专利名称：城市轨道交通网络客流分布的分阶段多路径模型算法的制作方法
技术领域：
本发明属于城市轨道交通网络化运营条件下，网络客流分析与预测、运力合理配置技术领域。
背景技术：
客流是轨道交通运营组织的基础，是实现轨道交通票款收入科学合理清分的前提，也是网络运营计划制定和协调的重要依据。城市轨道交通网络客流分布的计算方法与轨道交通网络的换乘模式密切相关。轨道交通系统内部的换乘包括有障碍换乘和无障碍换乘。有障碍换乘条件下，乘客换乘其他线路时需要在换乘站重新购票或者通过换乘间机，由于这种情况下乘客的出行路径十分明确，网络客流分布计算相对较为简单；而无障碍“一票换乘”条件下，特别是在城市轨道交通网络规模不断扩大、结构日趋复杂的情况下，乘客在任意两站间的出行往往具有路径选择的多样性，出行的具体路径无法准确确定，因此有必要研究基于无障碍换乘的城市轨道交通网络客流分布计算模型和方法。目前国内外针对无障碍换乘的轨道交通网络客流分布计算方法主要基于最短 (距离或时间)路径，即将OD (Origin-Destination，起讫点)客流根据该OD间的最短(距离或时间)路径来分配。该方法较为简单，在路网规模不大、网络结构简单、对结果精度要求不高的条件下，是进行客流分布计算的一种简便方法；但其不足是只根据距离或者时间某一要素进行路径选择分析，忽略了影响乘客出行路径的其他因素，且不能体现乘客选择多样化特征，因此，该方法在合理性和科学性上具有一定的局限性。
发明内容
为了适应我国城市轨道交通网络化运营管理的要求，针对无障碍“一票换乘”的实际，我国城市轨道交通管理部门相应地成立了自动售检票系统清算管理中心(ACC，AFC ClearingCenter)，根据AFC(Auto Fare Collection，自动售检票系统)系统生成的大量分时OD客流，进行轨道交通客流分布计算和统计以及票款收入的清分。为有效地满足ACC客流计算和票款清分的业务需求，本发明在分析影响乘客出行的主要因素及实现的基本原则基础上，提出一种基于乘客出行综合阻抗的分阶段、多路径概率分配的网络客流分布模型及方法，实现依据OD客流数据计算城市轨道交通网络客流的整体分布，并基于客流分布计算结果进行相关客流指标的计算。为达到上述目的，本发明的解决方案是本发明是基于各城市的轨道交通自动售检票系统清算管理中心(ACC)AFC清分问题的实际背景而提出的一种适用于解决海量OD数据的阻抗分阶段、多路径客流分布模型和相关客流指标计算方法。阻抗分阶段、多路径客流分布模型是将影响乘客出行的确定性因素和非确定性因素分成两阶段来对路径的客流分配比例进行计算和修正，以时间单位的综合出行阻抗为主确定客流在路径上的初始分配比例，再考虑路径上的换乘次数和拥挤程度对该比例进行修正；而后根据生成的全OD客流分配路径集，基于时间窗约束对分时网络客流分布及各类客流指标进行计算，模型和算法流程见附
图1所示。具体包括以下步骤(1)城市轨道交通乘客出行综合阻抗的建立城市轨道交通乘客出行综合阻抗是进行客流分配的重要参数，也是路网属性抽象的重要内容。由于在无障碍“一票换乘”条件下，一旦OD确定，则在该OD间所有路径上出行的票价是相同的，因此采用广义旅行时间作为综合出行阻抗。综合出行阻抗包括路段上 (即区间)的阻抗和节点处(即车站)的阻抗。路段阻抗(Aij)用列车在该区间的运行时间来表示；节点阻抗(Bk)则是乘客在车站所花费的时间，在通过车站节点阻抗为列车的停站时间；而对于换乘车站，所花费的时间包括换乘走行时间和换乘候车时间。考虑到同样的时间，换乘走行及候车过程与乘车过程比较，乘客对前者的心理感觉时间要长。因此，换乘站的节点阻抗用换乘时间乘以一个换乘放大系数(α (α ≥l))来表示，即通过一个换乘放大系数将换乘时间转换为同等意义上的乘车时间。①路段阻抗Aij = tjj(1)②节点阻抗a)通过车站Bk = tk(2)b)换乘车站
权利要求
