Resumen

El flujo de pasajeros está aumentando drásticamente con la implementación del sistema de red de metro en las grandes ciudades de China. Como nodos de convergencia de las líneas de metro, las estaciones de transferencia necesitan asumir más pasajeros debido a la cantidad de demanda de transferencia entre diferentes líneas. Por lo tanto, las instalaciones de transferencia tienen que enfrentar una gran presión, como la congestión de peatones u otras situaciones anormales. Con el fin de evitar la congestión de peatones o advertir a la administración antes de que ocurra, es muy necesario predecir el flujo de pasajeros en transferencia para pronosticar las congestiones peatonales. Así, basándose en la teoría de regresión no paramétrica, se propuso un modelo de predicción de flujo de pasajeros en transferencia. Para probar e ilustrar el modelo de predicción, se utilizaron datos de flujo de pasajeros en transferencia durante un mes en la estación de transferencia de XIDAN para calibrar y validar el modelo. Al

• Materias:Sistemas no lineales Dinámica no lineal Red de tráfico dinámico Algoritmo alométrico Sistema conmutado
• Subjects:Nonlinear systems Nonlinear dynamics Dynamic traffic network Allometric algorithm Switched system
• Palabras claves:Flujo de pasajeros; Sistema de red de metro; Estaciones de transferencia; Demanda de transferencia; Congestión peatonal; Modelo de predicción
• Keywords:Passenger flow; Subway network system; Transfer stations; Transfer demand; Pedestrian congestion; Prediction model