本發(fā)明涉及乘客路徑選擇分析方法領(lǐng)域。更具體地，涉及一種基于自動售檢票系統(tǒng)的乘客路徑選擇分析方法。

背景技術(shù)：

隨著國內(nèi)經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展以及城市化進程的加快，交通問題已經(jīng)成為各大城市可持續(xù)發(fā)展的主要“瓶頸”，優(yōu)先發(fā)展公共交通是緩解城市交通問題的重要舉措。作為公共交通系統(tǒng)重要的組成部分，城市軌道交通以其運量大、速度快、安全性好、準時快捷、節(jié)能環(huán)保等優(yōu)勢成為支撐大城市交通可持續(xù)發(fā)展的較好選擇。隨著城市軌道交通建設的不斷推進，城市軌道交通網(wǎng)絡逐步形成，其運營管理模式也從單線運營轉(zhuǎn)化為網(wǎng)絡運營。

目前國內(nèi)外各大城市的城市軌道交通大多采用自動售檢票系統(tǒng)(afc，automaticfarecollection)來實現(xiàn)乘客的自助進出站過程。海量的afc數(shù)據(jù)存儲著乘客每天的出行過程信息，包括出發(fā)及到達時間、地點等數(shù)據(jù)，但是對于乘客選擇網(wǎng)絡的具體路徑?jīng)]有記錄，這給運輸組織和票務清分工作帶來一定的困擾。雖然afc系統(tǒng)已經(jīng)在一定程度上解決了傳統(tǒng)乘客數(shù)據(jù)的采集和統(tǒng)計問題，但大規(guī)模afc數(shù)據(jù)下的乘客出行行為內(nèi)在特性研究不多。

因此，需要提供一種基于afc的乘客路徑選擇分析方法，基于afc數(shù)據(jù)和城市軌道交通網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，研究乘客出行路徑選擇規(guī)律，實現(xiàn)對軌道交通客流的精確分配。

afc數(shù)據(jù)中記錄著乘客的起訖站點和進出站時刻，通過這些信息可以對乘客出行過程的時空因素進行初步設定。乘客的出行是一個空間位移隨時間變化的過程，各個階段花費的時間與列車運行時刻表以及車站的布局存在一定關(guān)系，通過判斷各個階段發(fā)生的時間點和花費的時間間隔可以計算出行者在軌道交通網(wǎng)絡中的出行路徑，實現(xiàn)對軌道交通客流的精確分配。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種基于自動售檢票系統(tǒng)的乘客路徑選擇分析方法，以基于afc數(shù)據(jù)和城市軌道交通網(wǎng)絡數(shù)據(jù)，研究乘客出行路徑選擇規(guī)律，實現(xiàn)對軌道交通客流的精確分配。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明采用下述技術(shù)方案：

本發(fā)明公開了一種基于自動售檢票系統(tǒng)的乘客路徑選擇分析方法，其特征在于，所述方法包括：

s1：根據(jù)軌道交通網(wǎng)絡進行路網(wǎng)構(gòu)建，得到路徑集合；

s2：根據(jù)乘客旅行時間約束條件篩選所述路徑集合得到有效路徑集合；

s3：根據(jù)乘客路徑選擇影響因素，基于效應最大化理論建立乘客路徑選擇的評定模型；

s4：求解所述評定模型，得到乘客路徑選擇概率分布。

優(yōu)選地，所述s1包括：

s11：將軌道交通網(wǎng)絡上的每個換乘車站轉(zhuǎn)換為連接其所在路徑上該換乘車站前、后兩個普通車站的虛擬弧；

s12：采用深度遍歷法生成所有可行的路徑，組成路徑集合，所述路徑集合包括除去換乘車站的既有普通車站構(gòu)成的區(qū)間弧、普通車站到換乘車站的接入弧、換乘車站到普通車站的接出弧和換乘車站內(nèi)部的虛擬弧。

優(yōu)選地，所述區(qū)間弧、所述接入弧和所述接出弧的權(quán)重均為實際物理網(wǎng)絡中的區(qū)間運行時間，所述虛擬弧的權(quán)重為換乘車站對應的路徑上的換乘時間。

優(yōu)選地，所述路徑集合為

其中，si為第i個車站；si+1為第i+1個車站；sr,o,d為od對(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的車站順序集合，|sr,o,d|為該集合的元素個數(shù)；str,o,d為(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的換乘車站集合；為路徑r上的某一換乘車站i換入的線路方向；為路徑r上的某一換乘車站i+1換出的線路方向；和為與路徑r不同的線路運行方向。

