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城市轨道交通网络化运营条件下行车调度优化1

城市轨道交通网络化运营条件下行车调度优化

摘要

随着我国城市化进程的加速推进，城市轨道交通网络化运营已成为大中城市公共

交通体系的骨干。本文针对网络化运营条件下行车调度面临的复杂性与挑战，系统研

究了行车调度优化的理论框架与技术路径。通过分析国内外典型案例，结合大数据、人

工智能等前沿技术，提出了基于多目标优化的行车调度模型。研究表明，该模型能够

有效提升运营效率15%20%，降低乘客平均等待时间12%18%，同时实现能源消耗降低

8%10%。本文还构建了完整的实施方案与评价体系，为城市轨道交通网络化运营提供了

科学依据和实践指导。研究成果对推动城市轨道交通高质量发展、提升公共服务水平具

有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

城市轨道交通作为现代城市交通体系的主动脉，其运营效率直接关系到城市功能

发挥和居民生活质量。截至2023年底，我国已有55个城市开通轨道交通，运营线路总

里程突破1万公里，日均客流量超过8000万人次。随着网络规模不断扩大，线路间相

互交织、换乘节点增多，传统单线运营模式已无法满足网络化运营需求。行车调度作为

运营管理的核心环节，其优化程度直接影响运输效率、服务质量和运营成本。

网络化运营条件下行车调度面临多重挑战：一是客流时空分布不均衡性加剧，高峰

时段断面客流超员现象突出；二是线路间耦合度提高，单点故障易引发网络级联效应；

三是运营参数复杂化，发车间隔、停站时间等参数需要动态调整。在此背景下，开展行

车调度优化研究具有重要的理论价值和实践意义。

1.2国内外研究现状

国外学者在轨道交通调度优化领域起步较早，形成了较为成熟的理论体系。日本东

京地铁通过构建基于Agent的仿真模型，实现了对网络客流分布的精准预测；德国柏

林地铁采用遗传算法优化列车运行图，使线路运能利用率提升12%；美国纽约地铁开发

了基于机器学习的延误预测系统，准确率达到85%。

国内研究虽起步较晚，但发展迅速。北京交通大学团队提出了基于时空网络的列车

运行图优化模型；上海申通地铁集团建立了全国首个轨道交通智能调度中心；广州地铁

通过大数据分析实现了客流与运力的精准匹配。然而，现有研究多集中于单线优化，对

网络化条件下的协同调度关注不足，且缺乏系统性的解决方案。

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1.3研究内容与框架

本研究聚焦网络化运营条件下行车调度优化问题，主要内容包括：构建网络化运营

特征分析框架；建立多目标优化调度模型；开发智能决策支持系统；设计实施路径与评

价体系。研究采用理论分析、模型构建、案例验证相结合的方法，力求形成科学、实用、

可推广的解决方案。

全文共分为十四章节：第一章为引言；第二章分析政策与行业环境；第三章诊断现

状问题；第四章阐述理论基础；第五章设定研究目标；第六章设计技术路线；第七章制

定实施方案；第八章进行经济分析；第九章评估风险；第十章构建保障机制；第十一章

规划阶段成果；第十二章总结展望；第十三章为参考文献；第十四章为附录。

政策与行业环境分析

2.1国家政策导向

近年来，国家出台了一系列政策文件推动轨道交通高质量发展。《交通强国建设纲

要》明确提出”构建便捷顺畅的城市交通网”，《“十四五”现代综合交通运输体系发展规

划》要求”提升城市轨道交通智能化水平”。2023年交通运输部发布的《城市轨道交通运

营管理规定》强调要加强网络化运营管理，提高应急处置能力。

在技术标准方面，国家标准《城市轨道交通运营技术规范》（GB/T300122023）对

行车调度提出了明确要求，包括运行图编制、列车运行调整、应急处理等关键环节。这

些政策为行车调度优化提供了制度保障和方向指引。

2.2行业发展趋势

城市轨道交通行业呈现三大发展趋势：一是网络化运营成为主流，超过80%的地

铁城市已形成多线网络；二是智能化水平不断提升，AI、大数据、物联网等技术广泛应

用；三是绿色低碳要求日益严格，节能减排成为重要指标。

据中国城市轨道交通协会统计，2023年全国轨道交通平均准点率达到98.5%，但网

络化运营城市的准点率普遍低于单线运营城市约1.5个百分点。这表明网络化条件下的

调度优化仍