专利名称：一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型的制作方法
技术领域：
本发明一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，涉及一种轨道交通旅行 时间的计算模型，特别是考虑了多种因素对旅行时间计算模型的影响，是经过修正的更符 合实际情况的轨道交通旅行时间计算模型。
背景技术：
为建立合理的清分模型，保证轨道交通路网客流清分和票款清分的合理性和准确 性，需要将轨道交通ACC系统所承载的路网OD信息进行数字化处理，然后对路网OD间有效 路径R的理论旅行时间进行分析和计算，为后续清分模型的建立提供必要的理论依据和支撑。计算OD间有效路径R的理论旅行时间需采用以下基础数据各线路的列车发车 间隔时间、列车通过车站的停站时间、列车在相邻两站之间的运行时间、乘客进出站时间、 乘客在不同线路之间的换乘时间。其中，各线路的列车发车间隔时间通过查找不同时间段 的列车运行图获得，同时用于计算乘客的候车等待时间；列车通过车站的停站时间和列车 在相邻两站之间的运行时间可通过查找各运营线路的列车时刻表得到；乘客进出站时间和 乘客在不同线路之间的换乘时间都需要实地测量，测量值的误差同样对清分结果的影响较 大。实践中可采用多人分时段实地测量后按时段取平均值的方法。在理论旅行时间的计算模型中，η表示路径R中换乘站的个数，即乘客通过路径R 从0站到D站的过程中的换乘次数。则有η彡0，即0站和D站位于η+1条线路上，乘客需 换乘η次。设路径 R = O —…一T1 —…一T2 —…一Tn —…一D。R0 = 0 —…一T1表示途径线路0的0站到T1站；R1 = T1 —…一T2表示途径线路1的T1站到T2站；…Rn = Tn —…一D表示途径线路η的Tn站到D站。理论旅行时间的计算公式如下TfD = Σ {TIkR + TWkR +TRkR) + TOr
k=0乘客选择有效路径R从0站到D站的理论旅行时间=乘客在路径R各线路的进站 时间+等候时间+列车运行时间+在目的车站的出站时间。在理论旅行时间计算模型中，列车停站时间、列车的发车间隔时间、列车的相邻站 间的运行时间可根据各线路的列车运营时刻表和列车运行图计算得到，但在实际旅行时间 的计算公式中，乘客的候车等待时间(在起始站和换乘站需候车等待)、线路间的换乘时间 却是非确定的，需要对影响这些数据的因素做进一步的分析。同时，在不同时间段这些因素 的影响也不一致，所以必须对不同时段的各类因素对旅行时间的影响做合理分析，使清分 模型计算的旅行时间更接近实际旅行时间。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，以提供一 种更接近实际旅行时间的计算模型，对不同时段的各类因素对旅行时间的影响做合理分 析。为实现上述目的，本发明提出了一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模 型，乘客从起始车站O到目的车站D之间的理论旅行时间包括在旅行路径R上的各线 路k的进站时间77$、等候时间、列车运行时间和在目的车站的出站时间Τ0Κ，其特征 在于利用乘客特性因素α、峰段换乘步行时间因素Pk和峰段候车时间因素Yk修正理论 旅行时间计算模型，其中，
进站时间77$由乘客特性因素、峰段换乘步行时间因素修正； 等候时间TTF^由峰段候车时间因素修正； 在目的车站的出站时间TOk由乘客特性因素修正；即 该模型中，所述的乘客特性因素是指旅行过程中的步行时间，根据不同年龄段的 平均步行速度来确定，其修正值α为
乘客为儿童时
乘客为青年人时 乘客为中年人时’ 乘客为老年人时
秒，青年人的平均步速为1. 43米/秒，中年人其中，儿童的平均步速为0.90米 的平均步速为1. 41米/秒，老年人的平均步速为0. 99米/秒。所述的峰段换乘步行时间是峰段和所处列车位置的函数，其修正值β k为
