基于換乘的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配建模及其實(shí)證研究.pdf

1、隨著國(guó)內(nèi)幾所大城市軌道交通線網(wǎng)的逐步形成，客流網(wǎng)絡(luò)化特征已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn)，乘客在軌道交通網(wǎng)絡(luò)中的出行時(shí)空分布特征及出行路徑選擇行為均發(fā)生了較大變化。在網(wǎng)絡(luò)化運(yùn)營(yíng)及“無(wú)縫換乘”條件下，乘客在不同線路之間換乘時(shí)不需再刷卡付費(fèi)，導(dǎo)致路徑流量和換乘流量的不確定性和難以統(tǒng)計(jì)性，也對(duì)城市軌道交通運(yùn)營(yíng)組織與管理提出更高層次的要求。因此，從理論上深入研究乘客在軌道交通網(wǎng)絡(luò)中的路徑選擇規(guī)律和流量分配方法，有助于準(zhǔn)確地掌握軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流特征和進(jìn)一步提高城市軌

2、道交通運(yùn)營(yíng)管理水平。
　　本論文的研究主要圍繞城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的客流分配問(wèn)題而展開(kāi)。本論文充分考慮了影響城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分配的主要因素，以及城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的特有屬性，從理論上分析和研究城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分布規(guī)律，提出了不同的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)客流分配模型及算法，并采用北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)模型和算法進(jìn)行了測(cè)算和分析。具體而言，論文進(jìn)行了如下研究工作：
　　(1)城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配是所有乘客進(jìn)行路徑選擇的聚

3、集結(jié)果，因此，掌握乘客的路徑選擇心理是建立配流模型的基礎(chǔ)。為了充分掌握乘客的路徑選擇行為，同時(shí)，為了給后續(xù)研究提供可靠的數(shù)據(jù)支持和相關(guān)參數(shù)估計(jì)，針對(duì)北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行了乘客路徑選擇行為調(diào)查對(duì)調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果表明：不同年齡、職業(yè)、收入、出行目的被調(diào)查者對(duì)路徑選擇存在明顯差異，乘車時(shí)間對(duì)不同類別出行群體的影響最為顯著，其次為換乘次數(shù)和車內(nèi)擁擠程度；不同屬性乘客對(duì)上述影響因素的關(guān)注程度呈現(xiàn)明顯的差異性，因此，在對(duì)配流模型建模

4、與標(biāo)定時(shí)，應(yīng)在考慮乘車時(shí)間、換乘時(shí)間和換乘次數(shù)的基礎(chǔ)上，應(yīng)充分考慮不同乘客類別的差異性。
　　(2)充分考慮了影響乘客在軌道交通網(wǎng)絡(luò)中路徑選擇的主要因素，包括乘車時(shí)間、換乘時(shí)間和換乘次數(shù)，構(gòu)造了路徑廣義效用模型，基于隨機(jī)效用理論分析了乘客的路徑選擇問(wèn)題，提出了考慮換乘次數(shù)的基于改進(jìn)Logit的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配模型和算法。以2008年北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際數(shù)據(jù)為例，對(duì)模型和算法其進(jìn)行了測(cè)算，案例研究表明考慮基于換乘次數(shù)的路

5、徑費(fèi)用構(gòu)建的Logit模型計(jì)算結(jié)果與實(shí)際數(shù)據(jù)的平均相對(duì)誤差為31.22％，比沒(méi)有考慮換乘次數(shù)時(shí)降低了16.44％，計(jì)算結(jié)果更加貼近實(shí)際情況。
　　對(duì)基于換乘次數(shù)的路徑廣義費(fèi)用模型中參數(shù)α和β靈敏度分析表明，參數(shù)α和β取值相對(duì)于配流計(jì)算結(jié)果的靈敏程度較高，說(shuō)明城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)OD對(duì)之間有效路徑的換乘次數(shù)越多，其選擇概率也越低；隨著網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的擴(kuò)大，網(wǎng)絡(luò)中的換乘節(jié)點(diǎn)增加，乘客對(duì)換乘費(fèi)用的考慮將成為影響路徑選擇的主要因素。
　　(3

6、)在基于換乘次數(shù)的流量分配模型的基礎(chǔ)上，統(tǒng)計(jì)分析了乘客屬性對(duì)路徑選擇偏好的影響，根據(jù)影響因素對(duì)乘客進(jìn)行交叉分類，分別對(duì)不同類別乘客的路徑廣義費(fèi)用模型進(jìn)行了參數(shù)標(biāo)定。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于乘客類別的城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)流量分配模型；針對(duì)模型中考慮乘客類型因素所導(dǎo)致的計(jì)算復(fù)雜程度提高，在基于改進(jìn)Dial算法的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)了基于區(qū)間的隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)流量分配算法。對(duì)典型城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)的研究結(jié)果表明：相對(duì)傳統(tǒng)的集計(jì)模型，基于乘客類別的流量分配方法更加細(xì)致地

7、反映出乘客構(gòu)成對(duì)流量分配結(jié)果的影響，對(duì)乘客出行路徑選擇偏好的建模更加精確。
　　(4)考慮了乘客在城市軌道交通網(wǎng)絡(luò)中選擇路徑時(shí)的車內(nèi)擁擠費(fèi)用，提出了描述車內(nèi)擁擠程度的非線性路徑廣義費(fèi)用，構(gòu)建了基于Probit模型的隨機(jī)用戶平衡客流分配模型，并提出使用MSWA算法對(duì)的隨機(jī)用戶平衡模型進(jìn)行了求解。在具體案例的基礎(chǔ)上，分析了單個(gè)OD下可變費(fèi)用校正參數(shù)對(duì)計(jì)算結(jié)果收斂精度的影響，結(jié)果表明，當(dāng)(α，β)=(1，2)時(shí)，其計(jì)算結(jié)果優(yōu)于其他組參數(shù)

8、，相對(duì)誤差接近10-4，并且經(jīng)過(guò)多次迭代之后收斂的穩(wěn)定性好；分析了多個(gè)OD對(duì)并存時(shí)對(duì)乘客路徑選擇的影響和算法的收斂效果，結(jié)果表明隨著加載OD對(duì)數(shù)量的增加，MSWA算法的收斂速度將會(huì)持續(xù)降低，相對(duì)誤差也會(huì)變大。
　　(5)針對(duì)北京市軌道交通網(wǎng)絡(luò)，利用本文所提出的城市軌道交通客流分布模型及算法，基于利用Fratar模型的推算站間OD矩陣的方法，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了城市軌道交通客流分析系統(tǒng)，系統(tǒng)可以自動(dòng)實(shí)現(xiàn)各項(xiàng)客流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的計(jì)算，并已在北京交通