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    對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測與狀態(tài)評價分析

    2018-06-17 07:31葛蔚
    科學(xué)與技術(shù) 2018年25期
    關(guān)鍵詞:扶梯時間段客流

    葛蔚

    摘要:眾所周知,地鐵設(shè)施是城市進(jìn)行物流運輸?shù)默F(xiàn)代化交通工具,在某一時間段會出現(xiàn)有頻率變化的客流密度,通過對地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)進(jìn)行預(yù)測和分析評價,能夠歸納出一定的科學(xué)化規(guī)律,為后續(xù)有關(guān)地鐵人流控制提供一定的數(shù)據(jù)支持?;诖?,本文主要就地鐵進(jìn)出站閘機(jī)的AFC數(shù)據(jù)及樓梯客流參數(shù)進(jìn)行了全面的分析,希望能夠進(jìn)一步提高該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)測精度,為地鐵階段性擁堵時間段的確立和有效客流狀態(tài)預(yù)判提供有效的決策依據(jù)。

    關(guān)鍵詞:地鐵系統(tǒng)AFC閘機(jī)數(shù)據(jù);階段性扶梯客流參數(shù);預(yù)測和評估

    1.地鐵車站樓AFC數(shù)據(jù)及客流參數(shù)分析

    1.1地鐵閘機(jī)數(shù)據(jù)分析

    據(jù)了解,截止到目前為止,國內(nèi)約有40個城市已經(jīng)修建并開通了城市地鐵交通設(shè)施,并通過AFC智能票卡系統(tǒng)對流動信息進(jìn)行收集和統(tǒng)計,根據(jù)實際的數(shù)據(jù)制定了以下表格1所示。將數(shù)據(jù)以表格的形式呈現(xiàn)出來,能夠清晰的獲得乘客進(jìn)出站時間、地點,使用票據(jù)類型等相關(guān)信息。因此,本文在此基礎(chǔ)對站臺扶梯客流量數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。

    表1 地鐵客流數(shù)據(jù)表

    日期 進(jìn)站ID 進(jìn)站時間 出站時間 出站ID 卡票類型

    1 0000101 07:03:15 07:34:15 0000104 地鐵卡

    2 0000102 08:03:33 08:48:33 0000308 單程票

    1.2對地鐵車站扶梯客流參數(shù)的全面分析

    1.2.1對于客流量密度的分析

    在進(jìn)行車站客流量密度的分析時,要對影響因素進(jìn)行參數(shù)化選擇,能夠客觀、清晰的反映出具有代表性的客流狀態(tài),由此可見,客流密度在一定程度上影響著地鐵設(shè)施的空間密度,能夠反映出特定時期內(nèi)行人的有效密度和流動情況。因此,本文以單位時間內(nèi)站臺樓梯的平均客流密度為參考標(biāo)準(zhǔn)對其進(jìn)行了全面的數(shù)據(jù)分析,并通過不同數(shù)據(jù)處理方法,計算出單位時間段內(nèi)客流的實際密度,并進(jìn)行客流密度平均值的求取,根據(jù)實際地鐵乘客進(jìn)出以及數(shù)據(jù)如圖1所示:

    1.2.2通過車站扶梯時間段的分析

    有研究表明,為進(jìn)一步對客流參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)性的分析和處理,可以在原有的參數(shù)化分析系統(tǒng)基礎(chǔ)上,以扶梯人群長度和排隊時間為參照點,建立起客流狀態(tài)加權(quán)評價模型。在該模型中,能夠通過相同時間段的乘客等候時間,來計算和反應(yīng)出人流流動的有效速率及擁擠程度。首先,將單位時間平均分成三個等份,并在其中抽取同等數(shù)量的乘客,將進(jìn)站方向收集乘客數(shù)量設(shè)為M,出站方向收集的乘客數(shù)量為N,分別計算出單位時間段內(nèi)通過的平均時間。

    1.3對AFC的地鐵車站樓扶梯客流狀態(tài)的評價

    在樓梯客流密度及通過時間兩個方面,進(jìn)行參數(shù)化判斷并預(yù)測地鐵扶梯等候區(qū)的有效客流狀態(tài),是目前國內(nèi)地鐵企業(yè)對人流量進(jìn)行科學(xué)化預(yù)測和控制的方法之一。當(dāng)樓梯等候區(qū)客流密度的計算取值在國家安全生產(chǎn)規(guī)范的范圍內(nèi)時,便可以不進(jìn)行后期的修正;當(dāng)扶梯等候區(qū)域客流密度取值范圍超出相關(guān)規(guī)范的安全閥值時,要根據(jù)地鐵專家提出的修改意見,進(jìn)行修正。將扶梯的等候區(qū)客流量狀態(tài)進(jìn)行劃分,可分為絕對安全、安全、較安全、危險等多種狀態(tài)。

    2.對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測模型的仿真設(shè)計分析

    在地鐵閘機(jī)AFC數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對相對時間段內(nèi)的客流密度和客流通過時間進(jìn)行預(yù)測,并選取指定閘機(jī)的數(shù)據(jù)作為輸入,以動態(tài)化采集的扶梯客流密度和通過時間為輸出,對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)的改進(jìn),從而將隱含神經(jīng)元的數(shù)目確定下來。在第一階段進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出時,根據(jù)相關(guān)實驗經(jīng)驗,將隱含神經(jīng)元的數(shù)目設(shè)定為8個,并采用計算權(quán)值的方法進(jìn)行訓(xùn)練。為進(jìn)一步對改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算速度和準(zhǔn)確率進(jìn)行驗證,隨機(jī)選取500、300、100、50個樣本模型進(jìn)行系統(tǒng)的訓(xùn)練。通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗進(jìn)行對比嗎,并不斷對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練、測試、創(chuàng)建。在多次實驗后,保證了AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確率,并生成變化圖2,進(jìn)一步表明了客流量參數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)測模型符合實際需求。運用該預(yù)測模型能夠?qū)Φ罔F扶梯等候進(jìn)站客流參數(shù)、出站客流參數(shù)、等候客流參數(shù)等多階段進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的預(yù)測。

    結(jié)束語

    由此可見,在對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)進(jìn)行預(yù)測和評估分析時,需要在原有的預(yù)測模式上進(jìn)行有效的優(yōu)化和整合,利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對其進(jìn)行客流密度和通過時間的預(yù)測,更為準(zhǔn)確和有效。

    參考文獻(xiàn)

    [1]孫建輝,胡華,劉志鋼.基于AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測與狀態(tài)判定[J].計算機(jī)應(yīng)用與軟件,36(01):277-283.

    [2]鄭宣傳,魏運,陳明鈿,高國飛,蘇暢,于松偉.地鐵典型換乘站換乘方式適配性評價研究[J].都市快軌交通,2018,31(03):33-39.

    [3]王子甲,陳峰,李小紅.地鐵車站站臺寬度計算方法改進(jìn)及仿真評價[J].交通運輸系統(tǒng)工程與信息,2012,12(05):168-173.

    [4]史聰靈.地鐵換乘車站客流疏運模擬及風(fēng)險分析(1)-T型車站[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2011,7(04):11-17.

    (作者單位:南京地鐵運營有限責(zé)任公司)

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