不同类型城市轨道交通车站站台客流特性对比研究

随着轨道交通的发展,站台客流拥挤、服务效率低等问题越来越受到重视,研究城市轨道交通客流特性是解决该问题的基础。本文从个体行为和群体行为两个角度重点对不同类型城市轨道交通车站站台上的乘客行为进行对比分析。在乘客个体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台高峰和平峰时段乘客个体的步幅、步速、步频等属性的特点及之间的关系,并进行建模分析;在乘客群体行为方面,主要研究不同类型城市轨道交通车站站台出站乘客流速度与密度的关系以及针对乘客候车区选择特性分析建模。通过上述分析,得到不同类型城市轨道交通车站站台乘客行为规律及模型,为地铁车站根据自身类型进行客流组织和站台服务设施布置提供一定的理论依据。     

客流特征视角下的轨道交通网络特征及其脆弱性

为提高城市轨道交通网络脆弱性评估的客观性, 将乘客需求特性集成到网络脆弱性的计算中; 在城市轨道交通网络Space L空间下静态拓扑结构的基础上, 以客流为权重建立了轨道交通加权网络; 基于客流指标提出了车站连接强度和加权节点介数, 用于反映动态网络结构特征, 度量节点间相互作用强度; 针对城市轨道交通网络客流的时空特性, 结合网络客流需求特性, 基于出行消耗最大容限阈值, 构建了站点故障条件下的乘客有效路径子图和网络客流的OD损失率, 进而评估城市轨道交通网络的脆弱性; 以西安城市轨道交通网络为例, 从网络客流视角分析了城市轨道交通网络特征及其脆弱性。研究结果表明: 西安市轨道交通网络具有小世界网络特性, 平均路径长度为10.7, 其中小寨站和北大街站为网络关键节点, 其车站连接强度分别为166 795、149 059, 加权节点介数分别为0.365、0.369, 这两个站点的中断对西安市轨道交通网络效率的影响分别为40.1%、39.4%;乘客出行容限阈值极大地影响着网络中站点的重要性排序, 网络脆弱性随着乘客出行容限阈值的增大而逐渐降低; 脆弱性与介数的相关性强于脆弱性与度和强度的相关性, 随着出行容限阈值的增大, 加权介数与其脆弱性的关联性逐渐降低。可见, 提出的计算指标和方法突出了客流特征与乘客需求对轨道交通网络脆弱性的影响, 能够很好地体现轨道交通网络的功能特性。      

基于WIFI数据的城市轨道交通乘客出行时空轨迹推定

针对复杂轨道交通网络环境中乘客出行路径选择与站内走行行为的问题,传统方法由于缺乏时空维度的详细数据,所得结果与实际情况易存在偏差。城市轨道交通网络WIFI信号的逐渐覆盖和移动终端数量的持续增长,提供了大量无线定位信息资源。为实现乘客出行时空轨迹的精准化识别,利用轨道交通网络范围内的WIFI信号数据,建立基于乘客完整出行链的轨道交通超级网络,提出基于改进的接收信号强度指示(RSSI)定位算法的乘客出行轨迹推断模型。通过实验测试验证了该方法的可靠性,结果表明:该方法能更为准确地推断乘客在城市轨道交通网络及车站内的综合出行过程,可为城市轨道交通客流分析、票务清算等提供理论与技术支持。     

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地铁站台客流的顺利出站与换乘导向标识提供的有效引导服务关系密切.本文对地铁站台导向标识系统的布局优化方法进行了研究.首先根据导向标识的服务特点,提出了基于信息熵理论的标识引导服务效能的计算方法,考虑到乘客与导向标识的交互特点,以分段概率函数的形式表达乘客接受引导服务的过程;其次以导向标识协同服务效能最大为目标,建立了导向标识布局优化模型,证明简化后的模型是基于协同覆盖的选址模型,并设计启发式算法对模型求解.最后将该模型应用于站台出站导向标识布局优化中,优化后标识服务效能增加32.5%,引导范围增加39.16%.计算结果证明,该模型有效提升了导向标识系统的服务效能,可以为更多乘客提供引导服务.     

