基于AFC系统的城市轨道交通客运量计算方法Word下载.docx
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LIUJianfeng1,HUANGYue2,ChenFeng1
(1BeijingTransportationResearchCenter,Beijing100055;
2Beijing)
Abstract:
与中文摘要对应
Keywords:
keyword;
keyword(除专有名词外均小写)
0引言
为适应城市化发展的需要,国内各大城市均在加快轨道交通建设。
目前,一些大城市如北京、上海、广州等的城市轨道交通网络已初步建成,客流网络化特征初步显现,乘客在轨道交通网络中的出行时空分布特征及出行路径选择行为均发生了较大变化。
网络化运营条件下,线路客运量由两部分构成:
本线进站量和换乘量.在换乘方面,国内外轨道交通网络的运营模式总体上分两种:
一是无缝换乘模式,即一票到目的地;
乘客经由不同运营商经营的线路时,在付费区换乘,不再刷卡,如伦敦等.在无缝换乘模型下,存在着客运量计算和票价清分问题。
二是采用出付费区换乘方法,乘客需要多次购票,增加了乘客的不便,降低了整个轨道交通系统的吸引力,如东京等。
后者采用的有障碍换乘模式(站外换乘),可以通过辅助手段准确记录乘客的乘车路径,整个乘车路径中所涉及到的所有换乘站点都被准确的记录下来,不同的运营线路之间独立收费。
因此在这些城市的轨道交通中并不涉及客运量推算与票价清分问题.
北京等城市轨道交通系统采用了各线路间“一票换乘"
模式,即无障碍站内换乘模式。
由于轨道交通路网规模的不断扩大、乘客在轨道网络中的路径选择不断增多,且无障碍换乘模式乘客换乘过程模糊,增加了客运量推算与换乘交易清分的难度。
本文通过分析影响乘客路径选择的主要因素,在此基础上建立路径选择模型,提出了一种基于地铁IC卡数据的客运量推算方法,并对实际网络进行测算以验证算法的可行性和有效性,
1线路与网络客运量构成分析
在城市轨道交通网络中,一条线路的客运量由本线进站量和换乘量两部分组成(见图1),即线路客运量=本线进本线出客运量+本线进它线出客运量+它线进本线出客运量+它线进它线出并途经本线客运量。
全网客运量=∑线路客运量。
图1线路客运量的构成
由以上分析可知,要得到线路客运量,必须推算出轨道网络中任意一OD对之间所有有效路径被选择的人数,再通过数据统计分析,推算出各线路的实际客运量。
2客运量推算模型
2。
1全网站点OD矩阵推算
通过地铁IC卡数据,可以获得乘客的进站线路、进站车站、进站时间、出站线路、出站车站、出站时间等信息。
由于采用无缝换乘方式,乘客换乘时不刷卡,因此,乘客进站后,为到达终点站,中间要经过哪些线路、在哪些换乘车站换乘等信息未知。
图2通过地铁IC卡数据推算全网站间OD矩阵
为计算方便,本文提出了以IC卡数据为基础,建立全网站点OD矩阵,再通过遍历该OD矩阵,推算出每一OD对之间所有有效路径被选择的概率,进而推算出选择任一有效路径的运量。
2.2有效路径选择分析
由于采用了无缝换乘模型,在路径选择方面,地铁IC卡数据可提供给我们的有用信息只有乘客的起点站和终点站信息。
然而,在任意OD对之间,乘客实际出行路径是哪条,却无从知晓。
本文以北京市轨道交通网络为例进行分析,图2为轨道网络图,目前运营轨道线路共有8条.
图2北京市运营轨道交通线网
例如,将十三号线的五道口站和一号线四惠站当做一个OD对进行分析,从上车站五道口站到达目的站四惠站,可供选择的路径有多条,不同路径所经历的换乘车站数目、行车时间,换乘时间均有所不同,表1列出了该OD对之间的部分有效路径。
表1五道口站—四惠站OD对间部分有效路径分析
路径
换乘次数
行车时间
途径线路
换乘站1
换乘站2
换乘站3
换乘站4
路径1
4
50。
53
M13→M10→M05→M02→M01
知春路
惠新西街南口
雍和宫
东单
路径2
49。
17
M13→M02→M05→M10→M01
西直门
国贸
路径3
39。
03
崇文门
路径4
3
45。
87
M13→M10→M05→M01
路径5
42。
33
M13→M02→M05→M01
路径6
41.83
路径7
2
41.00
M13→M02→M01
建国门(内环)
路径8
38。
M13→M10→M01
路径9
37。
83
复兴门
路径10
36.00
建国门(外环)
2.3影响路径选择的因素
乘客在城市轨道交通网络中的路径选择问题,受多种因素影响,这些因素主要有:
旅行时间、票制与票价、换乘时间或次数、换乘方便性、乘客舒适度等。
北京市目前实行一票制的票价方案,票价对路径选择的影响可以不做考虑,设定影响路径选择的因素:
-S为旅行时间
-H为换乘次数。
定义不同路径选择的效用函数为:
公式
(1)
其中:
为随机误差项;
公式
(2)
式中,w=1…n,n为OD对之间的所有可供选择的路径数,表示乘客在出行过程中对换乘的敏感度.
