易燕妮

成都軌道交通集團(tuán)有限公司，四川成都 610058

網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)管理?xiàng)l件下，客流數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確清分是分析網(wǎng)絡(luò)客流分布特征、制定合理的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)計(jì)劃、提高各線路運(yùn)營(yíng)協(xié)調(diào)性、發(fā)揮系統(tǒng)的整體能力和綜合效益以及應(yīng)急處置能力的重要基礎(chǔ)[1]。

隨著成都軌道交通網(wǎng)絡(luò)化進(jìn)程的快速推進(jìn)，結(jié)合軌道交通網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性、換乘路徑的多元性、客流需求時(shí)空分布特點(diǎn)的多重性等特征，研究骨干線路開(kāi)通后新網(wǎng)絡(luò)條件下清分模型和參數(shù)的優(yōu)化，從而準(zhǔn)確、合理地確定網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)條件下的客流性質(zhì)、時(shí)空分布特點(diǎn)及規(guī)律，對(duì)于制訂列車運(yùn)行計(jì)劃、進(jìn)行合理的運(yùn)能配置和運(yùn)營(yíng)成本控制、提高運(yùn)輸組織水平和客運(yùn)服務(wù)水平具有極其重要的作用[2]。

1 國(guó)內(nèi)軌道交通清分方法及客流分析模型

北京、上海兩地的軌道交通系統(tǒng)建設(shè)最早、規(guī)模最大，并率先進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)管理階段，其各自所采用的軌道交通網(wǎng)絡(luò)清分系統(tǒng)在國(guó)內(nèi)具有代表性。下面重點(diǎn)對(duì)北京、上海地鐵清分情況進(jìn)行介紹。

1.1 北京地鐵

2008年之前，北京軌道交通系統(tǒng)無(wú)明顯的清分模型。2008年北京奧運(yùn)會(huì)之后，隨著軌道交通路網(wǎng)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)化發(fā)展、客運(yùn)量不斷增大、運(yùn)營(yíng)商多樣化，北京軌道交通運(yùn)營(yíng)管理部門開(kāi)始采用基于多路徑概率選擇的“兩階段、雙比例”的清分模型。

2014年前后，北京軌道交通通過(guò)總結(jié)分析現(xiàn)有客票清算管理中心（ACC）和路網(wǎng)指揮調(diào)度中心（TCC）系統(tǒng)的技術(shù)條件、數(shù)據(jù)組成、開(kāi)通運(yùn)營(yíng)至今所積累的大量客流基礎(chǔ)數(shù)據(jù)及現(xiàn)有清分模型的客流計(jì)算結(jié)果，提出采用“推定型”清分模型計(jì)算客流分布，根據(jù)乘客的出行時(shí)間與實(shí)際列車運(yùn)行圖相匹配以非集計(jì)的思想對(duì)客流分布情況進(jìn)行計(jì)算和統(tǒng)計(jì)，提升清分模型的準(zhǔn)確性與合理性。但由于推定型模型約束較多計(jì)算復(fù)雜，在軌道交通系統(tǒng)進(jìn)行票款清分時(shí)仍然保留了計(jì)算相對(duì)簡(jiǎn)便且同樣能夠保證網(wǎng)絡(luò)整體分配可靠性的“分配型”模型。

1.2 上海地鐵

上海城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)清分方法及模型從無(wú)到有、發(fā)展至今，主要經(jīng)歷了四個(gè)階段：無(wú)清分階段（1993-2000年）、人工分賬階段（2001-2005年）、最短路清分階段（2006-2007年）、多路徑清分階段（2008年至今）。從2008年至今上海軌道交通采用了多路徑清分模型。

上海軌道交通多路徑清分模型在對(duì)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行描述時(shí)，需要形成綜合阻抗函數(shù)以衡量各條路徑的出行代價(jià)。在計(jì)算路徑阻抗時(shí)要對(duì)影響乘客出行路徑選擇的各種因素進(jìn)行綜合考慮，這是由于影響乘客出行選擇行為的因素眾多，每條路徑的代價(jià)（或者效用）都難以由單一因素衡量，因此有必要明確主影響因素，將其作為路徑選擇規(guī)則，并且將其他影響因素轉(zhuǎn)化為與之統(tǒng)一的度量衡，從而形成可選路徑的綜合阻抗。

乘客在選擇出行路徑時(shí)總會(huì)按照一定的規(guī)則，如出行總里程最短、出行總時(shí)間最少、所經(jīng)車站數(shù)最少、所需換乘次數(shù)最少、舒適度最好擁擠度最小等。上?，F(xiàn)有清分模型中路阻函數(shù)是以里程為阻抗，將各項(xiàng)影響因子折算為里程計(jì)算路徑代價(jià)。

