1.一种城市轨道交通网络客流限流方法，其特征在于，包括以下步骤：第一步：模型假设，具体内容如下：

明确问题，进行如下假设：

a.运行时刻及停站方案在问题采用的运行图时间范围中不变；

b.旅客进站时间已知，出站时间由城市轨道交通系统决定；

c.进站后旅客不离开系统，必然乘坐城市轨道交通完成出行；

d.下车乘客快速离开车站，不占用车站站台空间；

第二步：城市轨道交通路网模型建立；运用图论相关知识，构建以车站为节点、车站间线路为边的城市轨道交通网络拓扑结构模型；

第三步：原始数据收集与处理，具体子步骤如下：S31：数据收集

获取以下数据：客流OD数据、各站各列车到发时刻、各车站各个时段的客流需求、各车站站台能力；客流OD数据从城市轨道交通AFC系统获取；客流OD数据包含了旅客进站时间、旅客进站地点、旅客出站时间和旅客出站地点；

S32：原始数据处理

运用数据库技术，对客流OD数据进行处理，得到模型所需要的客流数据；

第四步：构建虚拟运行线，具体子步骤如下：

S41：设每条运行线是由具有先后顺序的在站到达、出发时间组成的集合，lt＝{τd1,t,τa2,t,τd2,t,…,τai,t,τdi,t,…,τdn-1,t,τan,t}；其中τai,t、τdi,t分别表示t次列车到达、离开i站的时间，i，n表示车站编号，i，n∈S，t∈T；

将客流OD数据图形化，形成了图上的客流弧；将客流弧与列车运行运行图整合到一张网络中，形成客流-运行图网络；

S42：虚拟运行线构建，网络客流转换为线路客流；

基于OD间的有效路径与步骤二中构建的城市轨道交通网络拓扑结构模型，将起点延伸至经过该起点的实际列车的起始站，终点延伸至经过该终点的实际列车的终到站，从而构造出一条虚拟的列车运行线路，再结合实际运行线路的运行图与换乘站间的换乘时间，形成虚拟运行线路的运行图，在将不同运行线路上的运行线进行匹配时，要满足换乘时间要求，且与满足换乘时间后的第一条运行线进行匹配；

构造好虚拟运行线路的运行图后，结合S41中的客流—运行图网络，得到虚拟运行线的客流—运行图网络；将虚拟运行线路上的客流匹配到虚拟运行线路运行图的时空网络弧上，以此转化为网络流问题；

对所有OD点对间的有效路径都构造一条虚拟运行线路，然后将相同的虚拟运行线路进行合并，得到了整个地铁网络的虚拟运行线路的集合，在这基础上将网络客流控制转化为线路客流控制；

第五步：网络客流分配，具体步骤如下：

首先需要对城市轨道交通网络客流进行分配；分配时以随机用户均衡理论为基础，采用Logit模型对客流进行分配，不考虑运能约束，求出OD点对间有效路径的客流承担率；设OD对(i,j)，该OD对间的有效路径集合为Ki,j，乘客选择第k条有效路径的概率 如下式所示，其中，θ为阻抗相关参数， 表示OD对(i,j)间的第k条有效路径广义费用；

具有如下性质：

根据AFC刷卡数据，以同向相邻两次列车离开车站的时刻进行时段划分，得到不同OD点对间时段客流量pi,j,t，结合由Logit模型得到乘客选择第k条有效路径的概率 可以得到第k条有效路径上的时段客流量 如下式所示：将分配到有效路径上的客流匹配到虚拟线路r上，得到虚拟运行线线路客流；

由于OD点对间的有效路径可能存在于多条虚拟运行线路，所以在匹配时需要满足以下规则：

没有换乘的客流与没有换乘的虚拟运行线路进行匹配，换乘一次的客流与具有一次换乘的虚拟运行线路进行匹配；换乘两次的客流与具有两次换乘的虚拟运行路线进行匹配；

结合上述规则，当对于OD点对(i,j)，当乘客从i到j站选择第k条有效路径属于虚拟运行路线r上的部分或整条时，将OD点对(i,j)间第k条有效路径上的时段客流量 与虚拟运行线路r上从i到j站的时段客流量 进行匹配，如下式所示；

基于列车运行图对OD客流量进行时段划分，车站i的时段表示为[τdi,t,τdi,t+1]，τdi,t表示t次列车离开i站的时刻；

用 表示时间段[τdi,t-1,τdi,t]进入i站通过虚拟路线r去往j站的客流量；

第六步：网络客流转化为线路客流，具体子步骤为：S61：虚拟运行线路客流计算：

在上文对网络OD客流进行了分配，得到了在虚拟运行线路r上的od时段客流量 为了对每条虚拟运行线上的客流进行流平衡推导，需要对车站与车次进行重新编号，虚拟运行线路上的时段OD客流为 与原时段OD客流 之间的匹配关系如下式所示；

