一种交通枢纽通行风险指数判别方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种交通枢纽通行风险指数判别方法及系统，包括：定义通行设施中的人流参数；根据人流参数建立参数关系模型；结合所述参数关系模型和人流参数的参数分布特征进行统计分析，并根据所述通行设施的类型建立对应的风险指数模型；根据所述风险指数模型判断风险指数等级，本方案的好处在于：对于通勤类车站和枢纽类车站中各类通行设施内不同的行人流特征进行区分，从而发现通行风险的突变点特征，对各类枢纽的各类通行设施行人流关系图进行统计分析，分别建立对应的流体力学模型；统计分析得出各类不同通行设备的风险突变点；以密度、速度转化的通行成本为判断指标，将非线性关系转化为线性关系，得到风险指数。得到风险指数。得到风险指数。

【技术实现步骤摘要】
一种交通枢纽通行风险指数判别方法及系统


[0001]本专利技术属于轨道交通风险预警领域，具体涉及一种交通枢纽通行风险指数判别方法及系统。

技术介绍

[0002]作为轨道交通与城市生活交互的直接对接载体和线路之间的中转节点，车站具有吸引、聚集、转换、疏散等特殊功能。在北京，巨大规模的客流量既是对车站运营的考验，也是其重要性的集中体现。近年来，车站尤其是换乘站不断增多，部分车站通道、楼扶梯、出入口拥挤，乘客服务水平降低，存在严重的拥挤踩踏风险。
[0003]从运营安全状况和安全水平所具有的内涵来看，线路层面是一个包括行车组织到客运服务质量的多维对象，车站层面集中反映了客流和设备设施、土建结构之间的匹配所产生的拥挤风险，其本质是客流在时间轴和空间轴上所呈现的形态，如何设定风险描述参数，如何设计评价指标体系，这是标准设计的难点。
[0004]从运营安全状况和安全水平所面向的对象来看，路网不仅仅是线路的简单的物理集合，同时更是相互作用和相互协调的复杂系统；由于线路之间的存在显著的相互制约与干扰，各线路之间相互的风险转移、扩散、升级呈现出多本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：包括以下步骤：定义通行设施中的人流参数；根据所述人流参数建立参数关系模型；结合所述参数关系模型和人流参数的参数分布特征进行统计分析，并根据所述通行设施的类型建立对应的风险指数模型；根据所述风险指数模型判断风险指数等级。2.根据权利要求1所述的一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：所述人流参数包括：单位时间通行量、时长倍数、行人流密度、行人流速度、自由流速度、自由流通行时长、通行时长和通行距离。3.根据权利要求2所述的一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：所述参数关系模型包括：单位时间通行量、行人流密度和行人流速度的关系：单位时间通行量=行人流密度*行人流速度;自由流通行时长、通行距离和自由流速度的关系：自由流通行时长=通行距离/自由流速度;时长倍数、通行时长和自由流通行时长的关系：时长倍数=通行时长/自由流通行时长。4.根据权利要求1所述的一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：所述通行设施的类型包括通勤类车站上行楼梯、通勤类车站下行楼梯、枢纽类车站上行楼梯、枢纽类车站下行楼梯和车站通道，对应的所述风险指数模型为通勤类车站上行楼梯风险指数模型、通勤类车站下行楼梯风险指数模型、枢纽类车站上行楼梯风险指数模型、枢纽类车站下行楼梯风险指数模型和车站通道风险指数模型。5.根据权利要求4所述的一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：所述通勤类车站上行楼梯风险指数模型包括：通勤类车站上行楼梯密度函数=通勤类车站上行楼梯时长倍数
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通勤类车站上行楼梯表征截距；通过通勤类车站上行楼梯密度函数得出通勤类车站上行楼梯密度，对所述通勤类车站上行楼梯时长倍数的值进行广义线性划分并结合所述通勤类车站上行楼梯密度进行分析，得出通勤类车站上行楼梯风险指数。6.根据权利要求4所述的一种交通枢纽通行风险指数判别方法，其特征在于：所述通勤类车站下行楼梯风险指数模型包括：通勤类车站下行楼梯密度函数=通勤类车站下行楼梯时长倍数
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通勤类车站下行楼梯表征截距；通过通勤类车站下行...

【专利技术属性】
技术研发人员：李健，杨博，窦园园，王琼，李红涛，单耀，薛新聪，
申请(专利权)人：华北科技学院中国煤矿安全技术培训中心，
类型：发明
国别省市：