城市轨道交通车站站台行人交通特性

为了确定城市轨道交通车站站台行人交通特性,以北京市地铁2号线西直门站站台视频资料为基础,观测站台区域行人交通行为,分析行人速度、候车位置分布、密度时空分布特性。分析结果表明：与街道环境相比,站台区域行人自由流速度均值偏高,且站台与楼梯邻接区域行人速度随密度的增大下降较快;车辆到达之前行人候车呈队列形式,车辆到达后呈扇形分布在车门两侧;站台区域行人密度时空分布受轨道交通车辆班次影响,表现出规律性波动变化。     

考虑客流引导和小群体行为的地铁车站疏散模型

地铁车站疏散过程客流引导及小群体行为均对人员疏散行为及疏散结果产生较大影响. 为更加有效地模拟真实疏散情况,研究了考虑客流引导和小群体行为的社会力模型. 该模型通过分析小群体运动特征及客流引导策略对行人期望速度的影响,对既有社会力模型进行修正;针对地铁车站站台人员疏散过程,设计更贴近实际情况的多智能体感知及决策流程,构建基于多智能体技术的疏散仿真模型. 以北京地铁西直门2号线站台为研究对象展开研究,结果表明客流引导及小群体效应对疏散时间、疏散效率、瓶颈区域及绕行距离均有显著影响:客流引导可提高疏散效率18%～45%,小群体行为则会增加绕行距离17%.      

基于人与环境交互作用的交通枢纽导向标识布局评估

为优化轨道交通枢纽的导向标识布局,提升运营效率与服务水平,分析了人与空间环境交互作用下旅客寻路行为与导向标识的交互特性,在此基础上,利用元胞自动机建模思想,构建了旅客寻路行为仿真模型,建立了标识布局评估指标体系,通过输入客流、设施设备等参数,应用GSign系统分析了标识引导下旅客寻路效果,提出了动态仿真定量评估方法.通过北京南站典型场景仿真试验进行了实证研究,结果表明:对典型进站、出站及换乘流线的标识优化后,旅客平均走行速度分别提高了4.0%、3.2%和13.3%;仿真模型输出结果与实际结果的平均相对误差约为7%.      

基于时段分布的市郊轨道交通车站滞留客流分布算法

市郊轨道交通车站滞留客流的分时段预测,关系到运营计划的调整、乘客出行 方式的选择、出行时间的预估等,尤其对市郊线路快慢车模式下开行方案的优化具有重 要意义.首先引入出行方式角度费用理论,分析了乘客公交出行与地铁线路形成的角度费 用,构建了角度费用模型Anglecostm,n k ,计算乘客的流失率VPn ,进而确定因滞留客流达到 阈值而导致的乘客流失量.其次,以AFC获取的客流数据为支撑,结合角度费用模型对乘 客流失量的计算,提出了一种基于时段的滞留车站客流分布预测方法,接着分析了站台 候车客流与通过列车实际载客情况两者之间的客流交互规律,提出了候车客流-列车载 客量影响动态交换模型,并分析和研究该模型求解算法.最后,以某市郊线路进行实例演 算,预测结果可为轨道交通开行方案优化提供理论和方法支持,对运营计划临时调整,客 流预测及引导模型的补充等提供参考.     

轨道交通车站行人路径选择研究

为了解轨道交通车站内的客流分布特征,对车站内行人路径选择的影响机理进行分析,可知路径选择是步行网络特性、线路特性等外部因素以及出行者内部因素相互作用直至均衡的过程。依据效用最大化理论,以步行距离、步行时间、垂直步行设施类型和路径重复系数为路径选择的主要影响因素,建立了行人路径选择的多项Logit模型。选取上海市轨道交通3号线赤峰路站为调查对象,收集车站静态信息以及行人步行路径、步行时间等动态信息,利用SPSS软件对模型进行标定,量化分析了各影响因素对行人路径选择作用的大小。经过模型检验,模型预测的总体正确率为78%。     

