基于数字孪生的城市轨道交通线网客流运行监测及动态评估关键技术研究

交通运输、仓储和邮政业

本项目依托北京城建交通设计研究院有限公司多年在轨道交通客流监测与调度领域的研究基础，已形成“1个数据底座+N个应用系统”的产品体系，涵盖城市轨道交通客流动态分析系统、预测系统、线网仿真系统等软件平台，并已取得包括“城市轨道交通系统运力负荷评估方法”“基于数字孪生的地铁车站客流监测方法及系统”等在内的多项授权发明专利和软件著作权，具备良好的技术成果转化基础和落地能力。

项目拟与城市轨道交通运营企业、政府交通管理部门及智慧城市平台等建立合作机制，共同推进成果在城市轨道交通运行调度平台中的集成应用，探索与信号系统、AFC系统、站控系统的接口开发和融合部署，同时需要具备边缘计算、AI视觉识别等能力的软硬件厂商参与联合转化。

仅限国内转让

技术成果将有效提升轨道交通系统的实时客流监测和应急调度能力，预计可节约运营管理成本50万元/线路，系统可支撑15条线路、500座站点的运行，运行周期可达5-10年科技创新类-申报表。同时，将带动相关设备与软件产品的产业链发展，推动城市轨道交通向智慧化、数字化方向转型，提高城市交通运行效率与市民出行满意度。

基于数字孪生的城市轨道交通线网客流运行监测及动态评估关键技术研究

北京市西城区人民政府

项目聚焦我国城市轨道交通从“建设为主”向“运营为主”、从“经验决策”向“数据驱动”转型过程中存在的核心瓶颈问题，充分结合轨道交通网络化、多线运营、换乘密集、负荷时变等典型运行特性，致力于构建一套具备全链条数据融合能力、全要素状态感知能力与多场景响应能力的智能轨道运营技术体系，为我国城市轨道交通系统的高效、安全与韧性运行提供关键技术支撑。 项目以提升轨道交通系统运行效率、管理精度与乘客服务体验为核心目标，重点开展以下四方面研究内容： 4.1 轨道交通实时动态监测技术 本方向旨在解决现有AFC系统感知粒度粗、时间延迟大、空间覆盖有限等问题，拟构建融合边缘计算、智能视频识别、蓝牙探针、WiFi感知等多源数据的高频动态感知体系，实现对站台、候车区、换乘通道、站厅、列车车厢等重点区域的客流密度、流向、变化趋势的实时采集与结构化建模。通过布设轻量级边缘计算节点，提升数据处理实时性，支持分钟级更新频率，并实现异常聚集、流向倒灌等运行风险的自动识别与报警。 4.2 轨道交通运力负荷评估指标体系 围绕“网—线—站”多层级运营结构，建立一套统一的轨道交通运行状态评价指标体系，构建包括线路满载率、站内拥挤度、区间负荷系数、换乘压力指数、运行指数等级等核心指标，系统刻画轨道交通系统各层级的负荷状态与运行压力。通过引入空间-时间分布建模与等级划分机制，支持运行状态的可视化表达与分级预警，形成可量化、可比对、可联动的轨道运行指数体系，为调度优化、资源配置、服务评估等提供数据依据。 4.3 轨道交通客流预测与大客流预警技术 本方向面向节假日、高峰期、突发事件、重大活动等典型情境，通过整合历史客流数据、天气数据、事件日志等多元数据，构建基于机器学习与时序建模的短时客流预测模型，实现分钟级、站点级、线路级的客流变化趋势预测。引入场景分类识别机制与预警等级划分策略，形成面向多情境的大客流动态预警机制，提前识别运行风险并自动联动疏导与调度策略，提高系统的前瞻性与主动防控能力。 4.4 轨道交通智能调度与应急响应辅助决策体系 在实时感知、负荷评估与客流预测等基础能力之上，聚焦于构建支持城市轨道交通“运行常态+应急状态”全场景响应的智能辅助决策体系。系统以运行策略库、应急处置模板与调度优化模型为核心，通过集成算法模型与规则引擎，实现对列车运行计划、班次节奏、换乘组织、进出站引导等多维度运行参数的智能推荐与策略生成。 平台依托数字孪生可视化系统，支持多种调度与应急方案的在线预演、可视评估与动态调整，赋能运营管理人员在突发事件、客流激增、设备故障等复杂情境下快速做出科学决策。系统建立“预警触发—策略联动—响应执行—效果反馈”的闭环协同机制，有效提升运营组织在不同运行状态下的预测预判能力、资源协同能力与响应调度效率。