CN111723991A - 大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法。该方法包括：基于疏散交通网络建立并求解乘客个体在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，获取乘客个体的备选的出行方案集合；基于备选的出行方案集合利用随机效用理论构建并求解大型活动散场乘客个体离散出行决策模型，得到乘客选择每一种备选方案的概率；进而计算出大型活动散场之后各城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量。本发明综合考虑了大型活动场馆周边步行、共享单车、接驳公交、出租车等多模式交通的便捷性，建立了散场人群的最优出行决策模型和离散选择行为模型，对于大型活动期间地铁系统的提前应对和有效组织具有重要意义。

Description

大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法

技术领域

本发明涉及城市轨道交通客流管理技术领域，尤其涉及一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法。

背景技术

城市轨道交通具有速度快、安全性高、便捷、准时等特点，越来越多的城市居民将其作为首选的出行方式。近年来，随着我国社会经济文化的发展，大型体育赛事、演唱会、年会、发布会等大型活动逐渐增多。这些活动的共同特点，就是人群聚集在固定相对封闭的场所，且在散场阶段，大规模人群从场馆内向场馆外集中疏散，并通过城市交通疏散，短时间对单个城市交通节点，乃至局部交通网络带来严重冲击，甚至对路网其他重要节点产生较大影响，是城市管理者所面临的巨大挑战。

作为大运量交通方式，轨道交通在城市大型活动交通保障工作中发挥着骨干作用。大型活动的举办导致场馆周边车站进出站客流的显著增长，为轨道交通运营组织管理带来了巨大的压力。如何准确预测大型活动场馆周边城轨车站在活动期间进出站客流的变化，预测大型活动客流在线网上的动态分布，评估受影响的换乘车站、线路，既是城市轨道交通运营管理部门制定大客流组织预案、调整列车运行计划的重要依据，也是大型活动安全顺利举办的重要保障。

目前，现有技术中有方案在利用四阶段法预测大型活动举办引起的可预知大客流时，采用了经典的分担率曲线法来预测可预知大客流的城轨分担率。该方法的缺点为：仅从全程出行时间的角度，认为乘客一次出行过程只会选择一种交通方式，无法用于解释多交通方式组合联乘的现象及行为，比如接驳公交(步行、共享单车)+地铁。

发明内容

本发明的实施例提供了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，以克服现有技术的缺点。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，包括：

构建大型活动的疏散交通网络，基于所述疏散交通网络建立各个乘客在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，求解所述最优出行行为决策模型获取乘客个体的备选的出行方案集合；

基于所述乘客个体的备选的出行方案集合利用随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，求解所述大型活动散场乘客离散出行决策模型，得到乘客个体选择每一种备选方案的概率；

根据乘客个体选择每种备选方案的概率和每种备选方案所包含的城市轨道交通站点计算出大型活动散场之后各个城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量。

优选地，所述的构建大型活动的疏散交通网络，包括：

构建大型活动的疏散交通网络，获取所述疏散交通网络的有向图、节点集合S,以及路段或区间有向弧的集合A，交通模式的集合M＝{接驳公交,地铁,出租车,共享单车,步行}，获取所述疏散交通网络中的在t时刻从节点i到节点j的疏散人群的集合

所述t时刻为大型活动的疏散时刻，从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的距离

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的旅行时间

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的费用

优选地，所述的基于所述疏散交通网络建立各个乘客在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，求解所述最优出行行为决策模型获取乘客个体的备选的出行方案集合，包括：

建立乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的最优出行行为决策模型，采用遍历搜索方法求解所述最优出行行为决策模型获取乘客p的备选的出行方案集合。

所述最优出行行为决策模型的目标是最小化大型活动散场情形下出行决策的综合费用，决策变量为

和

用来表示对于乘客p是否选择s作为始发车站，

用来表示在t时刻对于从节点i到节点j的乘客p是否选择交通方式m出行；

所述最优出行行为决策模型的目标函数为：

约束：

为从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的综合费用；

目标函数(1)是最小化从大型活动场O馆到目的地点D的广义出行成本，式(2)表示必将有某一种交通方式连通节点i和节点j，式(3)表示如果

且s≠e∈S′，则疏散人群将乘坐轨道交通来疏散，其中s表示轨道交通的始发站点，e表示轨道交通出行的结束站点，式(4)表示任意两个节点之间的广义出行费用，W为设定的常数。

