本發(fā)明涉及城市軌道交通規(guī)劃與設(shè)計領(lǐng)域，特別設(shè)計一種基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、城市軌道交通系統(tǒng)作為現(xiàn)代城市不可或缺的組成部分，扮演著連接城市各個角落的重要角色，人們對軌道交通的需求也日益增長，因此，大容量軌道交通在人們的日常生活中起著越來越重要的作用，軌道交通的路網(wǎng)結(jié)構(gòu)和規(guī)模正在不斷復雜化，導致突發(fā)事件的發(fā)生和頻率對其影響越來越大。突發(fā)事件下客流誘導顯得尤為重要，國內(nèi)發(fā)布的誘導信息通常是面向廣大乘客群體的，難以滿足個體化需求。

2、關(guān)于突發(fā)事件下客流誘導研究，突發(fā)事件下客流誘導研究是指在城市軌道交通系統(tǒng)中，針對突發(fā)事件(如自然災害、交通事故等)導致的客流異常情況，通過科學研究和技術(shù)手段，采取措施引導客流，保障乘客安全和交通系統(tǒng)正常運行的研究領(lǐng)域。早期，利用基于累積前景理論，分析線路中斷下乘客路徑選擇策略，以及考慮不確定需求信息，構(gòu)建路徑推薦模型，減小旅行時間，以緩解公共交通中的擁堵問題。這些對突發(fā)事件下的客流誘導進行了充分研究，但并未對路徑選擇行為影響因素進行深入分析，未能結(jié)合乘客的路徑選擇偏好，進行具體化客流誘導。

3、精準描述乘客路徑選擇行為影響因素，旨在理解和分析乘客在選擇出行路徑時所受到的各種因素影響，這有助于優(yōu)化交通系統(tǒng)和提高服務(wù)質(zhì)量，深入挖掘其行為特征，更有助于有效地制定信息發(fā)布策略。但現(xiàn)有的分析乘客路徑選擇行為影響因素的技術(shù)對客流誘導的研究稍有欠缺，同時，也缺乏對突發(fā)事件和路徑選擇行為偏好的雙重作用下出行選擇行為的深入解析。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明旨在至少在一定程度上解決相關(guān)技術(shù)中的技術(shù)問題之一。

2、為此，本發(fā)明的一個目的在于提出一種基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法，該方法結(jié)合路網(wǎng)中乘客出行選擇偏好況，發(fā)布出行誘導信息的方式，影響乘客的出行路徑選擇結(jié)果，提供更適合其出行的繞行路線，能節(jié)約乘客的出行時間，提高乘客對列車舒適感知，快速疏散突發(fā)事件時線路的客流堆積，提高軌道交通整體利用率，為突發(fā)事件下城市軌道交通乘客的出行路徑選擇提供科學的決策支持。

3、本發(fā)明的另一個目的在于提出一種基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導系統(tǒng)。

4、為達到上述目的，本發(fā)明一方面實施例提出了基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法，包括以下步驟：收集數(shù)據(jù)，設(shè)計調(diào)查問卷，對城市軌道交通乘客路徑選擇行為進行調(diào)查，獲取乘客在突發(fā)事件下選擇偏好數(shù)據(jù)，全面分析突發(fā)事件下乘客的路徑行為偏好；有效路徑搜索，對同一起訖點間路徑進行搜索，獲得完整的有效路徑信息；最優(yōu)路徑選擇模型構(gòu)建，構(gòu)建包含時間以及舒適指標的目標函數(shù)，建立突發(fā)事件下城市軌道交通路徑選擇優(yōu)化模型，以在眾多有效路徑中，獲得滿足乘客需求的最優(yōu)路徑，其中，利用列車以及乘客的各項數(shù)據(jù)，建立時間指標模型，使用三次多項式擬合的方法構(gòu)建舒適度指標模型；根據(jù)建立的突發(fā)事件下城市軌道交通路徑選擇優(yōu)化模型得到符合類別乘客出行的最優(yōu)路徑，為乘客推薦路徑并為乘客提供誘導信息，誘導其出行。