"0.95 非高峰且距离列车位置较近 1 非高峰且距离列车位置居中 1.05 非高峰且距离列车位置较远 1.1 高峰且距离列车位置较近 ， 1. 25 高峰且距离列车位置居中 1. 5 高峰且距离列车位置较远 其中，地铁一日的运行情况分为以下五个峰段考虑早低峰5:00-7:00，早高峰 7:00-9:00，平峰9:00-17:00，晚高峰17 00-19 00，晚低峰19:00-24:00 ；高峰段为早高峰和晚高峰段，非高峰段为早低峰、平峰和晚低峰段；位置较近、居中、较远分别指乘客下车 位置距离换乘口小于30米、30米至100米之间和大于100米的情况。所述的峰段候车时间是从乘客到达站到到乘客上车所经历的时间，其期望值为列 车发车间隔的一半，在高峰段因列车载客达到接近饱和而被迫等待下一班列车的乘客约占 乘客总数的5%，其修正值为γ为
=|1 非高峰段 r = \l.05 高峰段°
ν 本发明一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，其优点及功效在于与 现有技术相比，本发明考虑到了乘客因素、峰段换乘步行时间因素和峰段候车时间因素对 理论时间计算模型的影响，使得旅行时间的计算更加符合实际情况，并为后续的情分模型 的建立提供更为准确的理论依据和支撑。技术参数说明如下0:起始车站。D 目的车站。R 旅行路径。k:路径R上k线路。η 路径R包含的线路条数。TfD 采用路径R从起始车站0到目的车站D的理论旅行时间TIkR 当k为0时，表示乘客在起始站的进站时间；当k为非0时，表示乘客在换乘站从线路k下车经过换乘通道步行到线路k+Ι的站台所经历的时间。TW^ 乘客在路线k的候车时间。当k的值为η时，其值为0。TRkR 列车在路径R的线路k上的运行时间。TOe 乘客在目的车站D的出站时间。
图是本发明在早低峰时段的旅行时间分布及拟合曲线图2^上是本发明在早高峰时段的旅行时间分布及拟合曲线图3^上是本发明在平峰段时段的旅行时间分布及拟合曲线图是本发明在晚高峰时段的旅行时间分布及拟合曲线图5^上是本发明在晚低峰时段的旅行时间分布及拟合曲线
具体实施例方式—、不确定性因素分析在理论旅行时间计算模型中，列车停站时间、列车的发车间隔时间、列车的相邻站 间的运行时间可根据各线路的列车运营时刻表和列车运行图计算得到，但在实际旅行时间 的计算公式中，乘客的候车等待时间(在起始站和换乘站需候车等待)、线路间的换乘时间却是非确定的，需要对影响这些数据的因素做进一步的分析。同时，在不同时间段这些因素 的影响也不一致，所以必须对不同时段的各类因素对旅行时间的影响做合理分析，使清分 模型计算的旅行时间更接近实际旅行时间。1、乘客特性因素乘客特性因素主要是乘客的年龄、性别、职业等影响乘客的步行速度因素。乘客 特性因素主要是影响乘客在旅行过程中的步行时间，包括进站时间、换成步行时间、出站时 间，因而对我们分析乘客的实际旅行时间有很大的影响。考虑到实际情况，乘客特性因素主 要包括以下几点乘客所处的年龄段。对于不同年龄段的乘客，他们的换乘时间、进出站时间是不相 同的。比如老年人(60岁以上)和儿童(13岁以下)的步行速度比青年人(14-30岁)和 中年人(31-59岁)的步行速度慢，所以他们的换乘时间、进出站时间相对较长。乘客性别。根据调查，相同年龄段不同性别的人的步行速度是不相同的，女性的步 行速度比男性的步行速度慢，因而乘客性别对乘客的换乘时间和进出站时间也有比较重要 的影响。2、峰段换乘走行时间因素峰段换乘走行时间是指，在不同的峰段时期，乘客换乘时从一条路线下车步行到 另一条线路的站台所经历的时间。这一换乘时间主要由换乘通道长度以及乘客步行速度决 定。但是，峰段因素的影响也不能忽略。地铁一天内的运营状况可分为以下五个不同的峰 段早低峰，早高峰，平峰期，晚高峰和晚低峰。