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    基于蟻群算法的地鐵車站行人擁擠等級劃分方法

    2019-08-24 12:27:14周繼彪趙鵬飛張水潮
    城市交通 2019年4期
    關(guān)鍵詞:進(jìn)站高峰客流

    周繼彪,趙鵬飛,董 升,張水潮

    (1.寧波工程學(xué)院建筑與交通工程學(xué)院,寧波浙江315211;2.同濟(jì)大學(xué)交通運(yùn)輸工程學(xué)院,上海201804;3.北京工業(yè)大學(xué)建筑工程學(xué)院,北京100124)

    0 引言

    隨著中國城市軌道交通客流量迅猛增長,加之客流時空的高度積聚性,設(shè)施運(yùn)量、運(yùn)力以及服務(wù)水平的短板亟待彌補(bǔ)。同時,客運(yùn)總量、日均客運(yùn)量、平均客運(yùn)強(qiáng)度持續(xù)攀升以及最小發(fā)車時間間隔相對縮短等對網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營條件下地鐵車站運(yùn)營的安全管理提出了更高要求。2018年中國城市軌道交通年客運(yùn)總量超過210.7 億人次,較2017年增長25.9億人次,增長14%。全國城市軌道交通高峰小時最小發(fā)車間隔平均為265 s。進(jìn)入120 s 及以內(nèi)的線路共有10 條,其中以上海地鐵9號線115 s最短,廣州地鐵3號線118 s次之[1]。高峰時段乘客乘車?yán)щy問題頻發(fā),類似的情況也發(fā)生在歐洲的巴黎、倫敦和其他大城市[2]。公共交通的服務(wù)質(zhì)量尤其是擁擠問題已成為全球共同面臨的、亟須解決的問題。

    作為典型的城市軌道交通系統(tǒng)之一,地鐵在滿足城市居民出行需求中發(fā)揮著重要作用,其服務(wù)水平直接受到客流擁擠程度的影響。目前地鐵車站客流擁擠程度以客流擁擠強(qiáng)度為依據(jù)??土鲹頂D強(qiáng)度分級方法主要分為意向(Stated Preference, SP)調(diào)查法、立席密度法、服務(wù)水平法、云模型法四類。基于SP 調(diào)查法,文獻(xiàn)[3]以愛爾蘭都柏林市市民為研究對象,量化分析不同影響因素對市民通勤壓力的影響,發(fā)現(xiàn)通勤壓力與被試者的通勤特征高度相關(guān),減少公共汽車和火車內(nèi)的擁擠程度比在可靠性方面的改善更有益處;文獻(xiàn)[4]研究了印度孟買火車的行駛時間對其擁擠程度水平的影響,發(fā)現(xiàn)列車行駛的當(dāng)量感知距離隨擁擠程度增加而增加;文獻(xiàn)[5]對乘客站立和就座兩類情景進(jìn)行測試,結(jié)果表明乘車負(fù)效用與乘客是否有座位密切相關(guān),與乘客站立密度關(guān)系不大;文獻(xiàn)[6]建議評估擁擠程度時應(yīng)將短距離和長距離旅客分開考慮?;诹⑾芏确ǎ墨I(xiàn)[4]提出的擁擠程度水平指單位面積上站立行人的密度大?。晃墨I(xiàn)[7]認(rèn)為雖然個體之間的主觀意見不一致,但是擁擠效應(yīng)會產(chǎn)生負(fù)效用;文獻(xiàn)[8]量化了乘客對擁擠程度的感受,其立席密度由車廂內(nèi)載客數(shù)量除以立席所占面積(扣除座席后的面積)得到。國內(nèi)外在立席密度法的劃分標(biāo)準(zhǔn)制定方面存在差異,國外將立席密度分為兩類:1)舒適度標(biāo)準(zhǔn),其立席密度為3 人·m-2;2)擁擠度標(biāo)準(zhǔn),其立席密度為6 人·m-2。中國存在三種立席密度標(biāo)準(zhǔn):1)《地鐵設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB 50157—2013)[9]規(guī)定車輛立席按6 人·m-2、超員按9 人·m-2考慮;2)《地鐵車輛通用技術(shù)條件》(GB/T 7928—2003)[10]規(guī)定車輛立席按6 人·m-2、超員按8 人·m-2考慮;3)《城市軌道交通工程項(xiàng)目建設(shè)標(biāo)準(zhǔn)》(建標(biāo)104—2008)[11]規(guī)定車輛立席按5人·m-2、超員按8人·m-2考慮。此外,基于服務(wù)水平法,文獻(xiàn)[12]對香港輕軌站臺的擁擠度進(jìn)行評估,并結(jié)合已有的服務(wù)水平等級劃分標(biāo)準(zhǔn)[13],將站臺的服務(wù)水平劃分為五類,與之對應(yīng)的擁擠度也被劃分為五級(1~5級);文獻(xiàn)[14]對北京市軌道交通車站內(nèi)通道的服務(wù)水平進(jìn)行調(diào)查,提出適合北京市軌道交通通道服務(wù)水平的劃分標(biāo)準(zhǔn)?;谠颇P头ǎ墨I(xiàn)[15]定義了擁擠度,并根據(jù)擁擠度給出樞紐內(nèi)行人擁擠狀態(tài)的定性描述,結(jié)合云模型,給出了擁擠度判別的具體實(shí)現(xiàn)過程;文獻(xiàn)[16]針對地鐵換乘樞紐擁擠狀態(tài)劃分中的模糊性和隨機(jī)性,提出一種基于云模型的地鐵換乘樞紐行人擁擠度辨識方法。