优选地，所述的基于所述乘客个体的备选的出行方案集合利用随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，求解所述大型活动散场乘客离散出行决策模型，得到乘客个体选择每一种备选方案的概率，包括：

步骤S3.1：基于所述乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的备选的出行方案集合，基于随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，在所述大型活动散场乘客离散出行决策模型中，y₁(i,j,t)、y₂(i,j,t)表示分别在t时刻乘客以乘坐其他单一交通方式、以轨道交通为主的多模式联乘出行方式从大型活动场所i到到达目的地小区节点j，分别简写为事件y₁、y₂，事件y₁、y₂对应的广义出行成本分别为c₁、c₂，以乘客

为例：

对于乘坐其他单一交通方式直接到达目的地的乘客，选择交通方式m的概率计算为：

c₁的计算公式为：

步骤S3.2：对于选择多方式联乘出行的乘客

步骤S3.2.1：如果乘客p选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且乘坐交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D，那么相应的广义旅行费用计算为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且选择交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D的概率计算为：

步骤S3.2.2：基于公式(7)和(8)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的期望广义费用为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的概率计算为：

步骤S3.2.3：基于公式(9)和(10)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率计算为：

步骤S3.2.4：基于公式(11)和(12)，乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率计算为：

步骤S3.2.5：基于公式(13)和(14)，乘客选择以轨道交通为主的多方式联乘出行的期望广义费用为：

乘客选择每种备选方案的概率是：

优选地，所述的根据乘客个体选择每种备选方案的概率和每种备选方案所包含的城市轨道交通站点计算出大型活动散场之后各个城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量，包括：

乘客从大型活动场所O出发到目的地小区节点D，选择乘坐轨道交通，且选择从站点s进的概率是：

P(s,y₂)＝P(s|y₂)P(y₂) (17)

大型活动散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

如果有多个场馆在举办大型活动，则这些大型活动陆续结束散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例构建了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，该方法综合考虑了大型活动场馆周边步行、共享单车、接驳公交、出租车等多模式交通的便捷性，建立了散场人群的最优出行决策模型和离散选择行为模型，最终结合大型活动的规模及OD结构，预测出各轨道站点散场客流的进站规模，为后续的客流分布及线网运营影响评估奠定基础，完善了既有的可预知大客流预测的薄弱环节。对于大型活动期间地铁系统的提前应对和有效组织具有重要的意义。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法的应用场景示意图；

图2为本发明实施例提供的一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法的处理流程图；

图3为本发明实施例提供的一种大型活动散场乘客离散出行决策模型示意图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

本发明实施例构建了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，该方法综合考虑了大型活动场馆周边步行、共享单车、接驳公交、出租车等多模式交通的便捷性，建立了散场人群的最优出行决策模型和离散选择行为模型，最终结合大型活动的规模及OD结构，预测出各轨道站点散场客流的进站规模，为后续的客流分布及线网运营影响评估奠定基础，完善了既有的可预知大客流预测的薄弱环节。

演唱会、体育赛事等大型活动结束之后，人群陆续散场。在给定场馆周边接驳公交、共享单车、网约车、出租车等多模式交通出行信息和疏散交通网络条件下，需要刻画散场人群的出行决策行为，进而预测分析大型活动场馆周边城市轨道交通各站点散场客流的进站规模。

首先定义所有变量及符号如下所示，所有变量假定都是整数，以满足工程应用要求。

(1)参数及集合

(2)决策变量

用来表示对于乘客p是否选择s作为始发车站，其中

用来表示在t时刻对于从节点i到节点j的乘客p是否选择交通方式m

出行，其中

为本发明实施例提供的一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法的应用场景示意图如图1所示，具体处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤S1：构建大型活动的疏散交通网络，并通过百度地图DirectionAPI或其他地图开放接口，获取从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的距离

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的旅行时间

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的费用

等基本参数数据；假定随时间变化的出行需求已知，即在t时刻从节点i到节点j的疏散人群的集合

已知。

步骤S2：对于乘客

表示在t时刻大型活动场O馆到目的地点D的所有乘客集合。

建立乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的最优出行行为决策模型，采用遍历搜索方法求解上述最优出行行为决策模型获取乘客p的备选的出行方案集合。