2.4路径分配模型
将上述效用函数建立Logit模型为:
公式(3)
若有两条路径费用分别为100和105时,费用为100的路径选择概率为0.512,这与实际经验是基本相符的;
而按原模型计算,费用为100的路径选择概率为0。
993。
这说明,改进后的模型比原模型更符合实际情况.模型中两个未知参数和可通过调查数据进行标定求解。
2.5客运量计算模型
通过遍历全网站间OD矩阵,应用路径分配模型计算每个OD对之间所有有效路径被选择的概率,可推算出选择任一条有效路径的人数。
进而可推算出各线路间相互交换的客运量,代入上述客运量计算公式,可计算出各线、全网客运量。
3求解算法
3.1总体流程
算法的总体流程如下图所示,首先需标定出Logit模型中的未知参数,通过地铁IC卡数据得到全网站间OD矩阵后,遍历该OD矩阵中的每一OD对,并计算出任一OD之间所有有效路径被分配的运量。
图3算法的总体流程图
3。
2路径搜索算法
城市轨道交通网络可以用图论中的“带权的有向图”即网来描述,将各车站看作节点,任意两个节点之间的路径看作有向网的边。
设图表示一有向交通网络,其中表示节点集,表示路段集。
对于网络中的每条路径,均有一个广义费用值与之相关,一条从起点到终点的路径由一系列路段组成,该路径上的广义费用是指该路径上的所有路段广义费用算术和。
在较为复杂的城市轨道交通网络中,每一对理论上存在无数条路径,但乘客只会考虑有限的路径,这一部分路径称之为有效路径,可以用广义费用范围来加以约束。
有效路径的选取是客流分配的基础,而寻找有效路径的关键在于数据结构如何反映路网结构关系。
目前用于搜索有效路径的算法有K短路搜索算法和Dial算法,但K短路搜索算法计算量大,一般只适合于求解简单网络的有效路径,而Dial算法容易遗漏环形网络的有效路径。
本文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,该算法首先假定路径中的每个节点都不可重复,每条线路不可重复使用,且当路径已知费用大于该对广义费用最大阈值时,停止该条路径搜索,返回上一层节点。
约束条件表述如下:
其中,
Co,cs:
表示从起点车站到达当前车站的广义费用;
Cmax:
表示当前OD对中广义费用的最大值;
Cmin:
表示当前OD对中广义费用的最小值;
E:
为有效路径集合;
Sc:
表示已遍历过的车站集;
lc:
表示已遍历过的线路集。
3.3路径分配模型求解算法
从Logit模型中可以看出,当时,趋于1,即所有乘客均选择这条路径;
当时,乘客将会均匀分布在所有可选路径上,因此,可以把看作度量出行者总体对路网熟悉程度的指标,而一般来说,出行距离越短,路网熟悉程度越高,因此可以看成与旅行时间相关的参数。
从广义费用定义中可以知道,是换乘次数的惩罚因子,通过调查可知它与旅行时间和换乘方便性紧密相关.以调查数据为基准,可采用极大似然估计方法对算法中的参数、进行估值,也可通过统计分析软件,如SPSS,计算模型中的未知参数.
4算例分析
以图2所示的北京轨道交通网络为例进行分析,通过调查数据对模型进行标定,结果为:
=8。
2383,=13。
6972。
为扩大样本数量,不失一般性,增设上地站为起点站,增设四惠东站为终点站,即OD对中,O站为上地站和五道口站,D站为四惠站和四惠东站。
该OD对间,调查样本数量共57人次,地铁IC卡共记录707人次。
调查样本与模型推算对比情况如下表所示.
表2调查样本与模型推算结果比较
调查样本数
样本选择概率
广义费用
模型选择概率
模型推算人次
0.00
105.32
0。
001320435
1
00
103.96
001577062
93。
82
00588509
45.87
1
0.02
86.96
014359374
10
42.33
83。
42
0.022727387
16
41。
2
0.04
82。
92
0.024253168
10
18
68。
39
0.160266067
113
38.53
11
0.19
65.93
0.2208285
156
37.83
13
0.23
65。
23
241858674
171
19
63。
306924242
217
从上表分析可以得出,同一路径的样本选择概率与模型推算概率较为接近,可认为模型推算结果较好的反映了实际路径选择情形。
此外,乘客对换乘次数的增加较为敏感,以路径5和路径6为例,两者的行车时间相差不大,但由于路径5较路径6增加一次换乘,导致两路径被选择的
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