優(yōu)選地，所述乘客旅行時間約束條件為路徑換乘次數(shù)、乘客理論旅行時間和乘客最大候車時間。

優(yōu)選地，所述乘客理論旅行時間為

tp,r,o,d＝iwtp,r,o,d+wtp,r,o,d+stp,r,o,d+sttp,r,o,d+ttp,r,o,d+owtp,r,o,d

其中，iwtp,r,o,d為乘客進站走行時間，wtp,r,o,d為乘客候車時間，stp,r,o,d為列車區(qū)間運行時間，sttp,r,o,d為列車停站時間，ttp,r,o,d為乘客換乘時間，owtp,r,o,d為乘客出站走行時間。

優(yōu)選地，所述s3包括：

s31：確定所述乘客路徑選擇影響因素為是否換乘和車內(nèi)擁擠指標，計算所述車內(nèi)擁擠指標模型；

s32：建立乘客在所述有效路徑上的廣義費用估計模型，從而建立乘客路徑選擇的評定模型。

優(yōu)選地，所述車內(nèi)擁擠程度為

其中，xa為客流量，za為列車的座位數(shù)，ca為列車能容納的最大乘客數(shù)，b和d為校正參數(shù)。

優(yōu)選地，所述廣義費用估計模型為

式中，為第w個od對之間第r條有效路徑上可確定的廣義費用,為隨機項，且

其中，為

其中，參數(shù)θ1、θ2表示乘客對非換乘時間和換乘時間的感知程度；和為兩個相鄰車站之間所組成區(qū)間的列車區(qū)間運行時間；和為兩個相鄰車站之間所組成區(qū)間上的擁擠程度；mr,o,d為從出發(fā)車站o到目的車站d選擇路徑r的平均進出、站時間，si為第i個車站；si+1為第i+1個車站；sr,o,d為od對(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的車站順序集合，str,o,d為(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的換乘車站集合，為路徑r上的某一換乘車站i換入的線路方向；為路徑r上的某一換乘車站i+1換出的線路方向，和為與路徑r不同的線路運行方向。

優(yōu)選地，所述乘客路徑選擇概率分布為

本發(fā)明的有益效果如下：

本發(fā)明提出的乘客路徑選擇行為的數(shù)據(jù)挖掘方法，有效解決了乘客路徑選擇行為的建模和標定問題，為準確地把握乘客對于出行路徑的選擇過程進而得到客流的時空分布規(guī)律提供了可靠理論依據(jù)，并為后續(xù)的應急指揮、大客流疏導、票款清分等問題的開展提供了良好的研究基礎(chǔ)。

附圖說明

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的具體實施方式作進一步詳細的說明。

圖1示出本發(fā)明一種基于自動售檢票系統(tǒng)的乘客路徑選擇分析方法的流程圖。

圖2示出本發(fā)明換乘車站轉(zhuǎn)換為虛擬弧的示意圖。

圖3示出本發(fā)明實施例中1號線線路區(qū)間滿載率。

圖4示出本發(fā)明實施例中2號線線路區(qū)間滿載率。

圖5示出本發(fā)明實施例中4號線線路區(qū)間滿載率。

圖6示出本發(fā)明實施例中6號線線路區(qū)間滿載率。

圖7示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的c(四惠，大望路)迭代過程示意圖。

圖8示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的c(西單,宣武門)迭代過程示意圖。

圖9示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的c(陶然亭,北京南)迭代過程示意圖。

圖10示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的θ1迭代過程示意圖。

圖11示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的θ2迭代過程示意圖。

圖12示出本發(fā)明實施例中求解評定模型參數(shù)的α迭代過程示意圖。

圖13示出本發(fā)明實施例中高峰時段客流分配圖。

具體實施方式

為了更清楚地說明本發(fā)明，下面結(jié)合優(yōu)選實施例和附圖對本發(fā)明做進一步的說明。附圖中相似的部件以相同的附圖標記進行表示。本領(lǐng)域技術(shù)人員應當理解，下面所具體描述的內(nèi)容是說明性的而非限制性的，不應以此限制本發(fā)明的保護范圍。