    綜上,已有研究在城市軌道交通客流擁擠強(qiáng)度量化方法上取得了大量成果,其研究對象主要是基礎(chǔ)設(shè)施,如地鐵車站、綜合客運(yùn)樞紐站等。當(dāng)前的研究成果分別基于不同的研究方法提出了各自的指數(shù)分類標(biāo)準(zhǔn)和劃分依據(jù),由于受數(shù)據(jù)采集能力和數(shù)據(jù)精度的限制,已有研究中大多采用單一的K-means聚類分析、綜合加權(quán)等多種方法對不同定義的交通指數(shù)進(jìn)行分級。隨著地鐵車站自動售檢票系統(tǒng)(Automatic Fare Collection System,AFC)等設(shè)備的普及以及網(wǎng)絡(luò)傳輸效率的提升,對移動設(shè)備回傳的大數(shù)據(jù)進(jìn)行深度挖掘也將成為一種趨勢,基于AFC數(shù)據(jù)的客流擁擠分級將得到良好的實(shí)踐應(yīng)用。鑒于此,本文提出一種基于蟻群聚類(Ant Colony Optimization,ACO)的優(yōu)化算法,其思想是將客流擁擠狀態(tài)的等級劃分問題轉(zhuǎn)化為擁擠度的聚類問題來解決,基于城市軌道交通客流擁擠特征大數(shù)據(jù)樣本值進(jìn)行聚類分析,從而避免具體分級標(biāo)準(zhǔn)的限制和主觀因素的影響。

    1 地鐵車站客流分布特征分析

    客流特征對地鐵車站總體規(guī)模、內(nèi)部設(shè)施規(guī)模和布局設(shè)計(jì)、軌道交通制式選取、車輛調(diào)度等起著決定性的作用。由于進(jìn)站客流、出站客流以及進(jìn)出站客流在行人服務(wù)設(shè)施占用、客流來源以及活動目的上具有差異,本文以陜西省西安市2013年3 月19 日全日客流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),對乘客進(jìn)站、出站和進(jìn)出站的客流時空特征進(jìn)行分析。

    1)進(jìn)站客流。

    進(jìn)站客流一般要經(jīng)過購票、安檢等服務(wù)過程通往站臺候車,進(jìn)站客流量隨時間的分布如圖1a 所示。從全日客運(yùn)總量的分布分析,其變化呈現(xiàn)明顯的M形分布。早高峰集中于7:00—8:00,17 個車站的平均高峰小時系數(shù)達(dá)9.9%,龍首原站高峰小時系數(shù)最高,達(dá) 17.2%;晚高峰集中于18:00—19:00,車站的平均高峰小時系數(shù)達(dá)11.1%,南稍門站高峰小時系數(shù)最高,達(dá)14.8%。

    2)出站客流。

    出站客流一般通過站臺、樓梯等服務(wù)設(shè)施直接出站,相比進(jìn)站客流程序較為簡單,出站客流隨時間的變化規(guī)律如圖1b 所示。與進(jìn)站客流類似,全日出站客流依然呈現(xiàn)出明顯的M 形客流分布。早高峰集中于8:00—9:00,車站平均高峰小時系數(shù) 達(dá)12.2%,永寧門站高峰小時系數(shù)最高,達(dá)19.8%;晚高峰集中于 18:00—19:00,車站平均高峰小時系數(shù)達(dá)11.4%,龍首原站高峰小時系數(shù)最高,達(dá)17.1%。

