国内轨道交通客流组织研究现状综述

最新推荐文章于 2025-12-12 17:54:27 发布

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摘要

客流组织是城市轨道交通网络化运营的核心环节，其研究与实践水平直接关系到路网运行效率、服务品质与安全保障。本论文系统梳理了近年来国内轨道交通客流组织研究的主要进展，从研究维度的拓展、技术与方法的革新、以及研究热点与难点的变迁三个方面进行了全面综述。研究发现，当前研究已从单一车站的静态组织，转向“车站-线路-路网”多层级协同、常态与应急一体化、以及数据与模型双驱动的动态优化范式。以强化学习、时态知识图谱、多尺度地理加权回归为代表的智能方法正逐步与客流分配、运行图编制、乘客出行服务等传统问题深度融合-1 -4 -7。然而，面对多制式“四网融合”、极端客流韧性应对、乘客异质性服务等新挑战，现有研究在理论体系的统一性、技术方案的落地性、以及人本导向的深入性方面仍显不足。未来研究需在构建“供需精准匹配、状态实时推演、策略自适应生成”的智能协同管控体系上实现突破，以支撑我国轨道交通迈向更高质量的发展。

关键词：城市轨道交通；客流组织；研究现状；网络化运营；智能协同

1. 引言

随着我国城市轨道交通运营里程突破万公里、客运量持续攀升，大规模、高密度、网络化的运营特征日益显著-3。这一方面极大便利了公众出行，另一方面也使客流组织面临前所未有的复杂性：客流时空分布极度不均衡，车站换乘压力剧增，局部大客流风险与全网客流传播相互耦合。传统的、依赖人工经验与静态规则的客流组织模式已难以适应动态多变的环境。因此，科学、智能的客流组织理论与方法成为学术界与业界共同关注的焦点，相关研究也从早期的定性描述和经验总结，逐步走向定量化、模型化和智能化。

本综述旨在系统梳理国内轨道交通客流组织研究的最新现状，厘清其演进脉络、核心成果与发展方向。通过分析，旨在为后续理论创新、技术攻关和运营实践提供系统性参考。

2. 国内客流组织研究的主要维度演进

国内客流组织研究已形成多层次、多目标的研究体系，其关注点从微观设施延伸到宏观网络，从常态运营扩展到应急场景。

2.1 从“车站组织”到“网络协同”
早期研究多聚焦于单个车站内部的客流流线优化、设施能力匹配与瓶颈识别。随着网络化运营成为常态，研究视野扩展至线路及整个路网。当前研究强调 “站-线-网”协同 ，例如，优化列车运行计划（包括快慢车、灵活编组、多交路等）以从源头引导客流分布，缓解关键节点压力-1 -6；研究网络客流分配与列车运行的动态交互，实现运力与客流的精准匹配-1；探讨在多线路、多运营主体背景下，通过票务清分、信息共享、协同调度指挥实现跨线客流的高效组织-5。

2.2 从“常态管控”到“平急结合”
常态下的客流预测与运力配置始终是研究基础，但应对大客流、突发事件、设备故障等非常态场景的客流组织与应急疏散，已成为研究的重中之重。研究重点包括：建立基于实时监测数据的客流预警与动态评估模型；开发突发事件下客流传播与疏解的仿真推演技术；制定分级分类的应急预案与联动机制-8。研究目标是将应急响应从事后处置转向事前预判与事中快速控制。

2.3 从“运力导向”到“需求与服务导向”
研究范式正从以运输能力为中心的供给调整，转向以乘客需求与体验为核心的服务优化。这体现在：深入研究乘客出行行为的异质性，如通勤、休闲、就医等不同目的的出行链特征-7；探索基于乘客个性化需求的行程规划与信息服务，提升出行便利性-1；从乘客体验出发，优化换乘组织、信息服务、票务政策等，旨在提供“门到门”的高品质出行服务-3 -6。