5、本發(fā)明實施例的基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法，該方法結(jié)合路網(wǎng)中乘客出行選擇偏好，為乘客提供更符合需求的繞行路線，有效提高突發(fā)事件下乘客的時間利用率，以及乘客對列車舒適的感知度，可以達到客流自適應疏散的目的，并為突發(fā)事件下城市軌道交通乘客的出行路徑選擇提供決策支持。

6、另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法還可以具有以下附加的技術(shù)特征：

7、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述收集數(shù)據(jù)，采用意向調(diào)查(statedpreference,sp)問卷，調(diào)查突發(fā)事件下乘客路徑選擇偏好，問卷的內(nèi)容包括對乘客社會屬性(職業(yè)和收入)、個人屬性(性別和年齡)、出行特征(出行距離、出行目的)以及對可接受無座人數(shù)，可接受換乘次數(shù)等信息的調(diào)查。

8、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述有效路徑搜索，采用基于圖的遍歷算法，進行有效路徑搜索，獲得路徑完整的有效路徑信息。

9、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述目標函數(shù)包括時間指標和舒適度指標，公式如下：

10、

11、其中，t表示時間代價，h是用來調(diào)整t和f在同一個數(shù)量級上的歸一化參數(shù)，1/f表示不適度代價，f為舒適度，τ為平衡兩個數(shù)據(jù)項的權(quán)重。

12、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述時間指標包括出行的在車時間、候車時間、換乘時間、進站和出站時間以及站臺懲罰因子。

13、所述時間指標公式如下：

14、t＝tk+twait+g(σ)*(ttransfer+tin+tout)

15、其中，tk為路徑k上的在車時間，twait為乘客候車時間，ttranfer為換乘站的換乘時間，tin為進站時長，tout為出站時長，g(σ)為站臺懲罰因子。

16、所述列車在車時間主要由列車運行時間以及列車的停站時間組成，公式如下。

17、

18、tstop＝a

19、其中，tk為路徑k上的在車時間，tmove為列車運行時間，tstop為列車在車站m的停站時間，一般取列車在每一個車站的平均停車時間，用一個常數(shù)a表示。sw為區(qū)段兩端的站間距離，v為列車運行平均速度。

20、所述候車時間twait公式如下：

21、

22、其中，twait為乘客候車時間，hl為線路l的發(fā)車間隔，λ為懲罰系數(shù)。

23、所述換乘時間ttranfer包括換乘步行時間和換乘等待時間，換乘步行時間與換乘站的換乘行走距離和乘客步行速度有關(guān)，換乘等待時間與列車發(fā)車間隔有關(guān)，公式如下：

24、

25、

26、其中，為換乘站的步行時間，為乘客在換乘站的候車時間，lm為換乘站的步行距離，為乘客步行速度。

27、所述乘客進、出站時間tin和tout公式如下：

28、

29、其中，為進站的步行時間，乘客在進站點的候車時間，為出站的步行時間。

30、所述站臺懲罰因子公式如下：

31、

32、其中，φ(σ)表示與車站擁擠度相關(guān)的放大系數(shù)，越擁擠，系數(shù)值越大。σ為換乘能力利用率，σ0和σ1為閾值參數(shù)。

33、所述放大系數(shù)公式如下：

34、φ(σ)＝ασγ

35、其中，α和為γ參數(shù)，需要根據(jù)具體情況進行設(shè)置。

36、所述換乘能力利用率公式如下

37、σ＝ψit/c，

38、其中，ψit為站臺擁擠度，c為換乘能力約束參數(shù)，

39、所述站臺擁擠度公式如下：

40、

41、其中，ψit表示車站i在統(tǒng)計時段t的站臺擁擠度，n表示站臺數(shù)目，kirt表示車站i在統(tǒng)計時段t的站臺j上等待的人數(shù)，ai表示車站i的站臺總面積，單位m2。