1.一种城市轨道交通网络客流分布计算方法，其特征在于将影响乘客出行的确定性因素和非确定性因素分成两阶段来对路径的客流分配比例进行计算和修正，以时间单位的综合出行阻抗为主确定客流在路径上的初始分配比例，再考虑路径上的换乘次数和拥挤程度对该比例进行修正；而后根据生成的全OD客流分配路径集，基于时间窗约束对分时网络客流分布及各类客流指标进行计算。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于包括以下步骤(1)建立城市轨道交通乘客出行综合阻抗；(2)搜索出行路径；(3)确定有效路径集；(4)分层计算多路径客流分配比例；(5)计算时间窗约束的网络客流指标。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(1)中采用广义旅行时间作为综合出行阻抗，综合出行阻抗包括路段上的阻抗和节点处的阻抗，路段阻抗Au用列车在该区间的运行时间来表示；节点阻抗Bk则是乘客在车站所花费的时间，在通过车站节点阻抗为列车的停站时间；而对于换乘车站，所花费的时间包括换乘走行时间和换乘候车时间；换乘站的节点阻抗用换乘时间乘以一个换乘放大系数α来表示， α ^ 1，即通过一个换乘放大系数将换乘时间转换为同等意义上的乘车时间；①路段阻抗Aij = t^.(1)②节点阻抗a)通过车站Bk = tk(2)b)换乘车站父)-(3)其中，tk为列车在k站的停站时间；IkM为在k站由线路ρ转至线路q的换乘时间，包括换乘走行时间和候车等待时间，其中换乘走行时间等于换乘距离(dkM)除以乘客的平均步行速度(ubx)，而候车等待时间可以取换乘线路发车间隔(I,)的一半；为了便于计算机实现路径搜索，考虑将节点阻抗转换为路段阻抗；针对不同的车站性质，通过车站的阻抗叠加到以该站为起点的区间阻抗中，修正成为新的路段阻抗；而换乘车站虚拟弧的阻抗可以认为是路段阻抗。基于上述的变形，路段时间阻抗ta可以表示为Ia- SCje- + ^)+ (1-(4)其中ta:路段a的时间阻抗；δ :0，1变量，当路段为区间时，δ =1;当路段为换乘弧时，δ =O0
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(2)中考虑OD间K短路径的搜索，并对其合理性进行判断，生成有效路径集，从而在有效路径中进行客流分配；针对轨道交通的拓扑网络中OD间的可能路径数目多，并且要保证不含重复节点及不漏掉路径，可采用基于深度优先的Deletion Algorithm删除路径搜索算法；该算法的核心是通过在有向图中已有的最短路径上删除某条弧，并寻找替换的弧来寻找下一条可选的最短路径，删除算法实际上是通过在有向图中增加附加节点和相应的弧来实现的Stepl 利用Dijkstra算法求得有向图(N，A)中以开始节点s为根的最短路径树，标记从开始节点s到结束节点t之间的最短路径为Pk，k = 1 ；St印2 如果k小于要求的最短路径的最大数目K，并且仍然有候选路径存在，令当前路径P = Pk,转St印3;否则，程序结束;Step3 找出当前路径P中从第一个节点开始的入度大于1的第一个节点，记为nh;如果 nh的扩展节点n’h不在节点集N中，则转Step 4，否则找出路径P中nh后面所有节点中，其对应的扩展节点不在N中的第一个节点，记为ni，转Step 5 ；Step4:为节点nh构建一个扩展节点n’ h，并把其添加到集合N中，同时从图(N，A)中所有nh的前驱节点连接一条到n’h的弧，弧对应的权重不变，添加这些弧到弧集A中，但nh 在P中的前一个节点IV1除外；计算从开始节点s到n’ h的最短路径，并记Hi = nh+1 ；St印5 对于P中从Iii开始的所有后续节点，记为η」，依次执行如下操作①添加~的扩展节点n’j到节点集合N中；②除了路径P中~的前一个节点IV1外，分别连接一条从~前驱节点到其扩展节点η’」 的弧，弧上的权值保持不变，并把这些弧添加到弧集A中；另外，如果ρ中~的前一个节点 Hjm具有扩展节点n’ J^1的话，也需要连接一条从n’ J^1到n’ j的弧，权值和弧(ι^，!