【数学建模】matlab模拟重庆三号线地铁运行

1 简介

主要为解决列车运行状态自动监视提供一种可行的思路和方法,通过借助Matlab等已经较为成熟的技术工具,使得软件具备处理大规模数据并显示给调度人员的能力。在研究过程中,主要集中在数据处理和视图显示两个方面,数据是该仿真的核心模块,通过对原始运行状态数据的各种处理,保证该仿真具备实际运用的基本功能,其中创新之处即为通过调用Matlab接口函数,对数据进行矩阵式处理,借助Matlab处理大规模矩阵数据的能力,增强仿真软件的实用性和可靠性。在视图处理方面,主要以列车调度人员为核心进行设计,通过多种方法,把仿真软件对各种数据的处理结果显示在终端,供调度人员分析判断使用。论文最后分析了本设计中存在的不足之处,还需要提高代码的执行效率,并增加完善软件的功能,将会是今后工作中重点研究的方向。

2 部分代码

clc,clear,close all
warning off
feature jit offtic
%重庆轨道三号线全长55.5km,共设39个站点，5个折返站，2个车辆段%折返站：鱼洞、九公里、四公里、龙头寺、江北机场
%车辆段：童家院子车辆段（接轨于龙头寺车站）,道角车辆段（接轨于鱼胡路） 
%运行方式：双线双向，右侧运行，通过能力24/h
%下行方向：鱼洞-江北机场 上行方向：江北机场-鱼洞
%时速：最高运行时速75km/h,最低不低于30km/h
%编组：近期6辆编组 962人/列，远期8辆编组 1292人/列
%开行间隔：正向最小行车间隔150s,(鱼洞站实际折返间隔不应大于150s)%设置各站最小 停站时间，取5的整数倍
%换乘站和折返站停车时间不小于30s
global t_zhan;
t_zhan=0.75;
%设置开行间隔 高低峰 傍晚
global t_low;
global t_peak;
global t_night;
t_low=4;
t_peak=3;
t_night=5;global station_P;
global station_Q;
global station_M;
global station_N;
global station_O;
station_P=39;
station_Q=32;
station_M=26;
station_N=12;
station_O=1;
%设置车库位置
global cheku_1;
global cheku_2;
cheku_1=35;%为方便展示效果，车库位置设在容易观察的位置
cheku_2=19;%各时段时刻
t_1_innitial=6.30;
t_2_innitial=8.00;
t_3_innitial=10.00;
t_4_innitial=16.00;
t_5_innitial=18.00;
t_6_innitial=22.30;
%转换为分钟
global t_1_Ditu;%底图时间为原始时间，不需要提前
global t_2_Ditu;
global t_3_Ditu;
global t_4_Ditu;
global t_5_Ditu;
global t_6_Ditu;
t_1_Ditu=fix(t_1_innitial)*60+t_1_innitial-fix(t_1_innitial);
t_2_Ditu=fix(t_2_innitial)*60+t_2_innitial-fix(t_2_innitial);
t_3_Ditu=fix(t_3_innitial)*60+t_3_innitial-fix(t_3_innitial);
t_4_Ditu=fix(t_4_innitial)*60+t_4_innitial-fix(t_4_innitial);
t_5_Ditu=fix(t_5_innitial)*60+t_5_innitial-fix(t_5_innitial);
t_6_Ditu=fix(t_6_innitial)*60+t_6_innitial-fix(t_6_innitial);TQ=20;%向前提前TQ平移时间
global t_1;%列车运行时分区段，需要提前，以保证高峰期前提前出库
global t_2;
global t_3;
global t_4;
global t_5;
global t_6;
t_1=t_1_Ditu-TQ;
t_2=t_2_Ditu-TQ;
t_3=t_3_Ditu-TQ;
t_4=t_4_Ditu-TQ;
t_5=t_5_Ditu-TQ;
t_6=t_6_Ditu-TQ;
%P\Q\M\N\O站之间的运行时分（包含中间站停站时间）
global t_MN;
global t_NM;
global t_QM;
global t_MQ;
global t_PQ;
global t_QP;
global t_ON;
global t_NO;
t_MN=32.5;
t_NM=33.17;
t_QM=13.75;
t_MQ=13.83;
t_PQ=31.83;
t_QP=31.33;
t_ON=30.83;
t_NO=31.17;%设置各站最小折返时间
T_ZHEFAN_P=5;
T_ZHEFAN_Q=5;
T_ZHEFAN_M=5;
T_ZHEFAN_N=5;
T_ZHEFAN_O=3;%冲突约束间隔
global I_FD;
global I_FF;
global I_FD_zhanqian;
I_FD=0.2;
I_FF=0.2;
I_FD_zhanqian=1;
%检查站冲突约束间隔
if (t_peak-t_zhan)<I_FDfprintf('高峰时段发车间隔与停站时间不满足基本发到约束')%error('Cannot calculate with given values')keyboard;%return 继续
elsefprintf('满足基本发到约束');
end%action
GONGXIAN_DFTIME;
JIAOLU_HUAFEN;translation_zhanqian;%站前调整模型一 初始布点平移% 冲突约束调整
% tzcs_Q=Yueshu(QD_ROAD2,QF_ROAD1,I_FD);
% tzcs_M1=Yueshu(MD_ROAD1,MF_ROAD3,I_FD);
% tzcs_M2=Yueshu(MD_ROAD2,MF_ROAD3,I_FD);
% tzcs_N1=Yueshu(NF_ROAD1,ND_ROAD3,I_FD);
% tzcs_N2=Yueshu(NF_ROAD2,ND_ROAD3,I_FD);
% 
%save all_dd-cf_time;
%load('all_dd-cf_time.mat')
Ditu_picture;%铺画底图
CHEDI_JIAOLU_GOUHUA;%车底交路勾画
yunxingxian1234_PICTURE;%铺画运行线
toc%计时

3 仿真结果

4 参考文献

[1]闫志鹏. 地铁列车仿真系统研究[D]. 北京交通大学.

博主简介：擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，有科研问题可私信交流。

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