42、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述舒適度指標包括站內(nèi)舒適度、車廂舒適度以及換乘舒適度組成。

43、所述時間指標公式如下：

44、f＝β*lstation+η*ltrain+μ*ltransfer,s.t.β+η+μ＝1

45、其中，lstation為站內(nèi)舒適度，ltrain為車廂舒適度，ltransfer為換乘舒適度，β，η和μ分別為三個變量的不同權(quán)重系數(shù)，均是大于0，小于1的實數(shù)。

46、所述站內(nèi)舒適度由站臺擁擠度決定，公式如下：

47、lstation＝1/g(σ)

48、其中，lstation表示站內(nèi)舒適度，g(σ)為站臺懲罰因子。

49、所述車廂舒適度由列車滿載率決定，換乘舒適度由行程中的換乘次數(shù)決定。乘客接受換乘次數(shù)越少，無座人數(shù)越少，表明舒適度要求越高，尋找兩者與舒適度之間關(guān)系即可得到車廂舒適度以及換乘舒適度與舒適度指標的模型。

50、利用構(gòu)建的舒適度指標模型，根據(jù)乘客個人需求，可以獲得舒適度指標。

51、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述誘導信息主要包括出行時間、換乘次數(shù)、擁擠度、途徑站點數(shù)。

52、為達到上述目的，本發(fā)明一方面實施例提出了基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導系統(tǒng)，數(shù)據(jù)獲取模塊，通過設(shè)計調(diào)查問卷，對城市軌道交通乘客路徑選擇行為進行調(diào)查，以獲取乘客出行信息，全面分析突發(fā)事件下乘客的路徑行為偏好；有效路徑搜索模塊，對同一起訖點間路徑進行搜索，獲得完整的有效路徑信息；最優(yōu)路徑選擇模塊，構(gòu)建包含時間以及舒適指標的目標函數(shù)，突發(fā)事件下城市軌道交通路徑選擇優(yōu)化模型，以在眾多有效路徑中，獲得滿足乘客需求的最優(yōu)路徑；誘導信息發(fā)布模塊，根據(jù)構(gòu)建的突發(fā)事件下城市軌道交通路徑選擇優(yōu)化模型得到符合乘客出行的最優(yōu)路徑，根據(jù)最優(yōu)路徑為乘客推薦路徑并給乘客提供精準的誘導信息，誘導乘客出行。

53、本發(fā)明實施例的基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導方法，該方法結(jié)合路網(wǎng)中乘客出行選擇偏好，為乘客提供更符合需求的繞行路線，有效提高突發(fā)事件下乘客的時間利用率，以及乘客對列車舒適的感知度，可以達到客流自適應疏散的目的，并為突發(fā)事件下城市軌道交通乘客的出行路徑選擇提供決策支持。

54、另外，根據(jù)本發(fā)明上述實施例的基于乘客偏好的突發(fā)事件下城市軌道交通客流誘導系統(tǒng)還可以具有以下附加的技術(shù)特征：

55、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述數(shù)據(jù)獲取模塊，采用sp問卷，調(diào)查突發(fā)事件下乘客路徑選擇偏好，問卷的內(nèi)容包括對乘客職業(yè)、收入、性別、年齡、出行距離、出行目的以及對可接受無座人數(shù)，可接受換乘次數(shù)等信息的調(diào)查。

56、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述有效路徑搜索模塊，采用基于圖的遍歷算法，進行有效路徑搜索，獲得路徑完整的有效路徑信息。

57、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述目標函數(shù)包括時間指標和舒適度指標，公式如下：

58、

59、其中，t表示時間代價，h是用來調(diào)整t和f在同一個數(shù)量級上的歸一化參數(shù)，1/f表示不適度代價，f為舒適度，τ為平衡兩個數(shù)據(jù)項的權(quán)重。