^)的权值相等；③计算从开始节点s到n’j的最短路径；St印6 更新当前最短路径树，求得从开始节点s到结束节点的当前扩展节点t(k)’之间的最短路径为第k条最短路径，令k = k+Ι，转2继续；其中，扩展节点上一条最短路径上的节点可能会在求取下一条最短路径的过程中进行扩展，也就是在上次节点集合的基础上增加相应的新节点，这些新的节点均称为扩展节点，一个扩展节点仍然可能会在求取下一条最短路径的时候进行扩展；前驱节点就是最短路径中某个节点的前一个节点。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(3)中通过路径搜索算法得到的K条渐短路径中，一些不合理的路径可以认为乘客不会选择，不参与客流分布的计算，同时考虑到不同轨道交通线路运营时间窗的限制，需要对K条路径的合理性进行判断，从而生成有效路径集；①运营时间判断在某个时间段内，如果K条可选渐短路径集合中的某条路径在运营时间之外，则该路径不作为有效路径参与客流的分担，不能包含在有效路径集中；路径的运营时间可通过该路径的起点站有效运营时间来表示，起点站有效运营时间为起点车站的首末班时间和该路径中各换乘站首末班时间反推起点站进站时间的交集；②出行阻抗阈值判断通过路径搜索算法得到的K条渐短路径中，一些不合理的路径可以认为乘客不会选择，不参与客流分布的计算；这样的路径有效性检验主要通过出行阻抗阈值来判断；假设两站之间的K条可选渐短路径集合中，最短路径的阻抗值为Tminf，如果次短路径或者其他更次短路径的阻抗值较最短路径的出行阻抗值超过某一个范围，即大于Tma/时，认为该次短路径或次次短路径不合理；可以合理地假定，当Tminf较小时，Tffla/与Tminf成正比，当Tminf足够大时，出行阻抗值的容许区域上界固定；可以表示为
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(4)中 ①基于综合出行阻抗的多路径概率确定各条路径客流分配比例是以各路径的综合出行阻抗为基础，根据一定的概率分布模型来确定的；设OD两站之间的k条有效路径集*L{k}f，选择路径L/的概率SPi (i = 1，…， k)；显然，Pi是关于路径综合出行阻抗的函数。设各有效路径的综合出行阻抗分别为I (i =1，……k)，并满足Ifs r/玄…τ/，那么对于Pi,有如下特性(i)□厂口1，即一对车站之间全部有效路径客流分配的比例之和等于1 ；/Π1(ii)若<=Tf，则Pi = Pj,即阻抗值相等的路径被选择的概率相等；(iii)1 ^ P1 ^ P2彡……彡Pk彡0，即阻抗值越大的路径被选择的概率越小，其中最小阻抗值路径被选择的概率最大；(iv)若T/非常接近I\f，即最短路径阻抗值Tminf，则Pi应该很接近P1,即当阻抗在I\f 附近时，Pi的下降速率很小；也就是说，乘客对乘坐时间在I\f附近变化不太敏感；(ν)随着阻抗值的增加，Pi的递减速率将迅速增加，即路径被选择的概率将迅速减少； 实际上，乘客对乘坐时间的较大延长会比较敏感；由于各OD间有效路径的数目不确定，因此，采用通过计算各路径参与客流分担的一个效用值S来确定各路径客流分配的比例；路径的客流分配效用值越大，其客流分配比例也越大，假定最短路径参与客流分担的效用值最大，且S= 1 ；—般，路径客流分配效用与其综合出行阻抗超出最短路径综合出行阻抗的程度χ有关；路径的综合出行阻抗超过最短路径综合出行阻抗越多，该路径客流分配效用值越小，从而分担OD客流的比例也越小；对客流调查的结果分析，可以得到两者之间的相互关系；路径客流分配效用值S分布图形与正态分布的图形相似，这里采用正态分布来描述乘客的出行路径选择行为，正态分布函数的公式如下