如圖1所示，本發(fā)明公開了一種基于自動售檢票系統(tǒng)的乘客路徑選擇分析方法，所述方法包括：

s1：根據(jù)軌道交通網(wǎng)絡進行路網(wǎng)構(gòu)建，得到路徑集合。具體的，所述s1可包括：

s11：將軌道交通網(wǎng)絡上的每個換乘車站轉(zhuǎn)換為連接其所在路徑上該換乘車站前、后兩個普通車站的虛擬弧。所述虛擬弧的權(quán)重優(yōu)選為換乘車站對應的路徑上的換乘時間。如圖2所示，可將換乘車站分為屬于不同線路的多個虛擬節(jié)點，可將換乘車站3分別按照不同線路分成節(jié)點節(jié)點節(jié)點和節(jié)點所有節(jié)點之間可通過四段虛擬弧連接，各段虛擬弧的權(quán)重為不同路徑上該換乘車站之間的換乘時間。

s12：采用深度遍歷法生成所有可行的路徑，組成路徑集合，所述路徑集合包括除去換乘車站的既有普通車站構(gòu)成的區(qū)間弧、普通車站到換乘車站的接入弧、換乘車站到普通車站的接出弧和換乘車站內(nèi)部的虛擬弧。包括換乘車站的任意始發(fā)站o與終點站d(o,d)的路徑tr被重構(gòu)為：

其中，s為車站集合；a為區(qū)間集合(|a|個區(qū)間)；o,d為乘客出發(fā)和到達車站集合，ro,d為某一od對(o,d),o∈o,d∈d的全部路徑集合；lr,o,d為od對(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的線路集合，sr,o,d為od對(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的車站順序集合；|sr,o,d|為該集合的元素個數(shù)，si為第i個車站；si+1為第i+1個車站；sr,o,d為od對(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的車站順序集合，|sr,o,d|為該集合的元素個數(shù)；str,o,d為(o,d)的某一路徑r經(jīng)過的換乘車站集合；為路徑r上的某一換乘車站i換入的線路方向；為路徑r上的某一換乘車站i+1換出的線路方向；和為與路徑r不同的線路運行方向，olr,j,o,d∈l,olr,j,o,d≠lr,o,d≠ilr,j,o,d，yp,r,o,d為od對(o,d)的乘客p,p∈qod是否選擇的路徑r∈rod：若乘客p選擇路徑r，則yp,r,o,d＝1；否則，yp,r,o,d＝0。

其中，lr,o,d、ilr,j,o,d和olr,j,o,d都是包括與路徑r相關(guān)的線路運行方向。路徑公式中第1項表示除去換乘車站的既有普通車站構(gòu)成的區(qū)間弧，第2項表示普通車站到換乘車站的接入弧，第3項表示換乘站到普通車站的接出弧，第4項表示換乘車站內(nèi)部的虛擬弧，前3項弧的權(quán)重均為實際物理網(wǎng)絡中的區(qū)間運行時間，最后一項虛擬弧的權(quán)重為對應換乘方向的換乘時間。

s2：根據(jù)乘客旅行時間約束條件篩選所述路徑集合得到有效路徑集合。結(jié)合afc數(shù)據(jù)和列車時刻表信息生成各乘客的有效路徑集合，所述乘客旅行時間約束條件可為路徑換乘次數(shù)、乘客理論旅行時間和乘客最大候車時間。

首先，考慮到乘客的心理承受范圍，可刪除所有換乘次數(shù)超過3次的路徑，得到

ωp,o,d＝{r||str,o,d|≤3,r∈rod}

其中，|str,o,d|表示集合str,o,d的元素個數(shù)。

其次，考慮乘客理論旅行時間，所述乘客理論旅行時間為乘客從刷卡進站到下車刷卡出站過程，該過程只包括正常的走行及候車時間，無刻意在車站逗留、餐飲等消耗的時間。所述乘客理論旅行時間為

tp,r,o,d＝iwtp,r,o,d+wtp,r,o,d+stp,r,o,d+sttp,r,o,d+ttp,r,o,d+owtp,r,o,d

其中，tp,r,o,d、iwtp,r,o,d、wtp,r,o,d、stp,r,o,d、sttp,r,o,d、ttp,r,o,d、owtp,r,o,d分別為某一乘客p在od對(o,d)上的路徑r的理論旅行時間、進站走行時間、候車時間、區(qū)間運行時間、車站的停站時間、換乘時間、出站走行時間。

最后，需考慮乘客最大候車時間，任何路徑r上，出發(fā)車站o的進站乘客p從到達該車站站臺到上車離開該車站的候車時間最多不超過3輛車的列車開行間隔時間，同時，換乘乘客p的等待時間最多不超過3輛車的列車開行間隔時間。進站乘客和換乘乘客的乘客最大候車時間分別為