上述最优出行行为决策模型的目标是最小化大型活动散场情形下出行决策的综合费用。决策变量是

和

目标函数：

约束：

目标函数(1)是最小化从大型活动场O馆到目的地点D的广义出行成本。式(2)表示必将有某一种交通方式连通节点i和节点j。式(3)表示如果

且s≠e∈S′，则疏散人群将乘坐轨道交通来疏散，其中s表示轨道交通的始发站点，e表示轨道交通出行的结束站点。式(4)表示任意两个节点之间的广义出行费用。W被定义为一个非常大的常数。

采用遍历搜索方法，既可生成乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的备选的出行决策方案集合，备选方案的个数可由决策偏好、实际情况调研决定。

步骤S3：基于上一步生成的乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的备选的出行方案集合，基于随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，求解该大型活动散场乘客离散出行决策模型，得到乘客p选择每一种备选方案的概率，根据乘客个体选择每种备选方案的概率和每种备选方案所包含的城市轨道交通站点计算出大型活动散场之后各个城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量。

图3为本发明实施例提供的一种大型活动散场乘客离散出行决策模型示意图，其中，第一层是在乘坐其他单一交通方式直接到达目的地，以轨道交通为主的多方式联乘出行。y₁(i,j,t)、y₂(i,j,t)表示分别t时刻乘客以乘坐其他单一交通方式、以轨道交通为主的多模式联乘出行方式从大型活动场所i到到达目的地小区节点j，可以分别简写为事件y₁、y₂。在事件y₁前提下，乘客需要决策选择的单一交通方式类型。在事件y₂前提下，乘客不仅要基于从大型活动场所到轨道交通站点的接驳费用来决策最终选择的轨道交通始发站点，而且要要基于从轨道交通站点到乘客最终目的地小区节点的接驳费用来决策最终选择的轨道交通终到站点。事件y₁、y₂对应的广义出行成本分别为c₁、c₂。以乘客

为例，我们可以分别计算出相应的选择概率：

步骤S3.1：对于乘坐其他单一交通方式直接到达目的地的乘客。选择交通方式m的概率可以计算为：

因此，c₁的计算公式为

步骤S3.2：对于选择多方式联乘出行的乘客。

步骤S3.2.1：如果乘客p选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且乘坐交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D，那么相应的广义旅行费用可以计算为：

那么，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且选择交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D的概率可以计算为：

步骤S3.2.2：基于公式(7)和(8)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的期望广义费用为：

进而，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的概率可以计算为：

步骤S3.2.3：基于公式(9)和(10)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

进而，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率可以计算为：

步骤S3.2.4：基于公式(11)和(12)，乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

进而，乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率可以计算为：

步骤S3.2.5：基于公式(13)和(14)，乘客选择以轨道交通为主的多方式联乘出行的期望广义费用为：

进而，每种乘客行为决策的概率是

步骤S3.3：可以计算从大型活动场所O出发打算到目的地小区节点D，选择乘坐轨道交通，且选择从站点s进的概率是：

P(s,y₂)＝P(s|y₂)P(y₂) (17)

因此，大型活动散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

如果有多个场馆在举办大型活动，则这些大型活动陆续结束散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

综上所述，本发明实施例构建了一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，该方法综合考虑了大型活动场馆周边步行、共享单车、接驳公交、出租车等多模式交通的便捷性，建立了散场人群的最优出行决策模型和离散选择行为模型，最终结合大型活动的规模及OD结构，预测出各轨道站点散场客流的进站规模，为后续的客流分布及线网运营影响评估奠定基础，完善了既有的可预知大客流预测的薄弱环节。对于大型活动期间地铁系统的提前应对和有效组织具有重要的意义。

本发明实施例可以为大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估以及城市轨道交通线网客流的高效组织提供合理有据的决策支持，预测分析大型活动场馆周边城市轨道交通各站点散场客流的进站规模，通过为可预知大客流预测后续的客流分布及线网运营影响评估奠定基础，提高城市轨道交通可预知大客流的处置效率和水平。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (5)

1.一种大型活动散场客流对地铁车站冲击影响的预测评估方法，其特征在于，包括：

构建大型活动的疏散交通网络，基于所述疏散交通网络建立各个乘客在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，求解所述最优出行行为决策模型获取乘客个体的备选的出行方案集合；