2 成都地鐵現(xiàn)狀

成都地鐵ACC清分系統(tǒng)支持最短路徑算法、最短時(shí)間算法、多路徑概率清分算法等多種算法模型。根據(jù)線網(wǎng)發(fā)展規(guī)劃，可在不同時(shí)期、不同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特點(diǎn)下，選用合適的算法模型，其中多路徑概率清分法即是為成網(wǎng)后復(fù)雜線路情況下的清分準(zhǔn)備的，前期“基于出行距離換乘次數(shù)的權(quán)重比例法”為簡(jiǎn)化版的多路徑概率清分法，僅使用較少參數(shù)參與算法計(jì)算。

骨干環(huán)線7號(hào)線開(kāi)通后，“基于出行距離換乘次數(shù)的權(quán)重比例法”將不再適應(yīng)新網(wǎng)絡(luò)布局下的數(shù)據(jù)清分，有限條件下的數(shù)據(jù)清分難以迎合“井+網(wǎng)”狀線網(wǎng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜需求，有必要啟用其他影響路徑分配的關(guān)鍵要素，并在有效路徑搜索過(guò)程中增加對(duì)閾值的設(shè)定，來(lái)最終確定真實(shí)反映乘客出行行為的有效路徑。

3 成都地鐵ACC清分算法模型和參數(shù)設(shè)置

通過(guò)橫向?qū)Ρ?，目前?guó)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)的地鐵基本采用的多路徑概率清分法，諸如北京、上海、廣州等地鐵。多路徑概率清分法考慮了乘客出行路徑的多樣性，確定幾條乘客可能選擇的合理路徑，根據(jù)一定的原則確定每條路徑的客流分配比例，進(jìn)而結(jié)合各線路承擔(dān)的運(yùn)輸里程計(jì)算出清分比例[3]。該算法適用于線網(wǎng)復(fù)雜程度高、路徑選擇繁復(fù)多樣情況下的數(shù)據(jù)清分，能貼切展現(xiàn)乘客乘車路線的實(shí)際選擇情況和各方收益分配，體現(xiàn)了更加科學(xué)、準(zhǔn)確、客觀、公平地分配客流及收益原則。

根據(jù)ACC前期系統(tǒng)設(shè)計(jì)及當(dāng)前國(guó)內(nèi)地鐵清分情況，成都地鐵ACC迫切需要向全面的多路徑概率清分法擴(kuò)展。

3.1 ACC清分算法模型

經(jīng)研究及歸納總結(jié)，成都地鐵多路徑概率清分法主要通過(guò)以下步驟完成清分：

3.1.1 綜合出行阻抗函數(shù)的建立與計(jì)算

以出行時(shí)間為標(biāo)尺，把區(qū)間運(yùn)行時(shí)間、停站時(shí)間、換乘走行時(shí)間、換乘放大系數(shù)通過(guò)參數(shù)標(biāo)定建立綜合函數(shù)關(guān)系，計(jì)算得出綜合出行阻抗值。綜合出行阻抗為乘客出行路徑選擇的主要依據(jù)，一般來(lái)說(shuō)，阻抗值越小，乘客趨向于選擇這條路徑的意愿越強(qiáng)[4]；反之亦然。

3.1.2 有效路徑的判斷與比例計(jì)算

通過(guò)綜合出行阻抗函數(shù)值，判斷及篩選出最短時(shí)間路徑，再根據(jù)乘客路徑選擇時(shí)考慮綜合出行阻抗對(duì)于最短路徑的相對(duì)和絕對(duì)上界，即阻抗相對(duì)閾值和阻抗絕對(duì)閾值，來(lái)確定有效路徑范圍，比如某個(gè)OD最短時(shí)間路徑用時(shí)10min，當(dāng)比最短路徑多出60%的時(shí)間，或多出5min時(shí)，乘客不會(huì)選擇該路徑，則阻抗相對(duì)閾值為160%，阻抗絕對(duì)閾值為5，那么用時(shí)范圍在10～15min的所有路徑均為有效路徑。

有效路徑選擇出來(lái)后，以各路徑的綜合阻抗函數(shù)值為基礎(chǔ)，設(shè)置正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)的取值，按照一定的算法及概率分布模型，確定各有效路徑分擔(dān)某一OD客流的比例[5]。正態(tài)分布標(biāo)準(zhǔn)差參數(shù)取值越小，有效路徑承擔(dān)客流比例的差異程度越大，反之客流在各條有效路徑間的分配越平均，該參數(shù)通過(guò)乘客調(diào)查擬合，一般取0.2～0.3。

