CN110276553B - 城市轨道交通车站拥堵指数检测方法 - Google Patents

城市轨道交通车站拥堵指数检测方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法，属于轨道交通领域。基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法包括：根据城市轨道交通拓扑网络计算客流集散网络中拓扑网络邻接矩阵元素；计算拓扑网络邻接矩阵元素的实际客流需求和供给能力；根据拓扑网络邻接矩阵元素、实际客流需求和供给能力构建客流集散网络；根据客流集散网络计算客流集散网络中车站的汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力；根据汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力计算车站的拥堵指数。

Description

城市轨道交通车站拥堵指数检测方法
技术领域
本发明涉及轨道交通领域，具体涉及一种城市轨道交通车站拥堵指数检测方法。
背景技术
交通是制约城市发展的因素。城市轨道交通作为一种城市公共基础设施，是现代城市的心血管系统，担负着城市流通、分配和交换等重要环节的运转任务，为城市发展提供了必不可少的条件，在城市经济社会生活中体现着特殊的地位和作用。
城市轨道交通的拥堵指数成为研究城市轨道交通疏解控制方案的重要基础性工作。因此需要一种能够量化城市轨道交的拥挤指数的方法。
发明内容
针对现有技术中的上述不足，本发明旨在提供一种能够量化城市轨道交通的拥挤指数的基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法。
为了达到上述发明创造的目的，本发明采用的技术方案为：
提供一种基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法，其包括：
获取城市轨道交通拓扑网络，并根据城市轨道交通拓扑网络计算客流集散网络中拓扑网络邻接矩阵元素；
计算拓扑网络邻接矩阵元素的实际客流需求和供给能力；
根据拓扑网络邻接矩阵元素、实际客流需求和供给能力构建客流集散网络，客流集散网络的数学表达式为：
Figure GDA0003152581730000011
其中，G1为客流集散网络，vi为客流集散网络中车站i，vj为客流集散网络中车站j，
Figure GDA0003152581730000021
N为客流集散网络中车站总数；SV为客流集散网络中车站客流集散权集合；
Figure GDA0003152581730000022
为拓扑网络邻接矩阵元素；
Figure GDA0003152581730000023
为实际客流需求，若车站i与车站j相邻，则拓扑网络邻接矩阵元素
Figure GDA0003152581730000024
反之为0；
Figure GDA0003152581730000025
为供给能力；
根据客流集散网络计算客流集散网络中车站的汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力；
根据汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力计算车站的拥堵指数。
进一步地，实际客流需求取相邻两站线路区间的断面客流量。
进一步地，断面客流量通过以下方法得到：
根据Wardrop用户平衡原理，构建城市轨道交通拓扑网络客流分配模型；
求解客流分配模型得到断面客流量。
进一步地，客流分配模型的数学表达式为：
Figure GDA0003152581730000026
Figure GDA0003152581730000027
Figure GDA0003152581730000028
其中，
Figure GDA0003152581730000029
为列车从车站i到相邻车站j的区间运行时分，γij(xij)为区间(i,j)的拥挤系数函数，xij为线路区间(i,j)断面客流量，ω为换乘惩罚因子，ρ为换乘次数，T1 i,a,b为乘客在车站i从线路a换下时起至到达线路b车站时止的换乘步行时间，
Figure GDA00031525817300000210
为乘客在车站i从线路a换下并到达线路b车站时起至换上时止的等待时间，
Figure GDA00031525817300000211
为列车在车站i的停站时分，
Figure GDA00031525817300000212
为出发站r至目的地s之间第k条路径上的客流量，
Figure GDA00031525817300000213
为区间路径相关变量，若区间(i,j)属于从出发站r至目的地s第k条路径，则区间路径相关变量
Figure GDA00031525817300000214
为1，否则为0，qrs为出发站r至目的地s的客流量。
进一步地，拥挤系数函数的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000031
其中，γij(xij)为拥挤系数函数，hij为列车的座位数，zij为列车最大容纳乘客数，α和β为拥挤校正参数，xij为区间(i,j)断面客流量。
进一步地，汇集平均剩余能力的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000032
其中，
Figure GDA0003152581730000035