各峰段的差异主要体现在其拥挤程度不同。 峰段因素对于换乘时间有着很大影响，其原因是不同峰段的拥挤程度影响了乘客换乘时的 步行速度。尤其是对于高峰期，由于乘客数量多，通道拥堵，导致实际的步行速度严重下降， 所以较非高峰期的换乘时间，高峰期的换乘时间相对较长。在列车上不同位置的乘客，其换乘时间也有所差异。距离换乘口近的乘客，由于换 乘路径较短以及拥挤程度相对较低，其换乘时间相对较短；距离换乘口远的乘客，由于换乘 路径较长以及拥挤程度比较严重，其换乘时间相对较长。因此，有必要设立峰段换乘时间参数以对换乘时间加以修正。峰段换乘时间参数 (β trJ可以看成是峰段(Pe)和所处列车位置(PpJ的函数，即β tran = f0 (Pe, PpJ。一般而言，地铁一日的运行情况分为以下五个峰段考虑早低峰5:00-7:00，早 高峰7:00-9:00，平峰9:00-17:00，晚高峰1700-1900，晚低峰19:00-24:00 ；高峰段 为早高峰和晚高峰段，非高峰段为早低峰、平峰和晚低峰段；位置较近、居中、较远分别指乘 客下车位置距离换乘口小于30米、30米至100米之间和大于100米的情况。3、峰段候车时间因素候车时间是从乘客到达站台到乘客上车所经历的时间。候车时间的期望值应为列 车发车间隔的一半。因此在高峰期(早高峰，晚高峰)，发车间隔较短，候车时间相对较短； 而在非高峰期(早低峰，晚低峰及平峰期)，发车间隔较长，候车时间也随之增大。然而发 车间隔并非是决定候车时间的唯一因素。在高峰时段，由于客流量大而列车的载客能力有 限，部分乘客可能无法进入列车，只能等待下一班列车，这样就影响了其候车时间和实际旅 行时间。而在非高峰期，车内乘客数量一般不会达到饱和状态，因此上述情况发生的概率相 对较小。
综上所述，有必要设立峰段候车时间参数(Y)以修正候车时间，加强其准确度。 峰段候车时间参数是峰段(Pe)的函数。将上述不确定因素对相应时间的影响融入到理论旅行时间模型，得到修正后的旅 行时间计算公式 其中，α，是乘客特性因素参数。β k β tran = f 0 (Pe, Ppos)，是换乘站不同峰段换乘时间参数。Yk:Yk = fY (Pe)，是换乘站(包括起始站)不同峰段候车时间参数。二、修正模型参数的选择为了验证模型在不同情况下的正确性，考虑人的特性、峰段等因素，并采取实地调 查统计的方法验证模型。1、参数α的确定根据调查，儿童平均步行速度为0. 75米/秒至1. 05米/秒，青年人步行速度平均 为1. 35米/秒至1. 51米/秒，中年人步行速度平均为1. 37米/秒至1. 45米/秒，老年人 的平均步速为0. 96米/秒至1. 01米/秒。则取儿童平均步行速度为 青年人的平均速度为 中年人平均速度为 老年人的平均步行速度为 令中年人的步行速度参数为标准值1，则可得 2、参数β的确定
Pk =
经实地调查统计，考虑到拥挤程度和在列车上的位置对换乘时间的影响，可得
'0.95 非高峰且距离列车位置较近 1 非高峰且距离列车位置居中 1.05 非高峰且距离列车位置较远 1.1 高峰且距离列车位置较近 1.25 高峰且距离列车位置居中 1. 5 高峰且距离列车位置较远
O
3、参数Y的确定
经实地调查统计，在高峰段因列车载客达到接近饱和而被迫等待下一班列车的乘 客约占候车乘客总数的5%，由此可得
Y =
1 非高峰段 1.05 高峰段三、结合统计的旅行时间对模型的验证和分析1、无换乘情况为了验证模型的正确性，我们首先选取了没有换乘情况的标准模型进行验证。选取北京市地铁1号线中永安里站到至五棵松站方向的近期数据(100天)，得出 不同峰段的列车运行时间、乘客实际旅行时间和步行时间+等候时间的统计结果(单位均 为秒)。 表格1永安里站到五棵松站数据统计结果由北京市地铁1号线的运行图我们可以得出1号线的发车间隔低峰、平峰时段为 5分钟，早高峰时段为2分30秒，晚高峰为3分钟，因此可以得出不同峰段的平均候车时间 为 TW低峰=TW平峰=5X60/2 = 150s, TW早髙峰=150/2 = 75s, TW晚髙峰=180/2 = 90s。由实地测量统计，得出从永安里站到五棵松站的进站出站时间分别为TI = 50s, TO = 50s。