考虑换乘时间影响的城市轨道交通路径选择行为研究

研究乘客路径选择行为有助于掌握城市轨道交通网络客流分布规律.本文在分析城市轨道交通乘客路径选择行为影响因素的基础上,重点考虑换乘时间对乘客换乘费用感知的影响.实际调查表明,乘客感知的换乘走行时间与实际的换乘走行时间符合幂函数分布.本文将换乘走行时间惩罚系数设定为换乘走行时间的幂函数.在此基础上,本文构建了乘客出行广义费用模型,采用改进的深度优先算法搜索两点间的有效路径,并利用Logit 随机路径选择模型计算各有效路径的选择概率.最后,以北京市轨道交通网络的数据对提出的模型和算法进行验证,案例分析结果验证了本文提出的模型的合理性.     

基于网络客流传播的轨道交通关键站点识别

为了更为真实的反映城市轨道交通网络的实际运营情况,在复杂网络理论基础上,进一步考虑客流因素的影响,提高网络中关键站点识别的准确性,通过分析站区间断面客流来源,根据普通站和换乘站的客流运输功能特征,分别构建了客流传播模型,对历史刷卡数据配流统计标定模型参数,并结合复杂网络的度与介数提出了4个关键站点识别指标.以某市轨道交通网络为例,利用刷卡数据对某工作日早高峰时段进行了全网动态客流演示并展示关键车站.研究结果表明:关键线路为1号线与10号线,南站、西二旗、天通苑附近乘客滞留严重,客流负荷强度大的车站更易受到大客流的冲击;本文所构建的客流传播模型可动态显示全网各区间等级及滞留车站的变化,并能综合真实客流、线路运输能力以及线网结构三方面的指标识别关键站点,可更有效地为轨道交通网络安全管理提供参考.     

城市轨道交通乘客换乘决策因素分析

许多城市的轨道交通系统已经完成从单线运营到多线网络化运营的转变.伴随网络化发展而来的集中换乘客流,给轨道交通的规划建设与安全运营提出了挑战.以上海市轨道交通为例,通过对比手机信令与客流分配模型两种统计途径下的换乘客流差异,探究乘客换乘行为特征与换乘决策影响因素.将绕行换乘行为归纳为6类:高辨识度换乘车站、换乘不便捷车站、多功能复合型车站、长距离少换乘、避免拥堵和纸面地图误导.考虑轨道交通换乘站自身属性,对未来城市轨道交通客流分配模型提出改进方向,为轨道交通网络规划提供参考.     

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充分考虑城市轨道交通网络中影响乘客路径选择的主要因素,包括乘车时间、换乘次数和换乘时间,通过对换乘时间进行惩罚,构造了包括换乘在内的城市轨道交通网络的路径广义费用模型,基于随机效用理论分析了乘客的路径选择行为.根据最短路径费用定义OD之间的有效路径集合,同时,使用路径相对费用代替路径绝对费用,对传统Logit模型进行改进,提出基于改进Logit模型的城市轨道交通网络客流分配方法.采用基于图的遍历算法确定OD间的有效路径.最后,以2008年北京市轨道交通网络为研究对象,对模型和算法进行了分析和验证.     

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分析了影响城市轨道交通乘客路径选择的主要影响因素,建立了城市轨道交通路径选择的广义费用函数,并分析乘客在城市轨道交通网络中的路径选择行为。应用Logit模型对城市轨道交通网络的客流分配问题进行了理论建模,通过统计调查数据对模型和算法进行了有效性验证。通过问卷调查数据,采用极大似然估计方法,标定了模型中的参数,在有效路径搜索算法方面,提出了一种基于深度搜索优先和分支界定思想的有效路径搜索算法,以得出符合现实的有效路径集合。最后,在北京市轨道交通网络客流中,运用本文所提出的模型和算法估算了立水桥站到国贸站OD对之间各有效路径被选取的概率,并通过实测调查数据进行了验证,结果表明了本文所提出的模型和算法的有效性。     