    3)進(jìn)出站客流。

    由于進(jìn)出站客流同時占用樞紐內(nèi)部行人設(shè)施,且在通道、站臺等設(shè)施容易出現(xiàn)交織或沖突現(xiàn)象,極易出現(xiàn)擁擠。因此,進(jìn)出站客流量是分析車站總體運(yùn)行情況的重要指標(biāo)。進(jìn)出站客流隨時間的分布規(guī)律如圖1c所示,可以看出,進(jìn)出站客流量在一日中仍為M 形客流分布。早高峰集中于 8:00—9:00,車站平均高峰小時系數(shù)達(dá)11.1%,永寧門站高峰小時系數(shù)最高,達(dá)14.5%;晚高峰集中于17:00—18:00,車站平均高峰小時系數(shù)達(dá)11.3%,南稍門站高峰小時系數(shù)最高,達(dá)12.8%。

    2 客流擁擠指數(shù)分級建模

    2.1 擁擠指數(shù)分級方法

    城市軌道交通客流擁擠指數(shù)旨在表征地鐵車站內(nèi)部客流運(yùn)行狀態(tài)。以地鐵車站內(nèi)部客流時空分布特征為依據(jù),綜合考慮客流擁擠強(qiáng)度、客流擁擠持續(xù)時間以及客流擁擠影響范圍3 個方面對行人擁擠狀態(tài)進(jìn)行等級劃分。

    圖1 客流分布特征Fig.1 Characteristics of passenger flow distribution

    1)客流擁擠強(qiáng)度。

    客流擁擠強(qiáng)度(以下簡稱“擁擠強(qiáng)度”)以客流在單位時間內(nèi)的平均密度來表征:

    2)客流擁擠持續(xù)時間。

    客流擁擠持續(xù)時間(以下簡稱“擁擠持續(xù)時間”)是影響乘客擁擠感受的重要因素之一。通過統(tǒng)計(jì)不同行人密度的累積頻率分布情況,將其進(jìn)行函數(shù)擬合,得到行人密度的累積頻率分布曲線,再將其求導(dǎo)并取倒數(shù)后得到在不同行人密度處的變化速率,以此來表征客流的擁擠持續(xù)時間。根據(jù)AFC數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì),行人密度累計(jì)分布曲線為對數(shù)函數(shù)

    式中:y為行人密度為x時的累積頻率;x為地鐵車站內(nèi)的行人平均密度/(人·m-2);a,b分別為擬合函數(shù)的常量。將公式(2)求導(dǎo)并取倒數(shù)得到

    式中:dx/dy體現(xiàn)了行人密度累積頻率的變化快慢,其值越大則行人密度變化越快,擁擠影響越小,反之,行人密度變化越慢,擁擠影響越大;x/a為行人平均密度為x時的持續(xù)時間。

    3)客流擁擠影響范圍。

    客流擁擠影響范圍(以下簡稱“擁擠影響范圍”)為軌道交通車站內(nèi)部所有行人可利用設(shè)施的面積。

    4)客流擁擠指數(shù)。

    由于擁擠強(qiáng)度指標(biāo)中已經(jīng)體現(xiàn)了擁擠影響范圍指標(biāo),為有效展示這三方面的累積效應(yīng),僅需將擁擠強(qiáng)度和擁擠持續(xù)時間相乘,即可得到客流擁擠指數(shù)PCI(Passenger Crowed Index),即

    2.2 分級求解算法

    地鐵車站擁擠等級的劃分與聚類思想一致,都是將同一屬性的相同或近似值的樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納的過程[17-18]。將地鐵車站內(nèi)的擁擠等級劃分問題轉(zhuǎn)化為聚類問題來解決,其結(jié)果既能揭示不同等級內(nèi)部的隱含關(guān)系,還有利于進(jìn)行地鐵車站內(nèi)部運(yùn)行質(zhì)量研判。針對目前行人擁擠度量化缺乏分級標(biāo)準(zhǔn)等問題,提出基于改進(jìn)蟻群聚類的擁擠分級算法,該算法對地鐵內(nèi)部擁擠指數(shù)進(jìn)行自動聚類,可實(shí)現(xiàn)層次性分級。

