梁國政

摘要：本文針對數(shù)據(jù)驅動的城市軌道交通網(wǎng)絡優(yōu)化策略做出了進一步探究，詳細分析了OD概率矩陣、單一線路乘客線路模型、模型求解，有益于制定相應的城市軌道交通網(wǎng)絡優(yōu)化策略。

關鍵詞：數(shù)據(jù)驅動;城市軌道交通;網(wǎng)絡優(yōu)化

當前，因為軌道交通的發(fā)展速度越來越快，優(yōu)勢非常突出，所以居民選擇軌道交通作為出行方式已經(jīng)非常普遍，并對其產(chǎn)生了非常大的依賴。因此客流量較大，很多城市都對限流政策進行了編制，可以在將列車超載現(xiàn)象減小的前提下，盡量將乘客出行時間縮短。例如：乘客的滯留時間等。但由于經(jīng)營的擴大，客流量的增加，存在的隱患問題也越發(fā)突出，如擁擠存在的安全問題、出行率不高等等。所以，對于客流控制策略的有效編制，還需要進一步強化和提升。本文，針對乘客總出行等待時間指標、出行延誤時間、懲罰系數(shù)以及總載車旅行時間指標，對限流模型目標函數(shù)進行了構建，從而對最佳的單向協(xié)同限流方案進行編制。

1、構建OD概率矩陣

對于一個OD矩陣的有效構建，需對一個起點到終點之間的出行過程給予對應，該矩陣屬于路網(wǎng)交通流量分配當中的有效計算形式，是在交通小區(qū)之間的出行OD以及相應的路段流量基礎之上進行的[1]。

例如：在北京區(qū)域，對于地鐵的構建，只有一個OD區(qū)間站，為四惠東站一直到四惠站。其中換乘站為四惠東站，可以與1號線進行連接，所以，四惠東站當中的乘客進站超過了對1號線或者八通線上行方向需要乘車的旅客，而八通線下行方向乘坐的旅客非常少，幾乎為零，可以不進行考慮。早高峰時段，八通線的客流量非常大，很多車站15分鐘內有超過500乘客量進站，最大值為雙橋站，時刻為7：30，人數(shù)為4489人，這時的擁擠度為最高。此外，列車具備的運輸能力，對后續(xù)車站的擁擠情況有著直接的影響。同時，其他一些車站的客流量，人數(shù)也非常大，例如：傳媒大學站等等，需要將客流擁擠的問題加以改善。

為了對乘客進站之后所去方向的客流比例進行有效表示，需要對OD概率矩陣進行構建，以便將進站流量的實際流向結構加以反映[2]。其中，本次探究當中，借助八通線早高峰當中的客流量數(shù)據(jù)作為OD客流數(shù)據(jù)，經(jīng)過系統(tǒng)的統(tǒng)計和分析，結合各車站進站人數(shù)的實際數(shù)據(jù)，可對下行方向當中的向上乘客出行OD概率矩陣進行獲取。由于在中間車站，沒有較多的乘客下車，加之運輸能力產(chǎn)生的限制作用，以至于后續(xù)車站當中的乘客上車存在很多的困難，滯留乘客比較多，由此便產(chǎn)生了運營癱瘓問題，甚至引發(fā)安全事故。所以需要對更加科學的單線協(xié)同限流策略進行編制，以便對線路的正常運行給予保障。

在對該列車線詳細的數(shù)據(jù)進行調查之后，獲知了八通線列車車輛的一系列數(shù)據(jù)：其一，載客能力標準實際為256，最大滿載能力數(shù)值為1428;其二，在早高峰階段下行方向的固定發(fā)車間隔為每三分鐘發(fā)出一趟列車，所以車間隔為f=3;其三，由于早高峰階段列車的停站時間非常短，所以停站時間對模型最終的求解結果并沒有影響。本次探究當中，對停車時間忽略。借助首趟列車的到達時刻，對后續(xù)列車的到達時間進行計算;其四，最高聚集人數(shù)的計算，可通過車站實際面積和乘客最小人均占用面積之間的比獲取;其五，在八通線當中，排除四惠東站以及四惠站，其他都設置了側式站臺，所以在下行方向并沒有上下行方向站臺共同應用的問題，所以不對上下方向客流針對車站能力產(chǎn)生的占用情況進行考慮。