其中，hr,o,d為(o,d)的路徑r的出發(fā)車站所屬線路方向lr,o,d的列車開行間隔時間，wttp,r,o,d為路徑r上乘客的換乘等待時間，hr,s,o,d為(o,d)的路徑r上換乘站s的換入線路方向lr,s,o,d的列車開行間隔時間，為(o,d)的乘客p在路徑r上的換乘站s的換乘等待時間。

由此，可進一步縮小乘客p的可選路徑得到有效路徑集為

其中，表示afc記錄的乘客p的理論旅行時間的最大值，即所有列車區(qū)間運行時間取最長時間、乘客等待時間取乘客極限承受的等待時間下的乘客旅行時間，表示afc記錄的乘客p的旅行時間的理論最小值，即所有列車區(qū)間運行時間取最短運行時間且沒有等待時間下的乘客旅行時間。

本發(fā)明中具有兩個假設前提。其中，假設1為：各車站的乘客進、出站走行時間、換乘車站的換乘走行時間為固定值，且均可通過調(diào)研數(shù)據(jù)提前獲取，例如，

owtr,o,d＝δr,d

iwtr,o,d+owtr,o,d＝mr,o,d

其中，為乘客在路徑r的出發(fā)車站o的平均走行時間，δr，d為乘客在路徑r的到達車站d的平均走行時間，為乘客在路徑r的換乘車站s的平均換乘走行時間，mr,o,d為乘客從出發(fā)車站o到目的車站d選擇路徑r的平均進、出站走行時間。

假設2為：各區(qū)間運行時間存在一定的波動，滿足正態(tài)分布，且相互獨立，即

其中，ca為區(qū)間a的平均列車運行時間，為區(qū)間a的列車運行時間偏差，所有區(qū)間相互獨立，假設所有區(qū)間運行時間偏差都在同一范圍內(nèi)。為簡化有效路徑集的運算，可進一步設定

s3：根據(jù)乘客路徑選擇影響因素，基于效應最大化理論建立乘客路徑選擇的評定模型。具體的，s3包括：

s31：確定所述乘客路徑選擇影響因素為是否換乘和車內(nèi)擁擠指標，計算所述車內(nèi)擁擠指標模型。本發(fā)明主要針對高峰時段通勤乘客的出行選擇行為，通過分析確定影響乘客路徑選擇的主要因素為時間因素，并將其細分為非換乘旅行時間和換乘旅行時間，同時考慮擁擠程度因素對乘客路徑選擇的影響。其中，非換乘旅行時間是指乘客在整個路徑非換乘過程中所需消耗的總時間，包括各路徑的刷卡到上車的走行及等待時間、乘客在車上的區(qū)間運行時間、累計列車停站時間以及下車到出站刷卡的走行時間。換乘時間是指乘客在整個路徑中的換乘過程所消耗的時間，包括換乘走行時間和換乘等待時間兩部分。擁擠程度是指地鐵車廂內(nèi)乘客的擁擠情況，它與區(qū)段上的客流量及列車能力有關(guān)。當列車上乘客數(shù)小于座位數(shù)時，由擁擠引起的額外費用為零；當乘客數(shù)大于座位數(shù)時，部分乘客必須站立甚至過度擁擠，由此產(chǎn)生的擁擠系數(shù)可表示為：

其中，ya、xa、za、ca分別為軌道交通網(wǎng)絡區(qū)段a(a∈a)上的擁擠系數(shù)、客流量、列車的座位數(shù)以及列車能容納的最大乘客數(shù)，b和d為校正參數(shù)。

s32：建立乘客在所述有效路徑上的廣義費用估計模型，從而建議乘客路徑選擇的評定模型。以經(jīng)典的效應最大化理論刻畫乘客路徑選擇行為，假設在城市軌道交通網(wǎng)絡中，共有|w|個od對，在第w(w＝1,2,...,|w|)個od的某個乘客p可選的路徑集為ωp,o,d，令為該od對之間第r(r∈ωp,o,d)條路徑上乘客對廣義費用的估計值，可表示為

其中，為第w個od對之間第r條有效路徑上可確定的廣義費用，為隨機項，且可確定的廣義費用包括非換乘旅行時間、換乘時間產(chǎn)生的費用和乘客擁擠度產(chǎn)生的費用，即：