3.1.3 線路清分比例的確定

在計(jì)算各條線路的客流及收益清分比例時(shí)，應(yīng)考慮運(yùn)營(yíng)成本，而運(yùn)營(yíng)成本主要與承擔(dān)的運(yùn)營(yíng)里程相關(guān)，因此，采用基于線路承擔(dān)里程數(shù)的客流分配方法更為合理。在確定了每條有效路徑的分配比例之后，通過(guò)計(jì)算每條有效路徑中每條線路的分配比例，再將所有有效路徑中相同線路的分配比例匯總，得到其線路在一個(gè)OD中的客流分配比例。

3.2 清分參數(shù)設(shè)置

對(duì)上述清分算法模型進(jìn)行梳理，涉及的參數(shù)情況如表1所示。

表1 清分參數(shù)

區(qū)間運(yùn)行時(shí)間等參數(shù)是依據(jù)特定的數(shù)據(jù)進(jìn)行取值，換乘走行時(shí)間參數(shù)是通過(guò)實(shí)地測(cè)量得出，但換乘放大系數(shù)等四個(gè)參數(shù)的取值范圍是通過(guò)研究和數(shù)據(jù)測(cè)算所得。

7號(hào)線開(kāi)通初期，在參考其他地鐵的參數(shù)設(shè)置經(jīng)驗(yàn)基礎(chǔ)上，根據(jù)7號(hào)線開(kāi)通的路徑清分結(jié)果影響及靈敏度分析，建議將換乘放大系數(shù)等四個(gè)參數(shù)按表 2取值進(jìn)行系統(tǒng)參數(shù)設(shè)置。

表2 參數(shù)取值

根據(jù)上述取值，對(duì)各參數(shù)在ACC測(cè)試環(huán)境進(jìn)行部署后，以202萬(wàn)的進(jìn)站客流進(jìn)行模擬計(jì)算，換乘系數(shù)為1.5744，客運(yùn)量為318萬(wàn)，如表 3所示。

表3 換乘系數(shù)

部分OD清分比例情況列舉如表 4所示。

表4 部分OD清分比例

3.3 參數(shù)優(yōu)化

地鐵7號(hào)線開(kāi)通之后，還需根據(jù)7號(hào)線的實(shí)際客流數(shù)據(jù)及乘客調(diào)研數(shù)據(jù)，再次對(duì)ACC清分算法模型進(jìn)行優(yōu)化調(diào)整，其中主要進(jìn)行模型中參數(shù)系數(shù)/權(quán)值設(shè)置的準(zhǔn)確性分析，對(duì)產(chǎn)生偏差的參數(shù)系數(shù)/權(quán)值再次調(diào)整修正。由于新線開(kāi)通，乘客出行的可行路徑也將隨之發(fā)生變化，在保證參數(shù)系數(shù)/權(quán)值設(shè)置合理的前提下，重新計(jì)算全線網(wǎng)的有效路徑集，并修正各路徑的客流分配比例。

4 結(jié)語(yǔ)

本課題旨在研究當(dāng)前成都地鐵ACC模型中尚未納入考慮，但由于線網(wǎng)變化對(duì)清分計(jì)算結(jié)果有顯著影響的清分因素，從而確定清分算法模型中所需的基礎(chǔ)參數(shù)數(shù)據(jù)，如換乘站的換乘走行時(shí)間、換乘次數(shù)、列車發(fā)車間隔等，并根據(jù)已有的客流數(shù)據(jù)進(jìn)行模型實(shí)時(shí)分析及算法推導(dǎo)，驗(yàn)證模型中參數(shù)系數(shù)/權(quán)值設(shè)置的合理性，以保證清分模型的計(jì)算結(jié)果最大化地反映實(shí)際軌道交通網(wǎng)絡(luò)的客流分布及收益分配情況。

[1] 徐瑞華，羅欽，高鵬. 基于多路徑的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分布模型及算法研究[J].鐵道學(xué)報(bào)，2009（4）：110-114.

[2] 劉小霞. 城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)突發(fā)客流傳播影響分析[D].北京交通大學(xué)，2011.

[3] 趙路敏，郝慶玲，杜世敏.北京市軌道交通線網(wǎng)客流及票款清分方法[J].都市軌道交通，2009（12）：58-60.

[4] 杜世敏，趙路敏.北京城市軌道交通清分方法及結(jié)果應(yīng)用[J].城市軌道交通研究，2014（2）：106-110.

[5] 盧曙光.深圳市軌道交通清分方法研究[D].西南交通大學(xué)，2012.