将公式中参数都设定为非高峰期的标准值，S卩α = 1，i3k = 1，Yk = 1。将上述值代入公式中得出早低峰、晚低峰标准旅行时间为TfD = t{a^pk^TIkR+ 7kTWkR +TRkR) + a* TOr
k=0 , 相对误差为 ^ =-- = 2.8% <5% ,
1981.5
^ 12038-2090.31。，|2038-2075.5丨
S2 = J- = 2.5% < 5% ,S3 = J-= 1.8% < 5%符合工程及
2090.32075.5
理论要求。将公式中参数都设定为高峰期的标准值，即将公式中参数都设定为标准值，即α =1，^k= 1.25, Yk= 1.05。将上述值代入公式中，得早高峰标准旅行时间为 = 50 +1758 +1.05 χ 75 + 50 = 1966.75^ 相对误差为
0符合工程及理论要求。
‘晚高峰标准旅行时间为 相对误差为54 = I1982·5"203M = 2.4% < 5%符合工程及理论要求。
2030.4‘2、有换乘情况为了验证有换乘情况下该模型的正确性，我们选取了只有一条合理换乘路径的线 路即车公庄站至公主坟站方向。合理换乘路径只有一条，即乘2号线从车公庄站至复兴门 站，再换乘1号线从复兴门站至公主坟站。我们选取了近期(100天)的乘客统计数据和列车运行图、时刻表，得出乘客选取 该路径时的列车运行时间、乘客实际旅行时间、乘客进出站时间+候车时间+换乘时间的数 据如下表所示(单位均为秒)。
表格2车公庄站到公主坟站数据统计结果为了更好的研究不同峰段乘客的旅行时间分布规律，可以将旅行时间用柱状图的 形式变现出来，并用Matlab画出拟合其正态分布曲线，如图1-5所示。经过实地测量统计，我们得出以下平均数据车公庄站的平均进站时间为51s ；公主坟站的平均出站时间为47s，在复兴门站从 地铁2号线换乘1号线的平均换乘时间为60s。由地铁2号线和地铁1号线的运行图可以得出列车的发车间隔为非高峰期5分 钟，早高峰期2分30秒，晚高峰期3分钟，由此可得在车公庄站和复兴门站的候车时间(分 别取该时段发车间隔的一半)。在非高峰期，取α =l,^k= 1, yk= I0代入公式得T^d = Σ (辽* A *树 + TkTK +TRkR) + a*TOr
k=0=51 + 500 + 280 + 60 + ^^ χ 2 + 47 = 1238s
2
tons]相对 误差为 况=丨1238一1215.8丨二1.8%<5% ,
1215.8
51 = I1238-1275·1' = 2.90/0 < 50/0 ,,3 =丨1238一1298·2! 二 楊 < 50/0，均符合工程 1275.11298.2
及理论要求。在高峰期，取α = 1，Pk = 1，Yk = 1。在早高峰期乘客旅行时间为TfD =+ YkTWkR +TRkR) + a* TOr
k=0
150‘ 相对误差为54 = I1107·8"1106·2! = Q 10/ο < 5% ,符合工程及理论要求。
1106.2在晚高峰期旅客旅行时间为 相对误差为55 = I1139"1189·4! = 4.2% < 5% ,比较符合工程及理论要求。
1189.4