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA0003152581730000036
和
Figure GDA0003152581730000037
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure GDA0003152581730000038
为实际客流需求，
Figure GDA0003152581730000039
为供给能力，V为车站集合{vi}。
进一步地，消散平均剩余能力的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000033
其中，
Figure GDA00031525817300000310
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000311
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure GDA00031525817300000312
为实际客流需求，
Figure GDA00031525817300000313
为供给能力，V为车站集合{vi}。
进一步地，拥堵指数的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000034
其中，ξm为车站m的拥堵指数，Jm和Cm分别为车站m的的进站客流量和出站客流量；Ti,m和Tm,t分别为经由车站m的进站换乘客流量和出站换乘客流量，
Figure GDA00031525817300000314
为车站m的汇集平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000315
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000316
为拓扑网络邻接矩阵元素。
本发明的有益效果为：综合考虑城市轨道交通系统内部运转和系统与外界产生交换两个方面的影响，以车站为研究对象，将客流分为汇集和消散两部分，将多因素定性的分析转化为定量的计算，从而量化了城市轨道交通车站的拥堵指数，进而量化了城市轨道交通车站的拥挤程度。以便于以此为基础制定城市轨道交通的疏解控制方案，用于缓解城市交通压力，引导城市空间结构优化调整。
附图说明
图1为城市轨道交通车站拥堵指数检测方法的流程图；
图2为典型客流集散网络的示意图。
其中，①-⑥表车站。
具体实施方式
下面结合附图，对本发明的具体实施方式做详细说明，以便于本技术领域的技术人员理解本发明。但应该清楚，下文所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。在不脱离所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，本领域普通技术人员在没有做出任何创造性劳动所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示，该基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法包括：
获取城市轨道交通拓扑网络，并根据城市轨道交通拓扑网络计算客流集散网络中拓扑网络邻接矩阵元素；
计算拓扑网络邻接矩阵元素的实际客流需求和供给能力；
根据拓扑网络邻接矩阵元素、实际客流需求和供给能力构建客流集散网络，客流集散网络的数学表达式为：
Figure GDA0003152581730000041
其中，G1为客流集散网络，vi为客流集散网络中车站i，vj为客流集散网络中车站j，
Figure GDA0003152581730000042
N为客流集散网络中车站总数；SV为客流集散网络中车站客流集散权集合；
Figure GDA0003152581730000051
为拓扑网络邻接矩阵元素(人/时)；
Figure GDA0003152581730000052
为实际客流需求，若车站i与车站j相邻，则拓扑网络邻接矩阵元素
Figure GDA0003152581730000053
反之为0；
Figure GDA0003152581730000054
为供给能力；
根据客流集散网络计算客流集散网络中车站的汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力；
根据汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力计算车站的拥堵指数。
其中，典型的客流集散网络示意图如图2所示。
实施时，本方案优选实际客流需求取相邻两站线路区间的断面客流量。从而充分考虑线路上各区间的实时客流需求，将车站和区间视为整体统一考虑，保证了检测方法的系统性。
其中，断面客流量通过以下方法得到：根据Wardrop用户平衡原理，构建城市轨道交通拓扑网络客流分配模型；然后求解客流分配模型得到断面客流量。该城市轨道交通拓扑网络客流分配模型具有可操作性和科学性，也能满足检测方法对实施性的要求。
客流分配模型的数学表达式为：
Figure GDA0003152581730000055
Figure GDA0003152581730000056
Figure GDA0003152581730000057
其中，
Figure GDA0003152581730000058