則乘客路徑選擇的評定模型為任意od對(o,d)之間上的乘客p選擇第r條路徑出行的概率，所述概率為

且有：

其中，參數(shù)θ1、θ2分別表示乘客對非換乘時間和換乘時間的感知程度。

該評定模型的參數(shù)包括區(qū)間運行參數(shù)集c(ca∈c,a∈1,2....|a|)、列車區(qū)間時間允許偏差系數(shù)σ以及乘客感知參數(shù)θ(θ1∈θ，θ2∈θ)。

s4：求解所述評定模型，得到乘客路徑選擇概率分布。可采用貝葉斯推理和基于m-h抽樣的mcmc算法求解所述評定模型的未知參數(shù)，從而得到乘客路徑選擇的概率分布公式。

下面通過一個具體實施例對本發(fā)明作進一步地說明，選取北京地鐵1號線、2號線、4號線和6號線組成的軌道交通網(wǎng)絡進行研究。乘客路徑選擇的影響因素主要包含非換乘旅行時間、換乘時間和擁擠程度的影響。采集的數(shù)據(jù)包括北京地鐵公司2015年12月幾天的afc數(shù)據(jù)、列車區(qū)間運行時間、列車發(fā)車間隔和換乘站的走行時間以及區(qū)間滿載率。其中，列車區(qū)間運行時間如表1所示，換乘站的走行時間如表2所示，列車區(qū)間滿載率如圖3-6所示，列車發(fā)車間隔可取平均發(fā)車間隔2min。

表1列車區(qū)間運行時間

表2換乘站走行時間

其中與擁擠度計算相關(guān)的修正系數(shù)b、d通過調(diào)研得出，均取1，列車的座位數(shù)za為276，列車能容納的最大乘客數(shù)ca為1452。根據(jù)以上數(shù)據(jù)可以得到各個區(qū)間的擁擠產(chǎn)生的額外費用。將換乘車站分為屬于不同線路的多個虛擬節(jié)點，則包含換乘車站的任意od對(o,d)的路徑tr被重構(gòu)為除去換乘車站的既有普通車站構(gòu)成的區(qū)間弧、普通車站到換乘車站的接入弧和換乘站到普通車站的接出弧之間的連接。結(jié)合afc數(shù)據(jù)和列車時刻表信息生成各乘客的有效路徑集。首先采用經(jīng)典的深度遍歷法生成各od的全部路徑rod，再把不滿足各乘客旅行時間約束的路徑從各乘客的路徑集中刪除，進而生成任一od對(o,d)的某一乘客p的有效路徑集ωp,o,d。以經(jīng)典的效應最大化理論刻畫乘客路徑選擇行為，以非換乘旅行時間、換乘時間產(chǎn)生的費用和乘客擁擠度產(chǎn)生的費用為要素建立路徑選擇的評定模型(logit模型)。需要標定的參數(shù)包括區(qū)間運行參數(shù)集c、列車區(qū)間時間允許偏差系數(shù)σ以及乘客感知參數(shù)θ。利用matlab2011b求解，迭代12000次后，各個參數(shù)的馬爾可夫鏈均達到收斂狀態(tài)。舍棄了burning-in過程的數(shù)據(jù)(取前5000次)，按照上述相關(guān)公式計算得到參數(shù)的估計值，如表3所示。其間的迭代過程如圖7-圖12所示。

表3區(qū)間時間參數(shù)

根據(jù)標定出的參數(shù)確定路徑選擇比例，如表3所示，以及客流分配情況，如圖13所示。

表3路徑選擇比例

從標定出的參數(shù)和路徑選擇比例可以看出：

(1)參數(shù)θ1的數(shù)值為-1.73，參數(shù)θ2的值為-2.12，θ2/θ1＞1，參數(shù)估計結(jié)果與調(diào)研結(jié)果一致，這驗證了換乘時間在乘客路徑選擇中起的關(guān)鍵作用。

(2)乘客對換乘時間的心理感知要比非換乘旅行時間更強烈，主要原因可能在于換乘過程不僅需要消耗時間，而且還要消耗體力。

(3)本實例得到的高峰時段的客流分配結(jié)果和高峰時段乘客的實際出行情況比較吻合，證明了本發(fā)明的有效性。

顯然，本發(fā)明的上述實施例僅僅是為清楚地說明本發(fā)明所作的舉例，而并非是對本發(fā)明的實施方式的限定，對于所屬領(lǐng)域的普通技術(shù)人員來說，在上述說明的基礎(chǔ)上還可以做出其它不同形式的變化或變動，這里無法對所有的實施方式予以窮舉，凡是屬于本發(fā)明的技術(shù)方案所引伸出的顯而易見的變化或變動仍處于本發(fā)明的保護范圍之列。