主持国家级与部省级项目
[1] 城市轨道交通网络限流与列车调整协同优化建模与仿真, 2015.01-~2018.12, 国家自然科学基金面上项目,批准号 61473210.
[2] 延误条件下城市轨道交通网络客流演变机理研究, 2011.01~2013.12, 国家自然科学基金青年基金,批准号51008229.
[3] 基于WiFi等多源数据融合分析的大客流预警及应急疏散研究, 上海市科委课题, 2018.07~2021.06.
[4] 城市轨道交通列车运行图编制规范,上海市交通委课题,2018.04~2019.12.
主要科研成果
理论成果:
基于客流时空分布特征的列车开行方案的编制模型和算法;满足高低峰时段差异性和多种交路形式并存的全日列车运行图的一次性生成理论与方法;车底的套跑与非套跑运用方式条件下运行图编制理论与方法;满足不同运行策略的列车运行时分仿真计算理论与方法;网络列车运行图的编制理论与方法;基于数据驱动的运行图能力评估方法;城市轨道交通站车协同限流组织方案优化;基于嗅探技术的客流实时预警理论与方法;轨道交通多源运营大数据融合与决策;轨道交通应急调度仿真理论与方法。
现场应用:
2003年,由徐瑞华教授领衔、申请人主导研发的列车运行图计算机编制系统(TPM)首次在上海地铁得到应用。随着我国地铁网络的不断扩充和运营方案的不断创新,TPM系统功能也得到不断完善和提升,应用范围日益扩大,目前已经在上海、北京、广州、深圳等20个城市近100条线路、多家设计研究单位和高等院校得到了应用,大大提高了运行图编制、调整及执行的效率。2019年,研发的“城市轨道交通应急调度仿真演练系统”在苏州地铁得到应用,系统应急场景覆盖面及仿真度高达99%,在全国轨道交通行业尚属首创[来源]。
科研获奖
[1]. 城市轨道交通网络运输组织综合优化及辅助决策, 上海市科技进步二等奖, 2017年,排名第二.
[2]. 城市轨道交通网络化运营决策支持关键技术及应用, 上海市科技进步二等奖, 2011年,排名第七
出版的教材
[1]. 江志彬主编,城市轨道交通网络列车运行组织与管理,同济大学出版社,2018
发表的主要成果
[1] Jinjing Gu, Zhibin Jiang, Wei-David Fan, et al. Real-Time Passenger Flow Anomaly Detection Considering Typical Time Series Clustered Characteristics at Metro Stations[J]. Journal of Transportation Engineering Part A: Systems, 2020, 146(4): 40200151-402001514.
[2] Zhibin Jiang, Jinjing Gu, Wei Fan, et al. Q-learning approach to coordinated optimization of passenger inflow control with train skip-stopping on a urban rail transit line[J]. Computers & Industrial Engineering, 2019, 1271131-1142.
[3] 江志彬,陈菁菁,谷金晶. 地铁智慧车站的内涵和实践途径[J]. 城市轨道交通研究, 2019, 22(09): 6-9.
[4] 洪玲,江志彬,段晓英. 高校实验设备在中学工程素养培养中应用[J]. 实验室研究与探索, 2019, (09): 282-285.
[5] 江志彬,刘天赋,徐瑞华,等. 铁路未来客运新需求分析及对策探讨[J]. 综合运输, 2019, 41(04): 1-6.
[6] Yanshuo Sun, Zhibin Jiang, Jinjing Gu, et al. Analyzing high speed rail passengers' train choices based on new online booking data in China[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2018, 9796-113.
[7] Fengbo Liu, Ruihua Xu, Wei Fan, et al. Data analytics approach for train timetable performance measures using automatic train supervision data[J]. IET Intelligent Transport Systems, 2018.
[8] Zhibin Jiang, Jinjing Gu, Yanzhao Han, et al. Modeling Actual Dwell Time for Rail Transit Using Data Analytics and Support Vector Regression[J]. ASCE Journal of Transportation Engineering, Part A: Systems, 2018, 144(11): 1-12.
[9] Zhibin Jiang, Wei Fan, Wei Liu, et al. Reinforcement learning approach for coordinated passenger inflow control of urban rail transit in peak hours[J]. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 2018, 881-16.
[10] 江志彬,刘伟,韩彦钊,等. 城市轨道交通网络客流大数据可视化[J]. 城市交通, 2018, 16(02): 70-75.
[11] 江志彬. 城市轨道交通网络列车运行组织与管理[M]. 上海: 同济大学出版社, 2018.
[12] 陈菁菁,江志彬. 基于WiFi嗅探数据的地铁网络客流分析技术[J]. 城市轨道交通研究, 2018, (5): 155-160.
[13] 刘峰博,徐瑞华,江志彬. 满足客流需求的地铁列车延误协同调整方法[J]. 同济大学学报(自然科学版), 2018, (02): 215-221.
[14] 谢英豪,江志彬,徐瑞华. 城市轨道交通断面客流数据可视化分析及优化[J]. 城市轨道交通研究, 2017, (01): 69-74.
[15] 李思杰,徐瑞华,江志彬. 城市轨道交通列车运行图能力与客流需求匹配度的评价方法[J]. 中国铁道科学, 2017, (03): 137-144.
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