Las emergencias tienen un impacto significativo en el flujo de pasajeros del transporte ferroviario urbano. Es de gran importancia práctica predecir con exactitud el flujo de pasajeros del transporte ferroviario urbano y llevar a cabo investigaciones sobre su distribución temporal y espacial en condiciones de emergencia. En la actualidad, las unidades operativas de transporte ferroviario urbano utilizan la información de videovigilancia principalmente para procesar emergencias y rara vez emplean la tecnología de visión por ordenador para analizar la información recopilada sobre el flujo de pasajeros. En consecuencia, este documento propone un modelo de distribución temporal y espacial basado en el flujo de pasajeros para las emergencias del transporte ferroviario urbano basado en el CPT. En primer lugar, se aclaran las categorías y la clasificación de las emergencias en el transporte ferroviario urbano, se analizan los factores que afectan a la selección de la ruta de los pasajeros y se establece un modelo generalizado de costes de viaje para los pasajeros en situaciones de emergencia. En segundo lugar, se establece un modelo de comportamiento de elección de ruta para el transporte ferroviario urbano basado en la teoría de la perspectiva acumulativa. Por último, tomando Pekín como ejemplo, se analiza el comportamiento de los viajeros en situaciones de emergencia a partir de modelos de regresión logística múltiple y se analiza el impacto de las emergencias en el comportamiento de los viajeros en el transporte ferroviario. Los resultados de la investigación muestran que la teoría de la perspectiva acumulativa puede describir mejor que los modelos existentes el comportamiento de elección de ruta de los pasajeros del transporte ferroviario en situaciones de emergencia, y este modelo es de gran importancia para gestionar las emergencias del transporte ferroviario urbano. El modelo propuesto en este artículo puede proporcionar una base teórica para que el gobierno y los departamentos pertinentes formulen medidas de gestión del tráfico.
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