为列车从车站i到相邻车站j的区间运行时分，γij(xij)为区间(i,j)的拥挤系数函数，xij为线路区间(i,j)断面客流量，ω为换乘惩罚因子，ρ为换乘次数，T1 i,a,b为乘客在车站i从线路a换下时起至到达线路b车站时止的换乘步行时间，
Figure GDA0003152581730000059
为乘客在车站i从线路a换下并到达线路b车站时起至换上时止的等待时间，
Figure GDA00031525817300000510
为列车在车站i的停站时分，
Figure GDA00031525817300000511
为出发站r至目的地s之间第k条路径上的客流量，
Figure GDA00031525817300000512
为区间路径相关变量，若区间(i,j)属于从出发站r至目的地s第k条路径，则区间路径相关变量
Figure GDA0003152581730000064
为1，否则为0，qrs为出发站r至目的地s的客流量。从而以最优的广义最短路径为基础，充分考虑乘客换乘的费用，路径选择结果贴近实际乘客决策，客流的分配结果贴近网络实际状态。
拥挤系数函数的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000061
其中，γij(xij)为拥挤系数函数，hij为列车的座位数，zij为列车最大容纳乘客数，α和β为拥挤校正参数，xij为区间(i,j)断面客流量。采用分段的拥挤系数函数结构单独考虑了各类情景下的网络状态，保证拥堵系数函数计算的精确性，同时该拥挤系数函数充分考虑了列车的座位数和列车总容纳乘客的数量，既能在低客流状态下反映乘客出行的舒适度，也能在高客流状态下反映其公共交通工具特性。
汇集平均剩余能力的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000062
其中，
Figure GDA0003152581730000065
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA0003152581730000066
和
Figure GDA0003152581730000067
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure GDA0003152581730000068
为实际客流需求，
Figure GDA0003152581730000069
为供给能力，V为车站集合{vi}。结合拓扑网络邻接矩阵元素计算的汇集平均剩余能力充分考虑到了车站的客流汇集是由车站相邻区间客流综合作用的结果，该计算方法充分体现了客流在城市轨道交通拓扑网络中的运行状态，直观简洁，可操作性强。
消散平均剩余能力的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000063
其中，
Figure GDA00031525817300000610
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000611
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure GDA0003152581730000072
为实际客流需求，
Figure GDA0003152581730000073
为供给能力，V为车站集合{vi}。消散平均剩余能力计算以客流集散网络结构为基础，既考虑了网络特性，也考虑了线路上各区间的实际客流与能力的差值。
车站m的汇集平均剩余能力
Figure GDA0003152581730000074
和消散平均剩余能力
Figure GDA0003152581730000075
取决于与之相连区间剩余能力，
Figure GDA0003152581730000076
和
Figure GDA0003152581730000077
的计算公式中分母表示车站m的结构度，分子表示区间剩余能力(表征了客流集散网络中各站点区间的某一方向上供给能力
Figure GDA0003152581730000078
与实际客流需求
Figure GDA0003152581730000079
的差值)，当分子大于0时，系统才能实现站内客流的集散，从而保证站内客流有条不紊地组织与运送，同理，该分子越大越利于区间邻接站点的集散。
拥堵指数的计算公式为：
Figure GDA0003152581730000071
其中，ξm为车站m的拥堵指数，Jm和Cm分别为车站m的进站客流量和出站客流量；Ti,m和Tm,t分别为经由车站m的进站换乘客流量和出站换乘客流量，
Figure GDA00031525817300000710
为车站m的汇集平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000711
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure GDA00031525817300000712
为拓扑网络邻接矩阵元素。拥堵指数的计算充分考虑到了客流在客流集散网络中的汇集和疏散两类状态，不仅考虑了车站本身的进出站客流需求，还将其在线路中的相邻区间客流状态纳入考虑要素，计算结果更能精确反映各车站的客流在客流集散网络中的运转状态。

Claims (6)

1.基于客流集散网络的城市轨道交通车站拥堵指数检测方法，其特征在于，包括：
获取城市轨道交通拓扑网络，并根据城市轨道交通拓扑网络计算客流集散网络中拓扑网络邻接矩阵元素；
