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城市軌道交通換乘站客流預(yù)測研究

2017-08-28 17:45:21強(qiáng)
山西建筑 2017年20期
關(guān)鍵詞:區(qū)域

李 凡 強(qiáng)

(大連交通大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)

城市軌道交通換乘站客流預(yù)測研究

李 凡 強(qiáng)

(大連交通大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,遼寧 大連 116028)

為預(yù)測大連站的客流,在進(jìn)行居民出行調(diào)查的基礎(chǔ)上,借助部分“四階段”法的研究成果,引入廣義出行費(fèi)用,以最小廣義費(fèi)指標(biāo)為標(biāo)準(zhǔn)來確定車站的吸引范圍;然后通過建立居民的出行方式鏈組合,結(jié)合Logit概率模型,求得大連站的進(jìn)出站客流與換乘客流,預(yù)測結(jié)果表明,該法在對換乘車站進(jìn)行客流預(yù)測時具有一定的合理性。

軌道交通,換乘車站,客流預(yù)測,廣義出行費(fèi)用

0 引言

客流預(yù)測是進(jìn)行軌道交通建設(shè)必不可少的一項重要工作。隨著運(yùn)營規(guī)模的不斷擴(kuò)大,換乘車站的客流量將是構(gòu)成全線客流的重要部分,多達(dá)30%~40%[1]。但是數(shù)據(jù)表明,我國一些城市的軌道交通客流預(yù)測值與實際值之間存在著很大的誤差。這使得軌道交通在運(yùn)營后,無法達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。車站的客流誤差影響了其投資建設(shè)的合理性與經(jīng)濟(jì)性,這在換乘站顯得尤為突出。部分城市客流預(yù)測值與實測值對比見圖1。

1 構(gòu)建吸引模型

1.1 基本假設(shè)

為了方便建模,進(jìn)行了以下簡化處理和假設(shè):

1)乘客選擇某一路徑時,其出行時間,費(fèi)用和舒適性等用廣義出行費(fèi)用予以表示。

2)乘客距離車站小于500 m時,選擇步行到達(dá)車站;大于500 m則選擇其他方式到達(dá)。

3)自行車和小汽車只出現(xiàn)在直達(dá)的選擇中。

1.2 廣義出行費(fèi)用[2]

廣義出行費(fèi)用描述了一次出行過程中,出行者付出的費(fèi)用、時間、安全性等支出項目的總和。本文用經(jīng)濟(jì)性、快速性、方便性和安全性來表征廣義出行費(fèi)用。

1)經(jīng)濟(jì)性。

A=∑Ri×Li

(1)

其中,A為經(jīng)濟(jì)性指標(biāo);Ri為不同交通方式費(fèi)率;Li為不同方式的走行距離。

2)快速性。

(2)

其中,T為快速性指標(biāo);Vi為不同交通方式的平均速度;V(T)為乘客的時間價值,可根據(jù)居民平均工資求得。

3)方便性。

N=∑(Wi+Yi+Pi)×V(T)

(3)

其中,N為方便性指標(biāo);Wi為方式i的平均候車時間;Yi為方式i的平均購票時間;Pi為方式i的平均排隊安檢時間。

4)安全性。

該指標(biāo)根據(jù)每種運(yùn)輸方式的事故傷亡人數(shù)進(jìn)行取值,用S表示。查閱資料得,城軌交通安全性指標(biāo)為99%,城市道路安全性指標(biāo)為90%。

故而,出行方式鏈的廣義出行費(fèi)用表示為:

(4)

1.3 確定吸引區(qū)域

如圖2所示,軌道交通線路G。其中A,B,C,D及任意兩小區(qū)M與N的坐標(biāo)和G上各路段之間的距離是可知的。假設(shè)M處的居民要去N:

列出該出行的所有可能路徑,求出各個出行路徑的廣義出行費(fèi)用,并進(jìn)行比較。如果由A進(jìn)入軌道交通系統(tǒng)的廣義出行費(fèi)用最小,則可認(rèn)定M屬于車站A的吸引范圍。

2 換乘車站客流預(yù)測

2.1 客流分析

如圖3所示,E代表換乘車站,其他代表中間站。換乘站的客流由兩部分構(gòu)成,一是E作為中間站吸引的客流;二是R1和R2間的換乘客流。所以,其吸引區(qū)域也有兩部分:作為中間站的吸引區(qū)域和對換乘客流的吸引區(qū)域。

1)首先求出線路上所有車站的吸引區(qū)域。在解算時,使用搜索標(biāo)號法標(biāo)出任意出行的路徑組合;

2)用上步所提方法,搜索并統(tǒng)計出所有經(jīng)過E站的換乘客流吸引區(qū)域;

3)通過式(5)計算換乘站E的所有客流吸引區(qū)域。

FE=fE+fAD+fAB+fBA+fBC+fCB+fCD+fDA+fDC

(5)

其中,F(xiàn)E為E車站的所有客流吸引區(qū)域;fE為E作為中間站對進(jìn)出站客流的吸引區(qū)域;其余符號表示作為換乘站對步行線路間換乘客流的吸引區(qū)域。

2.2 出行方式鏈選擇模型

可以把各種交通方式組成的綜合交通網(wǎng)絡(luò),用帶權(quán)的有向鄰接矩陣[3]表示出來。其頂點用出行的起始點和換乘節(jié)點表示。鄰接矩陣的權(quán)用節(jié)點之間的交通方式表示,見式(6):