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于步骤(5)中由于乘客在轨道交通系统中出行基于完整的出行时间链，从起点站开始沿经不同断面和换乘站最后到达目的站的过程受列车运行时间、换乘时间等影响，因此需要基于这些时间窗约束条件动态地描述途经各个弧段，包括区间弧和换乘弧的时刻；对连续时间进行离散化处理，以点时间代替段时间，比如以区间的起始车站的发车时间作为客流途经该区间的时间，以换乘站换乘起线下车时间作为客流途径该换乘弧的时间等，考虑城市轨道交通系统列车运行的特点，这种处理方式能满足客流指标计算的时间精度要求；为满足城市轨道交通网络化运营管理的需要，从路网、线路、区间和车站等几个层次按照不同的时间段要求建立了轨道交通网络客流的指标体系①车站客流5min的进出站客流、换乘客流；车站的进站客流和出站客流计算较简单， 分时段的进、出站客流可以通过AFC系统直接获取；车站全日的进、出站客流等于该日全部 5min的进、出站客流之和；车站的换乘客流分不同线路之间的换乘量，如ρ线换至q线、q线换至P线，分线换乘量之和等于该站的换乘量；②断面客流5min的断面客流、断面的高峰小时客流、线路高峰小时最大断面客流；断面客流按线别，一般分上下行方向；假设计算T1-T2时段断面AB的客流，先找出路径表中所有途经断面AB的OD对Ri-Si,并计算相关路径中Ri到断面A站的出行时间T(Ki_A)；所有相关 Ri-Si中的OD在时间段(T1-Tg^a))-(T2-Tto_A))内的客流按路径比例分配后求和即得到断面 AB在T1-T2时间段内的换乘客流；根据计算得到各线所有区间的5min断面客流，可以确定各线分时、分方向的最大断面客流、以及高峰小时最大断面客流等；③线路客流全日的线路客运量、线路换乘客流量、线路客运周转量、线路平均运距； 线路客运量由四部分构成本线进出客流、本线进他线出客流、他线进本线出客流和途经客流；线路的本线进出客流为0站发生在该线，D站也在该线的那部分客流；线路的本线进他线出客流为0站发生在该线，D站在不在该线的那部分客流；线路的他线进本线出客流为0站不在该线，D站发生在该线的那部分客流；线路的途经客流为O站不在该线，D站也不在该线的那部分客流；线路换乘客流量等于他线进本线出客流和途经客流之和；线路客运周转量等于线路中所有断面客流与断面距离乘积之和；线路平均运距等于线路客运周转量除以线路客运量；④路网客流路网运送乘客量、 路网客运量、路网换乘客流量、路网客运周转量和路网平均运距；路网运送乘客量等于路网全部进站或出站客流之和，也可以表示为路网的OD客流之和；路网客运量等于路网中各线客运量之和；路网换乘客流量等于路网中各线换乘客流量之和；路网客运周转量等于各线客运周转量之和；路网平均运距等于路网客运周转量除以路网的运送乘客量；⑤其他客流指标断面不均衡系数、上下行不均衡系数、换乘系数等；路网换乘系数等于路网客运量与路网运送乘客量的比值，反映路网换乘客流占整个客运量的比重；由于不同客流指标反映的内容和所起的作用都不一样，因此需要划分不同的时间段要求来计算相应的客流指标。例如客运量、客运周转量主要衡量某条线路或整个网络完成的运输工作量，一般可以按照一个运营日为单位来统计；又如断面客流主要用于分析各条线路上客流的时间和空间分布特征，作为运营计划编制的基础，因此采用最小时间单位为 5min来计算。
全文摘要
一种城市轨道交通网络客流分布的分阶段多路径模型算法，将影响乘客出行的确定性因素和非确定性因素分成两阶段来对路径的客流分配比例进行计算和修正，以时间单位的综合出行阻抗为主确定客流在路径上的初始分配比例，再考虑路径上的换乘次数和拥挤程度对该比例进行修正；而后根据生成的全OD客流分配路径集，基于时间窗约束对分时网络客流分布及各类客流指标进行计算。本发明所提出的模型和算法具有较高的合理性和实用性，能有效地服务于城市轨道交通的客流管理，并满足AFC客流和票款清分的业务需求，为运营组织优化和协调提供辅助决策依据。
文档编号G06F19/00GK102169524SQ20101011437
公开日2011年8月31日 申请日期2010年2月26日 优先权日2010年2月26日
发明者徐瑞华, 罗钦 申请人:同济大学