60、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述時間指標包括出行的在車時間、候車時間、換乘時間、進站和出站時間以及站臺懲罰因子。

61、所述時間指標公式如下：

62、t＝tk+twait+g(σ)*(ttransfer+tin+tout)

63、其中，tk為路徑k上的在車時間，twait為乘客候車時間，ttranfer為換乘站的換乘時間，tin為進站時長，tout為出站時長，g(σ)為站臺懲罰因子。

64、所述列車在車時間主要由列車運行時間以及列車的停站時間組成，公式如下。

65、

66、tstop＝a

67、其中，tk為路徑k上的在車時間，tmove為列車運行時間，tstop為列車在車站m的停站時間，一般取列車在每一個車站的平均停車時間，用一個常數(shù)a表示。sw為區(qū)段兩端的站間距離，為列車運行平均速度。

68、所述候車時間twait公式如下：

69、

70、其中，twait為乘客候車時間，hl為線路l的發(fā)車間隔，λ為懲罰系數(shù)。

71、所述換乘時間ttranfer包括換乘步行時間和換乘等待時間，換乘步行時間與換乘站的換乘行走距離和乘客步行速度有關(guān)，換乘等待時間與列車發(fā)車間隔有關(guān)，公式如下：

72、

73、其中，為換乘站的步行時間，為乘客在換乘站的候車時間，lm為換乘站的步行距離，為乘客步行速度。

74、所述乘客進、出站時間tin和tout公式如下：

75、

76、其中，為進站的步行時間，乘客在進站點的候車時間，為出站的步行時間。

77、所述站臺懲罰因子公式如下：

78、

79、其中，φ(σ)表示與車站擁擠度相關(guān)的放大系數(shù)，越擁擠，系數(shù)值越大。σ為換乘能力利用率，σ0和σ1為閾值參數(shù)。

80、所述放大系數(shù)公式如下：

81、φ(σ)＝ασγ

82、其中，α和為γ參數(shù)，需要根據(jù)具體情況進行設(shè)置。

83、所述換乘能力利用率如下公式

84、σ＝ψit/c，

85、其中，ψit為站臺擁擠度，c為換乘能力約束參數(shù)，

86、所述站臺擁擠度公式如下：

87、

88、其中，ψit表示車站i在統(tǒng)計時段t的站臺擁擠度，n表示站臺數(shù)目，表示車站i在統(tǒng)計時段t的站臺j上等待的人數(shù)，ai表示車站i的站臺總面積，單位m2。

89、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述舒適度指標包括站內(nèi)舒適度、車廂舒適度，以及換乘舒適度組成。

90、所述時間指標公式如下：

91、f＝β*lstation+η*ltrain+μ*ltransfer,s.t.β+η+μ＝1

92、其中，lstation為站內(nèi)舒適度，ltrain為車廂舒適度，ltransfer為換乘舒適度，β，η和μ分別為三個變量的不同權(quán)重系數(shù)，均是大于0，小于1的實數(shù)。

93、所述站內(nèi)舒適度由站臺擁擠度決定，公式如下：

94、lstation＝1/g(σ)

95、其中，lstation表示站內(nèi)舒適度，g(σ)為站臺懲罰因子。

96、所述車廂舒適度由列車滿載率決定，換乘舒適度由行程中的換乘次數(shù)決定。乘客接受換乘次數(shù)越少，無座人數(shù)越少，表明舒適度要求越高，尋找兩者與舒適度之間關(guān)系即可得到車廂舒適度以及換乘舒適度與舒適度指標的模型。

97、利用構(gòu)建的舒適度指標模型，根據(jù)乘客個人需求，可以獲得舒適度指標。

98、進一步地，在本發(fā)明的一個實施例中，所述誘導信息發(fā)布模塊中的誘導信息主要包括出行時間、換乘次數(shù)、擁擠度、途徑站點數(shù)。