新加坡地鐵準點率的探究

潘　嶠　石湛溪

（1.新加坡南洋理工大學數學系；2.美國華盛頓大學西雅圖分校數學系）

新加坡地鐵準點率的探究

潘嶠1石湛溪2

（1.新加坡南洋理工大學數學系；2.美國華盛頓大學西雅圖分校數學系）

在新加坡，地鐵是人們最常用的交通工具之一。地鐵的運行效率影響人們是否選擇乘坐地鐵。這個項目是探究決定地鐵準點率的重要因素。項目采集與駕駛員和時間段有關的兩個變量，實驗數據包括是否有駕駛員和高峰及非高峰時間段四類，每類收集了30組。以系統預計到達時間為基準，與實驗人員實際記錄的到達時間作比較，以t-test為分析方法，結果表明無人駕駛的地鐵更實用，這個結論可以幫助政府考慮用無人駕駛地鐵提高地鐵系統運行效率。

新加坡地鐵準點率

1　引言

1.1研究背景

地鐵因為可以承載大量乘客快速到達不同目的地而廣泛使用。在新加坡，地鐵在高峰期每2-3分鐘一列，非高峰期每5-7分鐘一列。根據新加坡管理大學2013年對4200人調查統計，經常乘坐地鐵的人對地鐵運營的滿意程度從2012年的92.1%下降到88.9%。新加坡交通部門2014年度統計表明地鐵準點率從2013年的89.08%下降到84. 92%。可以看出準點率和滿意度同呈下降趨勢，地鐵部門通報了2014年共有12次延遲，并說明延遲的主要原因是地鐵軌道問題、燈和門的問題、乘客的問題等等。我認為他們忽視了對是否有駕駛員和時間段不同問題的考慮。

表1　

1.2研究目的

以往的研究主要關注地鐵的準點率對于乘客的影響。我的研究是駕駛員的存在與否以及不同時間段對地鐵準點率的影響。

1.3研究范圍

對在地鐵高峰期、非高峰期和有無人駕駛的地鐵準點率進行比較，給出影響準點率的重要因素。沒有考慮像天氣因素，服務延遲，不同的地鐵路線和地鐵站等因素。

2　實驗方法

2.1數據采集

駕駛員和時間段是研究中的兩個變量。在不同的時間段，我采集了有無人駕駛的地鐵的到達時間。實驗數據分為四類：非高峰期有人駕駛、高峰期有人駕駛、非高峰期無人駕駛和高峰期無人駕駛，采集數據覆蓋5條地鐵線。

每類實驗記錄30組樣本，總共120組數據，每組包括預計到達時間，實際到達時間及差值。120組數據統計計算結果見表1。

2.2統計篩選

通過雙樣本t-test分析兩個因素對準點率的影響程度并通過顯著性水平判斷假設是否成立。

3　分析與結果

3.1分析依據與數據處理

根據中心極限定理，研究中每類實驗統計數據可視為正態分布。因此每個樣本都是獨立且正態分布的，可以用雙樣本t-test分析差值的重要性。

3.2t-test分析

在分析中取差值的絕對值，即表示實際到達時間偏離預計時間的程度。每類差值絕對值為一個數據組，分別命名為driver_nonpeak（非高峰期有人駕駛），driver_peak（高峰期有人駕駛），nondriver_ nonpeak（非高峰期無人駕駛），nondriver_peak（高峰期無人駕駛）。

3.2.1驗證非高峰期無人駕駛的地鐵更準時是否成立

零假設H0：非高峰期有駕駛員的數據平均值小于等于無駕駛員的平均值；備擇假設Ha：非高峰期有駕駛員的數據平均值大于無駕駛員的平均值。程序和計算結果如下：

＞#dirver vs nondirver during nanpeak hour

＞t.tset（driver_nonpeak，nondriver_nonpeak，var.equal=T，alt=”greater”）

Two Sample t-test

Data： driver_ nonpeak and nondriver_nonpeak

t=4.1656，df=72，p-value=4.257e-5

alternative hypothesis：true difference in means is qreater than 0

95 percent confidence interval：

17.58328inf

Sample estimates：

2.餌料選擇。早春期間越冬蝦體質相對較弱，通常可投喂蛋白含量較高的配合飼料。針對蝦苗可投喂磨碎后的小麥、玉米、豆渣等，投喂采取淺水區遍灑。

Mean of x mean of y

49.7727320.46667

結果顯示p-value=4.257*10-5，遠小于顯著性水平0.05，說明零假設H0錯誤，結論是非高峰期無人駕駛的地鐵更準時。

3.2.2驗證人工駕駛的地鐵在不同時點準點率相同是否成立

零假設H0：高峰時期有駕駛員的數據平均值等于非高峰期有駕駛員的平均值；備擇假設Ha：高峰時期有駕駛員的數據平均值不等于非高峰期有駕駛員的平均值。程序和計算結果如下：

＞#peak vs nonpeak hour for train with driver

＞t.test（driver_peak，driver_nonpeak，var.equal=T，）

Data：driver_peak and driver_nonpeak

t=-1.5786，df=82，p-value=0.1183

alternative hypothesis：true difference in means is not equal to 0

95 percent confidence interval：

-23.7828922.737437

Sample estimates：

Mean of x mean of y

39.2500049.77273

結果顯示p-value = 0.1183，大于顯著性水平0.05，說明零假設H0成立，結論是時間段差別不會影響人工駕駛地鐵的準點率。

4　結語

在非高峰期無人駕駛比有人駕駛地鐵更準時，因為在系統自動控制下，地鐵按照“命令”在“約定”時加速或減速，是嚴格受控的結果。有人駕駛地鐵在行駛段也是自動駕駛，駕駛員負責開關門以及在高峰期有人駕駛地鐵更準時，但是無人駕駛地鐵100%快于標準時間到達。在高峰期為了滿足乘客需要，地鐵發車頻率更高。無人駕駛地鐵自動控制兩車之間安全最短距離，使得無人駕駛地鐵提早到達，這一點人無法做到。提前到達發生在高峰期85%的人工駕駛地鐵上和非高峰期50%的人工駕駛地鐵上。駕駛員會因高峰時間客流識和管理知識的培訓，一方面應增強主人翁意識，解放思想，積極爭取本屬于協會的權力和利益。

啟動和停止車輛，駕駛員不能準確地執行，因此非高峰時間有人駕駛地鐵沒有無人駕駛地鐵準時。

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非高峰期無人駕駛的地鐵更準時，且時間段不影響人工駕駛地鐵準點率。高峰期人工駕駛地鐵更準時，但無人駕駛地鐵100%提前到達。

無人駕駛地鐵是更好地選擇，Siemens Mobility（2014）也證實Trainguard Mass Transit（MT），作為一種無人駕駛車輛的控制系統，可以提供更高運行效率和乘客滿意程度。政府可以考慮使用無人駕駛地鐵提高運營效率，提高乘客滿意度。