    基于計(jì)算效率高、魯棒性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),選取基于蟻群覓食原理的蟻群聚類算法。主要分為搜索食物和搬運(yùn)食物兩個階段,每只螞蟻在移動的過程中都會在其經(jīng)過的路徑上釋放一定的信息素,螞蟻能夠感知信息素的存在并判斷其濃度。路徑上經(jīng)過的螞蟻越多,其信息素的濃度越強(qiáng),但同時路徑上信息素也會隨著時間的推移而揮發(fā)。螞蟻傾向于向信息素強(qiáng)度高的方向移動,某一路徑上爬過的螞蟻越多,后者選擇該路徑的概率越大,整個蟻群的行為就表現(xiàn)出信息的通信。在Kmeans 算法中,引入蟻群的轉(zhuǎn)移概率,得到蟻群聚類分析算法。

    2.2.1 基本原理

    將擁擠度數(shù)據(jù)點(diǎn)視為具備若干屬性的螞蟻,而將擁擠度分級中心視為食物源,在明確分級數(shù)量M的基礎(chǔ)上,將具有n個屬性的N個待分析的擁擠度定義為

    不同擁擠度之間的偏離誤差用歐幾里得距離來度量,距離越小,偏離誤差就越小。將擁擠度pciai分配給第j個聚類中心(j=1,2,…,J) ,螞蟻就在擁擠度樣本pciai到聚類中心Cj的路徑 (pciai,pciaj) 上留下信息素τij(c) ,用表示擁擠度PCIi和PCIj屬性空間的加權(quán)歐氏距離

    式中:r為聚類半徑,無量綱數(shù)值;pij(c)為螞蟻選擇路徑(pciai,pciaj)的概率;為g次迭代中擁擠度i分配到第j個聚類中心啟發(fā)信息的數(shù)值,采用兩者之間距離的倒數(shù)來定義;β為期望啟發(fā)因子,表征螞蟻在運(yùn)動過程中啟發(fā)信息的受重視程度;為 螞 蟻PCIj可供選擇的路徑。當(dāng)pij(c)≥P0時,將PCIi與PCIj合并,P0為基礎(chǔ)概率,即擁擠度PCIi分配至前j個聚類中心適配度的累加值。當(dāng)移動所有螞蟻之后,每個類中所包含的擁擠度將會發(fā)生變化,則各個類的聚類中心點(diǎn)需要重新計(jì)算,同一類內(nèi)部的偏離誤差也需計(jì)算更新。用Cj表示歸并到Xi領(lǐng)域的所有聚類集,新的聚類中心與偏離誤差E計(jì)算如下:

    式中:B為新聚類中心的所有元素數(shù)量;C為迭代后新聚類中心的數(shù)量;J為Cj的元素數(shù)量;cij為的第i個分量。

    同時,給定最大迭代次數(shù),只要滿足以下任一條件則聚類結(jié)束并給出分析結(jié)果:1)所有類的偏離誤差總量小于參數(shù)ε;2)迭代次數(shù)達(dá)到給定的迭代次數(shù)最大值。否則,應(yīng)重新進(jìn)行計(jì)算,直到滿足條件終止。

    2.2.2 算法步驟

    對改進(jìn)的蟻群聚類算法進(jìn)行編程,求解擁擠度分級臨界值,過程如下:

    第1 步:初始化參數(shù),確定擁擠度的樣本量N,最大迭代次數(shù)G,樣本量屬性數(shù)量n及初始全局信息素矩陣;

    第2 步:根據(jù)全局信息素矩陣開始進(jìn)行迭代,確定螞蟻行走路徑并進(jìn)行標(biāo)記;

    第3 步:根據(jù)路徑標(biāo)識得到當(dāng)前的聚類中心,并計(jì)算所有樣本到對應(yīng)聚類中心的偏離誤差總量E,得到最小偏離誤差E-min;

    第4 步:產(chǎn)生隨機(jī)數(shù),并由此對當(dāng)前最優(yōu)路徑進(jìn)行改變,并計(jì)算新路徑下所有樣本到對應(yīng)聚類中心的偏離誤差總量E';

    第5 步:判斷E'是否小于E-min ,若是,則當(dāng)前路徑為最優(yōu)路徑,直接輸出結(jié)果,算法結(jié)束;若不是,則進(jìn)行下一步;

    第6 步:判斷當(dāng)前的迭代次數(shù)是否達(dá)到最大值G,若是則直接輸出結(jié)果,算法結(jié)束;否則返回第2步,進(jìn)行下一輪迭代。