计算拓扑网络邻接矩阵元素的实际客流需求和供给能力；
根据拓扑网络邻接矩阵元素、实际客流需求和供给能力构建所述客流集散网络，所述客流集散网络的数学表达式为：
Figure FDA0003152581720000011
其中，G1为所述客流集散网络，vi为客流集散网络中车站i，vj为客流集散网络中车站j，
Figure FDA0003152581720000012
i≠j，N为客流集散网络中车站总数；SV为客流集散网络中车站客流集散权集合；
Figure FDA0003152581720000013
为所述拓扑网络邻接矩阵元素；
Figure FDA0003152581720000014
为实际客流需求，若车站i与车站j相邻，则拓扑网络邻接矩阵元素
Figure FDA0003152581720000015
反之为0；
Figure FDA0003152581720000016
为所述供给能力；
根据所述客流集散网络计算所述客流集散网络中车站的汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力；
根据所述汇集平均剩余能力和消散平均剩余能力计算所述车站的拥堵指数；
所述汇集平均剩余能力的计算公式为：
Figure FDA0003152581720000017
其中，
Figure FDA0003152581720000018
为车站m的汇集平均剩余能力，
Figure FDA0003152581720000019
和
Figure FDA00031525817200000110
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure FDA00031525817200000111
为实际客流需求，
Figure FDA00031525817200000112
为供给能力，V为车站集合{vi}；
所述消散平均剩余能力的计算公式为：
Figure FDA00031525817200000113
其中，
Figure FDA00031525817200000114
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure FDA00031525817200000115
为拓扑网络邻接矩阵元素、
Figure FDA0003152581720000021
为实际客流需求，
Figure FDA0003152581720000022
为供给能力，V为车站集合{vi}。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特性在于，所述实际客流需求取相邻两站线路区间的断面客流量。
3.根据权利要求2所述的检测方法，其特性在于，所述断面客流量通过以下方法得到：
根据Wardrop用户平衡原理，构建城市轨道交通拓扑网络客流分配模型；
求解所述客流分配模型得到所述断面客流量。
4.根据权利要求3所述的检测方法，其特性在于，所述客流分配模型的数学表达式为：
Figure FDA0003152581720000023
Figure FDA0003152581720000024
Figure FDA0003152581720000025
其中，
Figure FDA0003152581720000026
为列车从车站i到相邻车站j的区间运行时分，γij(xij)为区间(i,j)的拥挤系数函数，xij为线路区间(i,j)断面客流量，ω为换乘惩罚因子，ρ为换乘次数，T1 i,a,b为乘客在车站i从线路a换下时起至到达线路b车站时止的换乘步行时间，
Figure FDA0003152581720000027
为乘客在车站i从线路a换下并到达线路b车站时起至换上时止的等待时间，
Figure FDA0003152581720000028
为列车在车站i的停站时分，
Figure FDA0003152581720000029
为出发站r至目的地s之间第k条路径上的客流量，
Figure FDA00031525817200000210
为区间路径相关变量，若区间(i,j)属于从出发站r至目的地s第k条路径，则区间路径相关变量
Figure FDA00031525817200000211
为1，否则为0，qrs为出发站r至目的地s的客流量。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特性在于，所述拥挤系数函数的计算公式为：
Figure FDA00031525817200000212
其中，γij(xij)为拥挤系数函数，hij为列车的座位数，zij为列车最大容纳乘客数，α和β为拥挤校正参数，xij为区间(i,j)断面客流量。
6.根据权利要求1-5任一所述的检测方法，其特性在于，所述拥堵指数的计算公式为：
Figure FDA0003152581720000031
其中，ξm为车站m的拥堵指数，Jm和Cm分别为车站m的进站客流量和出站客流量；Ti,m和Tm,t分别为经由车站m的进站换乘客流量和出站换乘客流量，
Figure FDA0003152581720000032
为车站m的汇集平均剩余能力，
Figure FDA0003152581720000033
为车站m的消散平均剩余能力，
Figure FDA0003152581720000034
为拓扑网络邻接矩阵元素。
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