(6)

其中,L為節(jié)點間的交通方式,見表1。

表1 各種交通方式的表示關(guān)系

如圖4所示,可用出行方式鏈(i,3,1,2,5,j)和(j,5,2,3,i)表示一次出行和回程。

一次出行中,有多種出行方式鏈供居民選擇,用Logit模型計算某種方式鏈被選擇的概率。

(7)

表2 θ與k的對應(yīng)關(guān)系[4]

2.3 客流預(yù)測

如圖5所示,小區(qū)i在換乘站E的吸引區(qū)域內(nèi)。在以i為起點的出行中,若某一出行方式鏈的居民屬于車站E的進(jìn)站客流、出站客流和換乘客流則應(yīng)滿足下列條件:

進(jìn)站客流:

出站客流:

換乘客流:

下面以出站客流為例介紹其出行方式鏈:

1)合理步行區(qū)內(nèi)的出行。

P1:(M,5,E,1,B,5,N);

P2:(M,5,E,1,B,5,a,2,b,5,N)。

其中,a,b均為常規(guī)公交車站,下同。

P3:(M,5,a,2,b,5,N);

P4:(M,3,a,2,b,5,N);

P5:(M,4,N)。

通過計算以上不同方式鏈被選擇的概率,可以求得該區(qū)域內(nèi)的吸引客流:

(8)

其中,Tij為合理步行區(qū)內(nèi)的居民出行量,人次/d;P1,P2分別為選擇方式鏈P1,P2的概率,%;i為合理步行區(qū)內(nèi)的小區(qū)編號;k為合理步行區(qū)內(nèi)的小區(qū)總數(shù)。

2)其他吸引區(qū)的出行。

P1:(M,5,a,2,b,5,E,1,B,5,N);

P2:(M,3,E,1,B,5,N);

P3:(M,5,a,2,b,5,N);

P4:(M,3,a,2,b,5,N);

P5:(M,4,N)。

則可用式(9)計算該區(qū)域的進(jìn)站量:

(9)

最終,換乘車站的吸引客流量是:

Q吸引=Q1吸引+Q2吸引

(10)

同理,其出站客流和換乘客流分別是:

Q出站=Q1出站+Q2出站

(11)

(12)

其中,R1,R2分別為兩條軌道交通線路;TR1iR2j為小區(qū)R1i到R2j的出行總量,人次/d;PR1iR2j為出行中換乘的概率。

3 大連站客流預(yù)測

在大連市的有關(guān)調(diào)查和歷史數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上借用《大連市城市軌道交通線網(wǎng)規(guī)劃》的部分?jǐn)?shù)據(jù),在模擬虛擬軌道交通線網(wǎng)的情況下,以快軌3號線與地鐵5號線相互交織而成的“丁字形”換乘車站大連站為目標(biāo),對其進(jìn)、出站客流和換乘客流進(jìn)行預(yù)測。

在進(jìn)行小區(qū)劃分之后,使用客流吸引區(qū)域模型確定了各車站的吸引區(qū)域。

對出行方式鏈進(jìn)行分析計算后,得到了大連站的進(jìn)出站、換乘客流如表3所示,上海市軌道交通年日均客流統(tǒng)計見表4。

表3 大連站客流預(yù)測結(jié)果

表4 上海市軌道交通年日均客流統(tǒng)計[5]

4 結(jié)論

經(jīng)過與上海市的客流增長率進(jìn)行比較并結(jié)合大連自身發(fā)展表明,本文預(yù)測方法得到的大連站客流量基本上符合城市軌道交通客流成長規(guī)律,進(jìn)出站客流與換乘客流基本適合。由于市區(qū)人口分布情況不同,導(dǎo)致了分向客流有所差別,基本上符合客觀情況。說明本文的方法應(yīng)用于軌道交通換乘車站的客流預(yù)測有一定的合理性。

[1] 方禮君.城市軌道交通客流相關(guān)問題研究[D].上海:同濟(jì)大學(xué),2008:1-2.

[2] 張 力,賈俊芳.旅客出行廣義費(fèi)用及客運(yùn)產(chǎn)品分擔(dān)率研究[J].北京交通大學(xué)學(xué)報,2011(6):67-72.

[3] 卜新春.城市軌道交通換乘車站客流預(yù)測及分析[D].西安:長安大學(xué),2014:32-35.

[4] 朱 旭.城市軌道交通換乘站客流預(yù)測方法研究[D].西安:長安大學(xué),2012:47-50.

[5] 尚 斌.基于宏觀角度的軌道交通客流研究[J].交通科技,2013(3):150-153.

Study on forecasting the passenger volume of rail communication station

Li Fanqiang

(CollegeofTransportationEngineering,DalianJiaotongUniversity,Dalian116028,China)

To predicting the passenger flow of Dalian station, on the basis of the residents travel survey, with the help of a part of the “four stages” method of research, this paper introduces generalized travel cost, and confirms the attractive range based on minimum generalized travel cost, and then analyzing resident trip chain combination and the Logit model, last, calculating the inbound passenger flow, the outbound passenger flow and the transfer passenger flow, the results show that, this method has certain rationality to forecasting the passenger flow.

rail transit, transfer station, forecast of passenger flow, generalized travel cost

1009-6825(2017)20-0013-03

2017-04-19

李凡強(qiáng)(1990- ),男,在讀碩士

TU984

A

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