地铁车站AFC终端设备合理设置对客流的引导作用分析

地铁车站是客流集散的场所,客流引导工作是车站的重点工作之一。车站上的AFC终端设备的主要作用是能出售单程票、为储值卡充值和检验车票的有效性,并能处理日常票务工作。通过确定跟客流相匹配的设备数量,合理布局设备,提高设备的稳定性和乘客的使用效率等手段,合理设置AFC终端设备,对客流有正确的引导,缩短乘客在车站的时间,一方面有利于车站组织客流,另外一方面可以提高乘客的出行效率。     

城市轨道交通网络协调限流优化研究

轨道交通高峰时段乘客滞留站台已经是运营管理部门面临的重大安全问题,考虑到目前运能提高空间较小,提出了对相关车站进行客流控制的安全管理措施。通过分析轨道交通客流特征及其拥堵传播规律;在满足安全约束条件下,基于受影响乘客数最少为目标构建路网协调客流控制优化模型;并设计了基于遗传算法的求解方法;最后以实际路网为背景进行了案例分析,验证了该模型和算法的有效性。     

城市轨道交通网络新线接入后的客流预测

城市轨道交通网络新线接入后,网络拓扑结构和客流时空规律都将发生较大变化。提出通过可达性指标将进出站量预测、OD分布量预测、基于路径选择模型的随机客流分配等阶段关联,构建客流预测模型。进出站量预测时,构建土地利用替代指标,避免对新车站周边土地利用、社会经济属性等进行调查;同时由目的地选择效用计算得到车站可达性指标,描述车站位置对进出站量的影响。OD分布量预测时,构建目的地选择模型,可适应拓扑变化后的场景,模型中OD可达性指标由路径选择效用计算得到。构建的路径选择模型,综合考虑了影响乘客路径选择的各因素。最后,对广州市地铁6号线接入后的客流进行建模预测,各模型参数均符合统计检验要求且客流预测精度较高。     

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城市轨道交通网络是由轨道线路和车站组成的复杂网络,利用复杂网络理论探讨轨道线网的可靠性对提升其可达性和运营效率有重要意义. 采用space L方法对广州轨道交通网络进行了拓扑建模,计算分析了节点度、聚类系数、平均路径长度等指标及其分布规律,并重点研究了换乘车站故障情况下整个轨道交通网络受影响程度及可靠性. 结果表明,现阶段广州轨道交通网络呈现随机网络的特征,换乘车站发生运营故障将严重影响网络中的较长距离出行,降低轨道交通网络的客流吸引度,广州轨道交通网络在换乘车站故障后其全局效率降低,局部效率不变,车站之间的紧密程度较差.     

基于复杂网络理论的广州轨道交通网络可靠性研究

城市轨道交通网络是由轨道线路和车站组成的复杂网络,利用复杂网络理论探讨轨道线网的可靠性对提升其可达性和运营效率有重要意义. 采用space L方法对广州轨道交通网络进行了拓扑建模,计算分析了节点度、聚类系数、平均路径长度等指标及其分布规律,并重点研究了换乘车站故障情况下整个轨道交通网络受影响程度及可靠性. 结果表明,现阶段广州轨道交通网络呈现随机网络的特征,换乘车站发生运营故障将严重影响网络中的较长距离出行,降低轨道交通网络的客流吸引度,广州轨道交通网络在换乘车站故障后其全局效率降低,局部效率不变,车站之间的紧密程度较差.     

市域快慢车越行组织下乘客选择行为研究

快车对慢车的越行影响了市域轨道交通快慢车运营组织下乘客换乘选择行 为.本文考虑乘客的时间感知差异,按照乘客出行起讫点的车站种类划分乘客,建立出行 广义费用模型;采用了Logit 模型求解案例中各类乘客的路径选择概率,并分析影响因素 的灵敏度.结果表明：换乘时间感知系数或始发站发车间隔增加时,乘客选择需换乘路径 的概率减小而选择慢车直达的概率增加;乘客出行途经车站数量或快车越行慢车次数增 加时,乘客选择需换乘路径的概率增加而选择慢车直达的概率减小.说明快慢车运营方式 适用于线路较长且乘客出行距离较远的市域轨道交通,能诱发乘客为了节省出行时间而 选择可能需要换乘的快车.