背景技术

成网运营方便了乘客的出行，同时吸引了更多的乘客，进而在某些情况下产生大客流现象，比如早晚高峰的通勤大客流、节假日的出行大客流等。成网运营条件下的城市轨道交通系统，路网结构更加复杂，乘客在轨道系统的换乘方式，以及列车的行车组织方式越来越多样化，使得轨道交通运营系统更加复杂，日常突发事件频率增加。在轨道交通客流较大时，一旦发生突发运营事故，将会造成区域性运营问题，且会对相邻区域造成一定的影响，影响轨道交通系统及乘客的运营效率与运营安全。

在无缝换乘的轨道交通系统中，乘客换乘更加方便，但系统无法记录乘客的具体路径选择情况，为轨道交通的运营管理增加了难度。城市轨道交通的票务清分、拥堵预测、关键路段的识别等工作，以及在发生突发运营事故时，对轨道交通各路段的客流的预测及客流控制等都是基于客流在路网不同路段上的分配进行的，因此合理的客流分配方法对轨道交通的运营管理十分重要。越来越多的学者对客流分配模型进行完善，由于模型校核难度、相关数据量有限等因素，尽可能使分配结果更加合理，为运营者把握轨道交通系统的运营状况提供数据支持。

在上述背景下，网络化运营的城市轨道交通系统，其路网结构更加复杂，乘客的路径选择更加多样，出行更加便利，突发运营事件的发生，给轨道交通安全运营带来了更大的挑战。本发明以轨道交通发生短时中断事件为背景，考虑乘客在突发运营状态下的有限理性，更加接近乘客实际的路径选择状态，对轨道交通发生短时中断运营时段内的客流进行分配，为轨道交通系统的运营组织工作提供理论基础。

现有技术研究主要体现在客流分配模型、有效路径搜索算法、客流分配算法及轨道交通路径阻抗建立等方面，但研究中还存在一些不足，尤其针对城市轨道交通发生突发事件的研究方面，已有研究利用累积前景理论建立模型考虑乘客决策时的不完全理性，主要应用于城市道路交通中，或将其应用于出行者的联合出行中，针对轨道交通发生突发事件时，在轨道交通系统内的乘客的出行决策较少。鉴于此，本发明以城市轨道交通系统发生短时中断情况为研究背景，分析中断后路网结构发生变化时，考虑乘客在该状态下进行路径决策的不完全理性，分析轨道交通乘客在该情况下的路径决策行为，对中断时间段内的路网客流进行分配，使分配结果更加合理。