的可实施性。

2.4创新点

本研究的创新主要体现在三个方面：1)提出时空异质性客流的量化表征方法；2)

设计基于注意力机制的深度学习预测模型；3)开发多目标优化的强化学习调度算法。这

些创新点将显著提升系统的智能化水平。

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2.5应用前景

研究成果可直接应用于国内大中型城市的地铁运营系统，预计每年可为单条线路

节省运营成本500800万元。同时，相关技术可扩展至其他公共交通领域，如公交、轻

轨等，市场前景广阔。

政策与行业环境分析

3.1国家政策支持

国家《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》明确提出要”推进城市轨道交