在上式中， 表示实际地铁路网上，在i站计划乘坐t次列车通过虚拟路线r到达j站的乘客，即在时间段[τdi,t-1,τdi,t]进入i站通过虚拟路线r去往j站的客流量；wi,r,α为0-1参数，表示实际网络上车站i在虚拟运行路线r上的编号为α时值为1，其它为0；ut,r,t'也为0-1参数，表示在虚拟运行路线r中，第t′次虚拟列车包含实际t次列车时值为1，其它为0；

表示在虚拟运行路线r上，在α站计划乘坐t′次列车到达β站的乘客；

S62：虚拟运行线路客流指标计算：

(1)在虚拟运行路线r上，从t′-1次列车离开到t′次列车离开时(在时段 )进入车站α的乘客数为 如下式所示；

指在虚拟运行路线r中，在α站期望乘坐t′次列车去β站的进站人数，即在时间段进入α站的去β站的乘客数；

(2)在虚拟运行路线r上，t′次列车在α站增加的乘客数为指在虚拟运行路线r中，在α站乘坐t′次列车去β站的乘客数；

(3)在虚拟运行路线r中，乘t′次列车在β站的下车人数为 如下式所示；

(4)在虚拟运行路线r上，t′次列车离开α车站时，在α站剩余去β站的乘客数为 如下式所示；

指在虚拟运行路线r上，t′次列车离开α车站前(乘客还未上车)，车站α的站台上由α站去β站的乘客数，如下式所示；

假设站台的乘客在列车到达车站时没有上车，而是在列车离开车站时一瞬间完成上车；在虚拟运行路线r上，t′次列车离开α车站前，即在时刻 前，车站站台的总人数由在时间段 进入车站的乘客和t′-1次列车离开后车站剩余的乘客组成的；当t′时，

(5)在虚拟运行路线r上，t′次列车离开α车站前(乘客还未上车)，车站α站台上的总乘客数为 如下式所示；

(6)在虚拟运行路线r上，t′次列车离开车站α时的载客量为 如下式所示；

第七步：将虚拟运行线路客流匹配到实际城市轨道交通路网中，具体子步骤如下：S71：实际城际轨道交通路网客流指标计算

(1)在实际城市轨道交通网络中，对应于每一条自然运行线路，t次列车离开车站i前车站总的乘客人数为zi,t，根据公式(11)，可推出对应的实际路网中车站总的乘客人数zi,t，如下式所示；

式中mi,t为0-1参数，表示当实际t次列车包含i站时值为1，否则为0；

(2)在实际地铁网络中，对应于每一条自然运行线，t次列车离开i站时的载客量为loadi,t；根据公式(12)，推出实际网络中对应的载客量loadi,t；如下式所示：式中 为0-1参数，表示在虚拟运行路线r中，α站后为换乘弧时值为1，其它为0；

(3)在实际城市轨道交通网络上，从t-1次列车离开到t次列车离开时进入车站i的乘客人数为xi,t；根据公式

(4)限制进站人数；在实际地铁网络中，从t-1次列车离开到t次列车离开时限制进入车站i的乘客人数为xri,t，即车站i在时间段[τdi,t-1,τdi,t]内限制进站人数，如下式所示；

S72：实际城市轨道交通网络下，客流指标约束(1)客流需求约束；

(2)上车乘客人数约束；上车乘客人数不能超过站台总人数；

(3)下车乘客人数约束；在虚拟运行路线r上，t′次列车在所有车站的上车乘客人数总和与在所有站的下车乘客数总和相等；

(4)列车载客能力约束，在实际地铁网络中，t次列车离开i站时的载客量不能超过列车的最大载客量；

上式中QT为列车的最大载客量；

(5)站台能力约束；在实际地铁网络中，t次列车离开i站前，车站i的站台乘客人数不能大于车站站台最大的容纳人数；

上式中Gi为车站i的站台所能容纳的最大乘客数；

第八步：运用步骤二中的数据，利用商业优化求解软件进行求解，具体子步骤如下：S81：以基于运行图的地铁网络多车站协同客流控制优化模型的目标函数为客运周转量最大化，如下式所示：

式中z为客运周转量最大的目标函数值；loadi，t为地铁路网上，t次列车离开车站i时的载客量；ci，t为在地铁网络中，在t次运行线上，车站i后的区段长度；

S82：将步骤二的数据进行预处理，公式(1)-(4)为预处理步骤，然后将预处理之后的数据作为模型的输入数据，最后利用商业优化求解软件IBM WebSphere ILOG CPLEX对模型公式(5)-(22)进行求解；

第九步：根据步骤八的求解结果，得出轨道交通网络中各个车站在整个早高峰的总控流率、控流人数、时段控流情况以及轨道交通网络各车站协同控流的最优策略。