Hybrid Scheduling Model Based on Fare Incentives for Peak Time Interval of the Metro: The Harbin Metro System
Notice bibliographique
Résumé
Considering the operation efficiency of the metro system, the boarding queuing problem is a complex and intractable dilemma caused by the security and ticket checking process in urban metro stations, especially for the mass-transit metro system in China. In this study, a novel scheme of fare differentials based on demand control and congestion management for reducing congestion in the metro boarding process was proposed. In addition, we extended Vickrey’s point-queue model into a boarding congestion model incorporating the bidesired departure time considering the security and ticket checking process in stations as a continuum bottleneck. The train-run and departure time choosing behaviors of passengers under different schedule gaps of the adjacent train runs are explored when the boarding system achieves user equilibrium in the proposed model. Then, we examined the demand regulatory mechanisms of fare incentives (fare differentials) in reducing the queuing boarding time in metro stations when the optimization of the schedule gaps is ineffective in the pattern of mass-scale travel demand. The analytical solutions of these two optimal methods (schedule gaps and fare differentials) for boarding congestion management are presented. After comparing the two congestion-reduced methods, the fare incentive rule has a better regulation effect on the smoothing of travel demand. The results of the sensitivity analysis using numerical simulations reveal the regulatory mechanism of fare differentials in reducing the queuing time and increasing the incremental revenue. (1) The demand threshold is only related to the boarding capacity and schedule gaps (i.e., the greater the boarding capacity and schedule gaps, the greater the passenger capacity of the metro station). (2) The effect of fare incentives in reducing the boarding congestion is better if the lower fare is implemented in the later train runs. (3) A lower fare differential between two adjacent metro runs can be used to regulate the proportion of staggered passengers in the queuing line to reduce the crowd gathering in the metro station hall when travel demand is high, meanwhile, a higher fare differential between two adjacent metro shuttles can increase incremental revenue effectively. (4) The measure of fare differentials causes worse results in both the reduction of the queuing time and the increase of the incremental revenue when the metro travel demand is lower than the demand threshold. This conclusion is consistent with the pattern of reality and experience. Therefore, the definition and judgment conditions of demand thresholds, introduced in this study, can provide theoretical guidance when implementing fare incentive policies in aviation and metro networks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».