城市軌道交通車站檢票系統配置優化研究

摘要：該方案以城市軌道交通車站檢票系統為研究對象，系統分析了其組成與功能，并探討了配置優化的關鍵影響因素。通過研究客流特征與變化規律，構建了以通行效率最大化為目標的關鍵路徑模型（CPM） ，并結合具體約束條件設計了最優路徑算法，提出了適用于不同車站類型的配置優化策略。在實際應用中，選取了某典型車站進行案例研究，通過數據采集與模型分析，驗證了優化方案的可行性與效果。研究結果表明，優化后的檢票系統在提高通行效率、緩解客流壓力方面具有顯著優勢，綜合通行時間減少了25%，有效提升了通行效率。

關鍵詞：軌道交通；檢票系統；配置優化；客流分析

中圖分類號：TP311" " " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）08-0060-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著城市化進程與人口密集度雙重疊加的問題出現，城市軌道交通作為高效、環保的公共交通方式，已經成為解決大城市交通擁堵問題的重要手段[1]。

然而，隨著客流量的不斷攀升，軌道交通車站在高峰期面臨著通行排隊時間長等問題，嚴重影響了乘客的出行體驗，此外部分設備由于空間布局不合理，存在設備利用率低等問題，影響了系統的整體運營效率。作為車站客流組織的重要環節，檢票系統在確保乘客快速進出站的同時，還承擔著票務核驗、安全保障等功能，其配置是否合理直接關系到車站運營的成敗。

目前，國內外學者對軌道交通系統的客流分析、檢票設備性能以及車站空間優化等方面開展了廣泛研究[2-3]，但針對檢票系統配置優化的研究仍較為零散。傳統配置方法多依賴經驗和靜態指標，難以應對復雜的動態客流需求。因此，研究基于科學模型的檢票系統配置優化方法，具有重要的理論意義和實際價值。

本方案以城市軌道交通車站檢票系統為研究對象，首先系統分析其組成與功能，梳理配置影響因素，并結合客流特征構建以通行效率最大化為目標的優化方案[4]。在此基礎上，設計求解算法并提出具體的優化策略。通過分析達成的效果，本方案進一步探討了配置優化的適用性和可推廣性。

本研究旨在為軌道交通車站檢票系統的設計和運營提供科學指導，通過優化關鍵路徑模型，結合具體約束條件設計了最優路徑算法，使得車站整體運行效率得以提升，通行時間降低25%。

1 城市軌道交通檢票系統概述

1.1 檢票系統的運行流程

城市軌道交通車站的檢票系統主要由票務設備[5]、數據處理單元、控制系統和接口設備等組成。其核心功能是實現乘客票務信息的驗證與處理，確保乘客的合法性和通行順暢。票務設備：票務設備包括自助售票機、自動檢票機（AFC） 、閘機等。這些設備負責票卡發放、信息讀取、扣款及身份驗證。自助售票機主要用于票卡的購買和充值，自動檢票機則完成乘客通過閘機時的票卡掃描和信息核對。數據處理單元：數據處理單元負責接收和存儲來自票務設備的各種數據。控制系統：控制系統是檢票系統的下游反饋，負責指揮和調度所有票務設備的工作，確保系統的正常運行。接口設備：接口設備包括與其他系統的連接點，其運行流程如圖1所示。

1.2 檢票設備分類內容

城市軌道交通車站的檢票設備主要分為自動檢票設備、人工檢票設備和自助檢票設備三大類[6]，這些設備各自承擔著不同的任務，共同保障乘客的快速通行與安全。自動檢票設備（AFC系統） ：自動檢票設備是現代軌道交通車站的核心組成部分，主要包括自動檢票機、自動閘機、票卡讀寫設備等。這些設備通過讀取乘客的票卡信息來進行進出站的驗證與授權。

1.3 檢票系統配置現狀分析及不足

大多數車站已經實現了自動化和智能化的檢票系統，以提高通行效率和服務質量。然而，現有的檢票系統配置仍面臨一些挑戰和問題。設備配置不均衡：在一些大城市的核心區域，軌道交通車站的客流量非常大，現有的檢票設備無法滿足高峰時段的通行需求。

大多數車站已經引入了自動檢票機和自助檢票設備[7]，但智能化水平仍有待提高，不能實施有效反饋。智能化的檢票方式將成為未來發展的趨勢。數據實時監控與反饋機制不足：許多車站的檢票系統雖然能夠完成基本的票務處理功能，但數據的實時監控與反饋機制不足，缺乏有效的系統間數據共享與信息交換[8]。這使得在高峰時段或突發情況下，車站難以及時調整檢票策略和優化設備分配，如廣州地鐵2024年新規發布對乘客造成了延誤，根本原因在于仍使用傳統的檢票與安檢設備，智能化改造度不足。

2 車站檢票系統配置的影響因素分析

2.1 客流特征與變化規律

城市軌道交通車站的客流特征和變化規律是檢票系統配置優化的基礎，客流特征指的是乘客流動的數量、速度、時間分布、空間分布等方面的特點[9-10]，而客流變化規律則體現了這些特征隨時間和空間的變化趨勢。了解客流特征和變化規律，有助于合理配置檢票設備，提高系統的通行效率。客流在一天中的分布并非均勻，而是呈現出明顯的時間規律。在早晨的通勤高峰期，乘客主要集中在6：00—9：00之間，除去高峰時段外，白天和夜間的客流較為平穩。特別是在非工作日或節假日，客流量的變化趨勢可能與工作日大相徑庭，因此在這些特殊時段，檢票系統的配置也需要作出相應調整[11]。

