本文从数据挖掘的概念出发,针对上海地铁目前的规模及今后的发展趋势,提出了时间序列预测法客流数据挖掘分析方法,对目前已经形成网络化运营的上海地铁客流分析非常有效,使得挖掘出的结果更具指导意义,为上海地铁运营、建设部门提供重要的指导意义。
本文采用计算机仿真技术,建立了地铁车站的疏散模型,获得了每个时刻的人员分布状态,找到了不利于人员疏散的"瓶颈"位置。同时指出了现有地铁站台疏散时间的计算方法的不足之处。通过模拟详细分析了地铁自动检票闸机对人员疏散的影响,模拟结果显示,地铁自动检票闸机的存在,降低了人员疏散的效率,在研制疏散预案以及现场指挥时需要审慎地考虑闸机的影响。文末就此提出了一些合理建议。
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