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A Data-Driven Urban Metro Management Approach for Crowd Density Control

机译：一种数据驱动的城市地铁管理方法，用于人群密度控制

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Large crowding events in big cities pose great challenges to local governments since crowd disasters may occur when crowd density exceeds the safety threshold. We develop an optimization model to generate the emergent train stop-skipping schemes during large crowding events, which can postpone the arrival of crowds. A two-layer transportation network, which includes a pedestrian network and the urban metro network, is proposed to better simulate the crowd gathering process. Urban smartcard data is used to obtain actual passenger travel demand. The objective function of the developed model minimizes the passengers’ total waiting time cost and travel time cost under the pedestrian density constraint and the crowd density constraint. The developed model is tested in an actual case of large crowding events occurred in Shenzhen, a major southern city of China. The obtained train stop-skipping schemes can effectively maintain crowd density in its safety range.
机译：大城市的大型拥挤事件对地方政府带来了极大的挑战，因为当人群密度超过安全门槛时可能会发生人群灾害。 我们开发了一个优化模型，以在大拥挤事件期间生成紧急列车停止跳过方案，这可以推迟人群的到来。 建议一个双层运输网络，包括行人网络和城市地铁网络，以更好地模拟人群收集过程。 城市智能卡数据用于获得实际乘客旅行需求。 开发模型的客观函数最大限度地减少了行人密度约束下的乘客总等待时间成本和行程时间成本，以及人群密度约束。 开发的模型是在中国主要南部城市深圳发生的大型拥挤事件的实际情况。 所获得的火车停止跳过方案可以有效地保持其安全范围内的人群密度。

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