模型中存在的问题早低峰虽然和平峰、晚低峰都归为非高峰期，但是在两次的验 证数据中均可发现早低峰的实际旅行时间比平峰、晚低峰均偏小，可能存在我们还未发现 的与早低峰相关的因素；早高峰和晚高峰虽然都归为高峰期，但晚高峰相对误差明显比早 高峰大，可能是晚高峰存在某些未知因素我们未考虑到。四、修正参数的验证为了验证上文设立的模型修正参数，可以在大量OD数据中选取不同情况下(不同 乘客特性和峰段特性等)旅行时间进行分析对比，并将设立的参数代入到公式中与其进行 验证。调查验证一在车公庄站至公主坟站的OD中选取了 20位在平峰段携带较轻或无行李的青年人 进行调查统计。得到他们的平均旅行时间为1228.3s。考察20位青年在列车的位置，其中有10位距离换乘口较近，6位适中，4位较远， 因此参数β可由其期望值计算得β = 0.5X0.95+0.3X1+0.2X1.05 = 0.985。假设进站的标准时间为51s，出站的标准时间为47s，换乘的标准时间为60s，1号 线和2号线的发车间隔标准值为300s，则模型经过修正后得到的旅行时间为T = 0. 99X51+500+280+0. 985X0. 99X60+0. 5 X (300+300)+0. 99X47 = 1235. 53s，与实际平均旅行时间的误差=(1235. 53-1228. 3)/1228. 3 = 0. 6%0调查验证二在车公庄站到公主坟站的OD中选取了 20位在晚高峰携带较轻或无行李的中年人 进行统计。得到他们的平均旅行时间为1144.9s。考察这20中年人在列车的位置，其中有7位距离换乘站较近，6位适中，7位较远， 因此参数β可由其期望值计算得β = 0. 35X 1. 1+0. 3X 1. 25+0. 35X 1. 5 = 1. 285。假设进站的标准时间为51s，出站的标准时间为47s，换乘的标准时间为60s，1号 线和2号线的发车间隔标准值为150s，则模型经过修正后得到的旅行时间为T = 1X51+500+280+1. 285X1X60+0. 5X (150+150)+1 X47 = 1105. ls，与实际平 均旅行时间的误差=(1144. 9-1105. D/1105. 1 = 3.6%。调查验证三在车公庄站到公主坟站的OD中选取了 20位在晚低峰携带较轻或无行李的老年人 进行统计。得到他们的平均旅行时间为1314.4s。考察这20老年人在列车的位置，其中有7位距离换乘站较近，6位适中，7位较远， 因此参数β可由其期望值计算得β = 0. 35X0. 95+0. 3X 11+0. 35X 1. 05 = I0假设进站的标准时间为51s，出站的标准时间为47s，换乘的标准时间为60s，1号 线和2号线的发车间隔标准值为300s，则模型经过修正后得到的旅行时间为T=L 41X51+500+280+1X1. 41X60+0. 5X (300+300)+1. 41X47 = 1302. 78s 与 实际平均旅行时间的误差=1302. 78-1314. 41/1314. 4 = 0.9%。以上三次调查均比较符合工程及理论的要求。
以上实施例仅用以说明而非限制本发明的技术方案，不脱离本发明精神和范围的 任何修改或局部替换，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
权利要求
一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，乘客从起始车站O到目的车站D之间的理论旅行时间包括在旅行路径R上的各线路k的进站时间等候时间列车运行时间和在目的车站的出站时间TOR，其特征在于利用乘客特性因素α、峰段换乘步行时间因素βk和峰段候车时间因素γk修正理论旅行时间计算模型，其中，进站时间由乘客特性因素、峰段换乘步行时间因素修正；等候时间由峰段候车时间因素修正；在目的车站的出站时间TOR由乘客特性因素修正；即 <mrow><msubsup> <mi>T</mi> <mi>R</mi> <mrow><mi>O</mi><mo>,</mo><mi>D</mi> </mrow></msubsup><mo>=</mo><munderover> <mi>Σ</mi> <mrow><mi>k</mi><mo>=</mo><mn>0</mn> </mrow> <mi>n</mi></munderover><mrow> <mo>(</mo> <mi>α</mi> <mo>*</mo> <msub><mi>β</mi><mi>k</mi> </msub> <mo>*</mo> <msubsup><mi>TI</mi><mi>R</mi><mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msub><mi>γ</mi><mi>k</mi> </msub> <msubsup><mi>TW</mi><mi>R</mi><mi>k</mi> </msubsup> <mo>+</mo> <msubsup><mi>TR</mi><mi>R</mi><mi>k</mi> </msubsup> <mo>)</mo></mrow><mo>+</mo><mi>α</mi><mo>*</mo><msub> <mi>TO</mi> <mi>R</mi></msub><mo>.</mo> </mrow>FSA00000212018700011.tif,FSA00000212018700012.tif,FSA00000212018700013.tif,FSA00000212018700014.tif,FSA00000212018700015.tif,FSA00000212018700016.tif
2.根据权利要求1的基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，其特征在于所述 的乘客特性因素是指旅行过程中的步行时间，根据不同年龄段的平均步行速度来确定，其 修正值α为 其中，儿童的平均步速为0. 90米/秒，青年人的平均步速为1. 43米/秒，中年人的平 均步速为1. 41米/秒，老年人的平均步速为0. 99米/秒。
3.根据权利要求1的基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，其特征在于所述 的峰段换乘步行时间是峰段和所处列车位置的函数，其修正值Pk为 其中，地铁一日的运行情况分为以下五个峰段考虑早低峰5:00-7:00，早高峰 7:00-9:00，平峰9:00-17:00，晚高峰1700-1900，晚低峰19:00_24:00 ；高峰段为早高 峰和晚高峰段，非高峰段为早低峰、平峰和晚低峰段；位置较近、居中、较远分别指乘客下车 位置距离换乘口小于30米、30米至100米之间和大于100米的情况。
4.根据权利要求1的基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，其特征在于所述 的峰段候车时间是从乘客到达站到到乘客上车所经历的时间，其期望值为列车发车间隔的 一半，在高峰段因列车载客达到接近饱和而被迫等待下一班列车的乘客约占乘客总数的5%，其修正值为Y为
全文摘要
本发明提出了一种基于多种因素的轨道交通旅行时间计算模型，乘客从起始车站到目的车站之间的理论旅行时间包括在旅行路径上的各线路的进站时间、等候时间、列车运行时间和在目的车站的出站时间，其特征在于利用乘客特性因素、峰段换乘步行时间因素和峰段候车时间因素修正理论旅行时间计算模型，其中，进站时间由乘客特性因素、峰段换乘步行时间因素修正；等候时间由峰段候车时间因素修正；在目的车站的出站时间由乘客特性因素修正。本发明考虑到了乘客因素、峰段换乘步行时间因素和峰段候车时间因素对理论时间计算模型的影响，使得旅行时间的计算更加符合实际情况，并为后续的情分模型的建立提供更为准确的理论依据和支撑。
文档编号G06F17/50GK101901293SQ20101024097
公开日2010年12月1日 申请日期2010年7月29日 优先权日2010年7月29日
发明者冷彪, 张琪, 徐州川, 熊璋, 陈旭 申请人:北京航空航天大学