2.2 檢票系統配置的關鍵參數

檢票系統配置的關鍵參數決定了車站在不同客流條件下的通行效率和系統穩定性。合理配置這些關鍵參數，不僅能優化乘客流動，還能提升車站的安全性和服務質量。以下是幾個主要的關鍵參數：檢票設備數量，檢票設備數量是影響通行效率的核心因素之一。設備數量應根據車站的客流量進行合理配置。在高峰時段，過少的設備會導致乘客排隊等待，影響通行效率；而設備過多則會導致資源浪費。因此，設備數量的配置需要結合客流的日常波動和特殊情況進行動態調整。設備的空間布局以及寬度對于人員通行至關重要，空間布局應當采用人口流動密度為指標進行排布，寬度須針對該路口行人類型進行設計，比如大多數乘客需要攜帶行李箱，則應當設計更寬的通道，以提高通行效率。

3 檢票系統配置優化方案設計

3.1 不同車站類型的配置需求分析

對于中心車站來說，由于客流量大且復雜，系統需要具備較高的處理能力和靈活性，因此需要配置更多的自動檢票機和冗余設備，以確保高峰時段的通行效率。而對于次級車站而言，客流量相對較小，設備配置可以相對簡化，主要關注通行速度和經濟性。同時，檢票系統還需要具備一定的智能化水平，利用先進的技術如人臉識別、二維碼掃描等，提高乘客的通行效率和安全性，其配置流程圖如圖3所示。

3.2 配置優化策略與實施方案

3.2.1 客流預測動態調整

基于客流預測的動態調整策略是優化城市軌道交通車站檢票系統配置的關鍵手段之一。通過對歷史客流數據、天氣變化、節假日、重大活動等因素的綜合分析，可以精準預測不同時間段和特殊情況下的客流量，具體使用YOLOv3行人統計算法進行人口階段密度檢測，該算法能夠為車站的檢票設備配置提供真實的數據依據，隨后根據人口密度設定閾值，自動進行每天的流量模擬。在預計的高峰時段，車站可以提前增加自動檢票機和閘機的數量，確保乘客快速通過，避免擁堵；而在低峰時段，則可以適當減少設備配置，節省資源并降低運營成本。此外，基于YOLOv3行人統計算法監測數據，車站還可以動態調整設備的工作狀態，如自動開啟或關閉某些通道，或者調整檢票設備的工作模式，以應對客流量的實時變化。這種靈活的配置策略能夠顯著提高車站的通行效率，同時增強系統的適應性和可持續發展能力。

3.2.2 實時監控與反饋機制

實時監控與反饋機制是確保城市軌道交通車站檢票系統高效運行的核心組成部分。通過建立全面的監控系統，車站可以實時獲取檢票設備的運行狀態、客流量變化、設備故障，并及時自動生成應急預案策略，通過客流變化開發閘機通道，通過設備運行狀態以及故障更新人員導流方案，為管理人員提供數據支持和決策依據。實時監控系統能夠對各類設備的運行情況進行全天候監測，及時發現異常情況，如設備故障、過載或排隊現象，并通過報警系統迅速通知運維人員進行處理。

在反饋機制方面，系統應能夠根據實時監控數據自動調整配置。例如，監控系統能夠識別出某些檢票口出現了排隊或擁堵的情況，自動調度其他通道的設備增加處理能力，分流乘客，避免瓶頸現象的發生。同時，數據反饋可以用來分析和評估不同配置方案的效果，為后續的客流預測和設備調整提供參考，整體反饋與告警機制流程圖如圖4所示。

3.3 優化后的系統運行效果評估

車站運行效率是本方案設計的檢票系統優化的最終目標。經過優化后的系統，乘客的通行體驗得到了顯著改善。由于智能設備的引入，乘客可以更加便捷地進行自助檢票，減少了等待時間，提升了整體出行體驗。尤其是在高峰期，系統的動態調度功能能夠有效避免擁堵和排隊現象，乘客的流暢度和舒適度大大提高。通過問卷調查和數據分析，優化后的系統在乘客滿意度方面得到了明顯提升，滿意度得分比優化前提高了15%～20%。特別是在檢票速度方面，通行時間縮短了25%，設備利用率根據流量統計從59%提升到了68%，此外，對于候車時間和系統穩定性等方面，乘客的評價普遍較好。

4 結論

本研究通過對城市軌道交通車站檢票系統的優化，提出了一系列有效的配置優化策略，并對優化后的系統運行效果進行了評估。研究表明，優化后的檢票系統在多個方面取得了顯著改善。通過引入智能化設備和基于客流預測的動態調整策略，車站的通行效率得到了大幅提升，尤其在高峰時段，乘客的排隊時間顯著減少，車站內的擁堵情況得到了有效緩解。然而，基于本文的方式僅適用于人工協同場景的交通運輸站，隨著無人車站的大規模推廣，如何擺脫人力，使機器之間更好地協調優化，成為未來更需要關注的研究方向。

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【通聯編輯：謝媛媛】