    2.2.3 算法流程

    為克服傳統(tǒng)的蟻群聚類算法得到滿意解效率低的缺點(diǎn),對傳統(tǒng)的蟻群聚類算法迭代過程中的路徑更新規(guī)則進(jìn)行改進(jìn),改進(jìn)的算法基本流程如圖2所示。

    3 實(shí)例驗(yàn)證

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    基于西安市軌道交通AFC系統(tǒng)提供的歷史客票數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。西安地鐵各運(yùn)營線路的AFC 系統(tǒng)使用非接觸式IC 卡作為車票媒介,其客流統(tǒng)計(jì)主要是依據(jù)進(jìn)出站閘機(jī)的刷卡和投票數(shù)據(jù)來統(tǒng)計(jì),每位乘客進(jìn)出站時的刷卡和單程票都會產(chǎn)生一個交易文件,上傳到車站服務(wù)器,然后傳送到清算管理中心,最后由AFC工作人員針對這些交易文件統(tǒng)計(jì)出各運(yùn)營線路的實(shí)時客流。

    AFC系統(tǒng)詳細(xì)記錄了每一位持卡乘客的出行信息,包括卡號、卡類型、乘車日期、進(jìn)站編號、進(jìn)站線路、進(jìn)站時間、出站時間、出站線路、出站編號、總計(jì)出行時間等,通過對AFC數(shù)據(jù)的分析和整理,可以獲取各運(yùn)營線路準(zhǔn)確、連續(xù)的客流大數(shù)據(jù)。

    選取西安地鐵2013年3月19日兩條線(1號線和2號線)全日所有車站分時段(5:00—22:00)、分車站進(jìn)出站客流數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,包括北客站、北苑、運(yùn)動公園、行政中心、鳳城五路、市圖書館、大明宮西、龍首原、安遠(yuǎn)門、北大街、鐘樓、永寧門、南稍門、體育場、小寨、緯一街和會展中心共計(jì)17 個車站。選取進(jìn)出客流量較高的6 個車站的行人設(shè)施可利用面積進(jìn)行實(shí)地調(diào)查,并結(jié)合西安市地下鐵道有限責(zé)任公司提供的原始數(shù)據(jù),推算得到車站行人設(shè)施面積與車站建筑面積的比值均接近0.8(見表1),因此取有效折算系數(shù)為0.8,可根據(jù)車站建筑面積推算行人設(shè)施有效利用面積。

    表1 車站建筑面積及行人設(shè)施面積統(tǒng)計(jì)Tab.1 Statistics on station floor area and pedestrian facilities area

    表2 客流擁擠狀態(tài)劃分結(jié)果Tab.2 Classification of pedestrian congestion state

    3.2 擁擠分級

    針對行人在地鐵車站內(nèi)部的擁擠強(qiáng)度、擁擠持續(xù)時間以及擁擠影響范圍三方面進(jìn)行擁擠指數(shù)計(jì)算,利用改進(jìn)的蟻群聚類算法,分別得到進(jìn)站、出站以及進(jìn)出站三種狀態(tài)下的聚類結(jié)果。

    根據(jù)圖3 可知,進(jìn)站、出站以及進(jìn)出站客流密度累積頻率分布曲線分別為:

    這三個曲線均屬于對數(shù)函數(shù),表明客流量隨著客流密度的增加而降低。同時,可得進(jìn)站、出站以及進(jìn)出站三種狀態(tài)下行人密度為x時的行人密度變化速率

    通過比較公式(15)~(17)發(fā)現(xiàn),進(jìn)站、出站以及進(jìn)出站三種狀態(tài)下的行人密度變化速率差別較小,尤其是進(jìn)站與進(jìn)出站更為接近,這與實(shí)際情況相符。通過改進(jìn)蟻群聚類算法,設(shè)置信息素蒸發(fā)率為0.1,螞蟻數(shù)量為50,行人密度以及不同時段的聚類結(jié)果如圖4所示。

    圖4 中的顏色綜合反映地鐵車站內(nèi)行人的擁擠狀態(tài),左側(cè)縱軸為行人密度值,右側(cè)縱軸為不同等級的擁擠指數(shù)。根據(jù)圖4 的聚類結(jié)果,判定客流擁擠狀態(tài)為5 個等級,分別為通暢、基本通暢、輕度擁擠、中度擁擠和嚴(yán)重?fù)頂D,反映地鐵車站內(nèi)部客流的運(yùn)行狀態(tài),數(shù)值越高表明地鐵車站內(nèi)行人擁擠狀態(tài)越嚴(yán)重,結(jié)果如表2所示。

