近年来我国以高铁为代表的铁路系统获得了极大的发展，随之而来的一系列运营管理问题亟待研究解决。以铁路部门现场实际需求为牵引，系统梳理周末、小长假、黄金周、春暑运、客流淡季、短期站改施工、可预见自然灾害等场景信息，总结多年来我国铁路运营管理业务部门工作经验，研究提出客流高峰期等多场景下的铁路旅客列车运营方案调整理论方法、工作体系与作业流程，并研发相应的辅助决策支持系统。

上海等超大城市人口规模大、聚集程度高、居民出行频繁，轨道交通系统作为其客运交通的骨干 ，网络大规模客流已成常态，因自然灾害、事故故障、人为或意外突发事件等引起的非常态大客流事 件日益频繁且一旦发生将带来重大负面影响。近年来本研究组在上海市科委科技创新行动计划、上海市社科基金、上海市人大常委会等资助下，围绕该问题完成了如下研究工作：（1）从城市轨道交通大客流事件界定入手，区分大型活动大客流、事故/故障大客流、高峰小时大客流3类大客流事件，定量分析了其形成原因及其传播机理；（2）从网络化运营管理角度探讨构建了适合于当前我国城市轨道交通网络化运营实际的大客流网络客流分布计算体系；（3）基于网络均衡和区域协同视角，提出了非常态大客流条件下线路协同限流与车站客流管控模型；（4）此外，结合近年来国内特大城市重大公共安全事件教训，从宏观层面上对城轨交通大客流事件应急处置及立法需求进行了研究。

城市轨道交通的维修保障也归属于其“大运营”的范畴，对保障城轨系统运营安全有着重要影响。传统上其车辆检修主要依靠人工操作及经验，大量日常积累的检测数据未能利用。近年来本研究组结合现场需求痛点及数据资源，主要开展了如下研究工作：（1）基于轮对尺寸参数的海量测量数据，发现轮对磨耗规律，提出了“经济镟修”策略，并建立了基于“经济镟修”的数据驱动轮对维修管理优化模型；（2）基于日常“扣放车”记录数据，引入模糊集理论，建立了车辆整车维修优化模型，并在此基础上提出了城市轨道交通车辆安全“扣放车”规则。