3. 客流组织研究的技术与方法进展

新数据与新算法的融合，正深刻变革客流组织研究的方法论。

3.1 数据驱动的精细化认知
海量、多源的客流数据（如AFC刷卡数据、视频识别数据、手机信令数据）为精准认知客流规律提供了可能。研究不仅关注宏观OD（起讫点）和断面客流，更深入挖掘个体出行链、时空活动模式、客流构成（如通勤者比例）。例如，有研究利用智能卡数据，通过高斯混合模型（GMM）将车站划分为居住导向型、就业导向型等不同类型，从而精细化理解客流生成机理-7。客流大数据可视化技术也成为辅助运营决策的重要工具-8。

3.2 模型与算法的智能化升级
传统的运筹学、仿真模型正与人工智能技术深度结合。

在客流分配与预测方面，研究从基于图论的静态分配，发展到考虑乘客路径选择偏好、实时拥挤信息的动态分配，并开始融合机器学习模型提升预测精度和场景适应性-1。
在运行组织优化方面，强化学习（RL）因其在处理高维、时序决策问题上的优势，被引入列车运行图编制与调整、灵活调度等复杂问题中，展示了巨大潜力-1。
在车站组织方面，前沿研究开始构建时态知识图谱（TKG）模型，将车站设施、客流状态、管控措施及其时空演变关系进行形式化表征，以支持客流组织的智能推演、溯源分析与策略生成-4。

3.3 仿真与评估的深度融合
行人微观仿真（如AnyLogic, Legion）已成为评估客流组织方案、识别瓶颈、测试应急预案的标准工具。当前趋势是构建“客流-列车一体化仿真平台”，实现从乘客进站、候车、乘车、换乘到出站的全流程、全网络动态模拟，为“站-线-网”协同优化提供闭环验证环境-5。

4. 当前研究热点、实践与核心挑战

4.1 研究热点聚焦
当前研究热点紧密围绕行业发展的现实需求，主要集中在以下几个方向：

“四网融合”下的客流组织：干线铁路、城际铁路、市域（郊）铁路和城市轨道交通的融合发展，带来了出行需求复杂化、运行组织协同难、换乘衔接要求高等全新挑战，成为前沿研究焦点-5。
网络化运营的韧性提升：研究在极端大客流、设施故障等扰动下，如何通过灵活调度、客流管控、信息诱导等手段，快速恢复系统功能，保持服务可靠性。
面向乘客的精准服务：基于出行链挖掘和场景识别，研究动态票价、个性化信息推送、联程服务等，实现从“运人”到“服务人”的转变-6。

4.2 行业实践案例
理论研究已逐步落地并指导实践。例如，北京地铁2号线试点应用时态知识图谱模型辅助车站客流组织决策-4；上海、成都等地的地铁通过开行大站空车、直达列车、共线运营、灵活编组等创新运输组织模式，有效应对了潮汐客流和线路互联带来的复杂需求-6；行业内正大力推进利用大数据平台进行客流分析与运力动态调配-2 -8。

4.3 面临的核心挑战
尽管成果丰硕，但研究与实践仍面临多重挑战，如下表所示：

挑战维度	具体表现与原因
理论体系	尚未形成统一、普适的客流组织理论框架。现有模型多针对特定场景，跨层级、多目标协同优化的基础理论支撑不足-5。
数据与模型壁垒	多源数据融合度低，存在信息孤岛。先进AI模型（如深度学习）的可解释性差，与既有运营规则、专家经验的融合存在困难，导致落地信任度不足。
人的行为复杂性	现有模型大多将乘客简化为同质个体，对乘客的心理感知、从众行为、信息响应异质性等社会因素考量不足，导致策略可能“高效”但“不人性”。
体制机制约束	“四网融合”涉及不同制式、不同运营主体，在票制票价、调度指挥权、收益清算、应急联动等方面存在深层次的体制机制障碍，技术方案落地困难-5。