    圖3 客流密度累積頻率分布Fig.3 Cumulative frequency distribution of passenger density

    圖4 不同狀態(tài)下客流擁擠指數(shù)聚類結(jié)果Fig.4 Clustering results of passenger congestion in different states

    1) 針對進(jìn)站、出站和進(jìn)出站三種狀態(tài),地鐵車站的行人擁擠變化呈現(xiàn)較明顯的時空差異特征,17個車站內(nèi)的行人擁擠狀態(tài)均在列車運(yùn)行周期內(nèi)上下波動,全日地鐵客流在時空特征上呈現(xiàn)出明顯的M形分布,早高峰集中于8:00—9:00,平峰集中于10:00—16:00,晚高峰集中于18:00—19:00。其原因?yàn)樵摃r段內(nèi)地鐵客流主要為通勤客流。

    2)三種狀態(tài)下,行人密度累積頻率分布曲線符合對數(shù)函數(shù),表明客流量隨著客流密度的增加而降低。當(dāng)考慮擁擠強(qiáng)度、擁擠持續(xù)時間和擁擠影響范圍時,客流擁擠指數(shù)的等級劃分具有非線性特征。客流擁擠狀態(tài)對應(yīng)的通暢、基本通暢、輕度擁擠、中度擁擠和嚴(yán)重?fù)頂D的閾值邊界,進(jìn)站時為0.040,0.145,0.315,0.549,1.000; 出 站 時 為0.044,0.187,0.426,0.745,1.000;進(jìn) 出站時為0.114,0.462,1.056,1.865,2.000。

    3)三種狀態(tài)下,17 個車站的擁擠指數(shù)呈現(xiàn)周期性變化,且各車站之間的擁擠狀態(tài)變化較大。這主要與發(fā)車時間間隔有關(guān),地鐵1 號線和2 號線的發(fā)車時間間隔為5 min 30 s,17 個車站的行人擁擠狀態(tài)變化周期約為5 min 30 s,其行人擁擠等級變化周期與列車到站時間基本一致,進(jìn)一步驗(yàn)證了蟻群聚類優(yōu)化算法的有效性。

    4 結(jié)語

    如何提升城市軌道交通線網(wǎng)的運(yùn)營水平,科學(xué)表征網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營條件下軌道交通大客流的擁擠程度級別,進(jìn)一步提升軌道交通科學(xué)應(yīng)對突發(fā)大客流的快速決策和疏散能力,是軌道交通管理部門面臨的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。本文基于軌道交通AFC歷史數(shù)據(jù)及車站行人設(shè)施有效利用面積調(diào)查數(shù)據(jù),求解得到軌道交通車站內(nèi)部擁擠強(qiáng)度,綜合考慮擁擠強(qiáng)度、擁擠持續(xù)時間以及擁擠影響范圍三個方面,得到客流擁擠指數(shù)。將客流擁擠指數(shù)進(jìn)行聚類分級,結(jié)果與實(shí)際客流的變化具有一致性,能較好地反映客流的擁擠狀態(tài)以及乘客對擁擠的感知和承受程度。利用該分級結(jié)果,有助于解決客流進(jìn)出站引導(dǎo)以及樞紐設(shè)計(jì)瓶頸識別等問題。利用蟻群聚類算法進(jìn)行聚類,有效避免了等級劃分標(biāo)準(zhǔn)缺失的弊端。通過調(diào)節(jié)信息素的蒸發(fā)率和螞蟻數(shù)量得到了良好的聚類結(jié)果,在客流擁擠指數(shù)的分級中,避免了等間距值的劃分弊端,體現(xiàn)了擁擠強(qiáng)度、持續(xù)時間以及影響范圍對擁擠狀態(tài)的影響,證明了改進(jìn)蟻群聚類算法的可行性和實(shí)用性。由于目前僅利用西安市地鐵車站一日的AFC刷卡數(shù)據(jù),樣本時間跨度和樣本量有限,下一步將考慮擴(kuò)充和更新數(shù)據(jù)量,基于大數(shù)據(jù)視角分析蟻群聚類算法的精度和效率。

    致謝:

    Acknowledgement:

    感謝西安市地下鐵道有限責(zé)任公司對本文所用數(shù)據(jù)的支持。文中原始數(shù)據(jù)僅用于科學(xué)研究,無任何商業(yè)用途。

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