2、單一線路乘客線路模型

2.1出行等待時間指標計算

總出行等待時間，具體來說便是乘客在抵達站口之后，由于限流問題，不能及時進入到車站當中，在付費區(qū)域所發(fā)生的等待延誤時間[3]。還包括在到達車站之后等待車輛的時間，或者由于車輛滿載，不能繼續(xù)承載乘客發(fā)生的滯留延誤時間，具體的公式為：

Twaiting=Tqw+Tqt+TqT

由于限流導致乘客對時間發(fā)生的延誤非常普遍，因為高峰時段車站會發(fā)生擁擠情況，有較高的聚集人數(shù)。從車站能力以及安全方面進行考量，需要對進站口開展限流，以便有效對乘客的進入有所阻止，乘客由于限流而耽誤的時間計算公式為：

Tql+ 1·Twaiting

乘客在抵達車站之后，會由于車輛載客能力有限，不能及時上車，以至于在站臺發(fā)生滯留，需要等待下一列地鐵，產(chǎn)生的滯留延誤時間計算公式為：

Tqw= b·Teaiting

2.2乘客總在車旅行時間指標

在高峰時期，為了使更多的旅客能夠第一時間快速離開車站，將運輸目標完成，避免過多人數(shù)滯留。在探究當中通過O站進站上車，終點到達D站的乘客，以及相應的車時間成績，對乘客旅行時間加以表示，具體的公式為：

Ttravel= ·（td-to）

車旅行時間將其在單線多站服務體系當中有所延伸，在主線當中，車旅行時間可將其進行轉化，成為所有見載客人數(shù)和相應的列車區(qū)間運行時間乘積求和，具體的公式為：

Ttravel=

通過相應的分析可知，車旅時間與車乘客人數(shù)之間的比為正向關系，與乘客在車時間也為正向關系，這便說明車旅時間如果越長，那么車載客人人數(shù)便會越大。

2.3乘客出行延誤時間懲罰系數(shù)，

3、模型求解分析

根據(jù)客流數(shù)據(jù)，八通線列車相關數(shù)據(jù)等，針對其中7站開展限流，從而對單線協(xié)同限流方案進行計算，具體如表一所示

針對限流效果最突出的前5站開展分析，獲取限流前以及之后的數(shù)據(jù)，如表二所示。

4、結語：

總之，對于出行等待時間指標、車旅行時間指標以及出行延誤時間懲罰系數(shù)三項指標的設定，對單一線路乘客限流模型目標函數(shù)進行了構建。通過該地鐵線路的實驗數(shù)據(jù)加以分析，結合相應的計算，發(fā)現(xiàn)限流之后乘客出行時間平均減少了9.60%。說明該項方法非常有效，可通過進一步優(yōu)化，產(chǎn)生更加理想的效果和作用。

參考文獻：

[1]謝淋東， 王晨晨， 劉乾坤，等. 數(shù)據(jù)驅動的城市軌道交通網(wǎng)絡優(yōu)化策略[J]. 應用數(shù)學進展， 2020， 9（6）.

[2]翟光洲， 劉曉強， 趙時旻， et al. 城市軌道交通乘客信息系統(tǒng)服務框架優(yōu)化策略[J]. 城市軌道交通研究， 2008， 011（010）：50-53.

[3]胡雪霏. 2017大數(shù)據(jù)驅動下的城市軌道交通運營管理創(chuàng)新與發(fā)展研討會在京圓滿召開[J]. 城市軌道交通， 2017， 000（006）：42-43.