基于所述乘客个体的备选的出行方案集合利用随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，求解所述大型活动散场乘客离散出行决策模型，得到乘客个体选择每一种备选方案的概率；

根据乘客个体选择每种备选方案的概率和每种备选方案所包含的城市轨道交通站点计算出大型活动散场之后各个城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述的构建大型活动的疏散交通网络，包括：

构建大型活动的疏散交通网络，获取所述疏散交通网络的有向图、节点集合S,以及路段或区间有向弧的集合A，交通模式的集合M＝{接驳公交,地铁,出租车,共享单车,步行}，获取所述疏散交通网络中的在t时刻从节点i到节点j的疏散人群的集合

所述t时刻为大型活动的疏散时刻，从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的距离

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的旅行时间

从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的费用

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述的基于所述疏散交通网络建立各个乘客在大型活动散场时刻从大型活动场馆到目的地点的最优出行行为决策模型，求解所述最优出行行为决策模型获取乘客个体的备选的出行方案集合，包括：

建立乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的最优出行行为决策模型，采用遍历搜索方法求解所述最优出行行为决策模型获取乘客p的备选的出行方案集合。

所述最优出行行为决策模型的目标是最小化大型活动散场情形下出行决策的综合费用，决策变量为

和

用来表示对于乘客p是否选择s作为始发车站，

用来表示在t时刻对于从节点i到节点j的乘客p是否选择交通方式m出行；

所述最优出行行为决策模型的目标函数为：

约束：

为从节点i到节点j乘坐交通方式m的最短路径的综合费用；

目标函数(1)是最小化从大型活动场O馆到目的地点D的广义出行成本，式(2)表示必将有某一种交通方式连通节点i和节点j，式(3)表示如果

且s≠e∈S′，则疏散人群将乘坐轨道交通来疏散，其中s表示轨道交通的始发站点，e表示轨道交通出行的结束站点，式(4)表示任意两个节点之间的广义出行费用，W为设定的常数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述的基于所述乘客个体的备选的出行方案集合利用随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，求解所述大型活动散场乘客离散出行决策模型，得到乘客个体选择每一种备选方案的概率，包括：

步骤S3.1：基于所述乘客p在t时刻从大型活动场O馆到目的地点D的备选的出行方案集合，基于随机效用理论构建大型活动散场乘客离散出行决策模型，在所述大型活动散场乘客离散出行决策模型中，y₁(i,j,t)、y₂(i,j,t)表示分别在t时刻乘客以乘坐其他单一交通方式、以轨道交通为主的多模式联乘出行方式从大型活动场所i到到达目的地小区节点j，分别简写为事件y₁、y₂，事件y₁、y₂对应的广义出行成本分别为c₁、c₂，以乘客

为例：

对于乘坐其他单一交通方式直接到达目的地的乘客，选择交通方式m的概率计算为：

c₁的计算公式为：

步骤S3.2：对于选择多方式联乘出行的乘客

步骤S3.2.1：如果乘客p选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且乘坐交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D，那么相应的广义旅行费用计算为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e，且选择交通方式m’从轨道交通站点e到达目的地小区节点D的概率计算为：

步骤S3.2.2：基于公式(7)和(8)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的期望广义费用为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s，并乘坐轨道交通到达站点e的概率计算为：

步骤S3.2.3：基于公式(9)和(10)，乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

乘客选择采用交通方式m从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率计算为：

步骤S3.2.4：基于公式(11)和(12)，乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的期望广义费用为：

乘客选择从大型活动场所O到轨道交通站点s的概率计算为：

步骤S3.2.5：基于公式(13)和(14)，乘客选择以轨道交通为主的多方式联乘出行的期望广义费用为：

乘客选择每种备选方案的概率是：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述的根据乘客个体选择每种备选方案的概率和每种备选方案所包含的城市轨道交通站点计算出大型活动散场之后各个城市轨道交通站点所承担的疏散客流量总量，包括：

乘客从大型活动场所O出发到目的地小区节点D，选择乘坐轨道交通，且选择从站点s进的概率是：

P(s,y₂)＝P(s|y₂)P(y₂) (17)

大型活动散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

如果有多个场馆在举办大型活动，则这些大型活动陆续结束散场之后，城市轨道交通站点s承担的疏散客流量总量

为：

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