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    大型高鐵站實名制驗票旅客到達(dá)與服務(wù)規(guī)律研究

    2018-05-21 12:04:00姚加林,莫昕
    物流科技 2018年4期
    關(guān)鍵詞:驗票進(jìn)站實名制

    高鐵車站是高速鐵路系統(tǒng)中重要的基礎(chǔ)設(shè)施,是客流集散的場所。大型的高鐵進(jìn)站通道內(nèi)依次設(shè)置人工售(?。┢贝翱?、自動售(?。┢睓C(jī)、實名制驗證閘機(jī)、安檢機(jī)器、自動檢票閘機(jī)和人工檢票口等服務(wù)設(shè)施設(shè)備。實名制驗票是高速鐵路車站旅客進(jìn)站必經(jīng)的通道,也是旅客進(jìn)站服務(wù)的重要環(huán)節(jié)。研究實名制驗票的旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律,對利用排隊論或仿真方法研究該系統(tǒng)的設(shè)置、開放數(shù)量和布局具有重要意義。在軌道交通服務(wù)設(shè)施旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律方面,學(xué)者們通常關(guān)注人工售(取)票窗口、自動售(?。┢睓C(jī)、安檢機(jī)器和檢票閘機(jī)的研究[1],對大型高鐵站實名制驗票系統(tǒng)旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律的可靠研究幾乎是空白。本文通過對實名制驗票系統(tǒng)旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律的探究,對進(jìn)一步研究大型高鐵站實名制驗票系統(tǒng)的設(shè)備數(shù)量配置及布局、系統(tǒng)仿真,或?qū)ι婕皩嵜乞炂毕到y(tǒng)的其他研究均具有重要價值。

    1 實名制驗票旅客到達(dá)與服務(wù)分析

    1.1 旅客進(jìn)站流程

    乘坐高鐵的旅客從其他交通方式銜接進(jìn)入高鐵車站后直至乘車,通常需要經(jīng)過取購票、實名制驗票、安檢和檢票進(jìn)站4個環(huán)節(jié),不需要在站購買或取出車票的旅客需經(jīng)過實名制驗票、安檢和檢票進(jìn)站3個環(huán)節(jié),旅客進(jìn)站流程如圖1所示。高鐵站內(nèi)實名制驗票系統(tǒng)是旅客進(jìn)站的必經(jīng)通道,是高鐵站內(nèi)付費區(qū)與非付費區(qū)的分界。乘坐高鐵的旅客有買票、取票以及選擇人工服務(wù)或自動售(取)票機(jī)服務(wù)的差別,安檢環(huán)節(jié)旅客完成實名制驗票后快速聚集,而檢票閘機(jī)和人工檢票口是候車旅客在可檢票時段內(nèi)聚集到達(dá)檢票區(qū)排隊。而本文所研究的實名制驗票環(huán)節(jié),其旅客到達(dá)特征與取購票、安檢、檢票3個環(huán)節(jié)有所差別,在服務(wù)上由于流程的差別也有所不同。

    1.2 實名制驗票旅客到達(dá)與服務(wù)過程

    實名制驗票系統(tǒng)旅客到達(dá)通常會受高鐵樞紐的旅客到達(dá)的影響,高鐵樞紐的旅客到達(dá)具有隨機(jī)性和波動性。一般來說大型高鐵車站旅客到達(dá)會受到高鐵站列車發(fā)往方向、發(fā)車時間、車站所在城市經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平、居民出行習(xí)慣等因素的影響,不同的高鐵樞紐乘客到達(dá)呈現(xiàn)出不同的規(guī)律,則實名制驗票系統(tǒng)旅客到達(dá)規(guī)律也不同。

    圖1 高鐵站旅客進(jìn)站流程示意圖

    實名制驗票的服務(wù)流程明確,服務(wù)時間較為穩(wěn)定,服務(wù)時間與旅客年齡、出行經(jīng)驗、教育水平、操作熟練程度相關(guān),機(jī)器的識別效率、正確率和故障率也影響實名制驗票的服務(wù)時間。

    2 實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔與服務(wù)時間的統(tǒng)計擬合

    2.1 數(shù)據(jù)調(diào)查統(tǒng)計

    2.1.1 最少統(tǒng)計次數(shù)的確定

    假設(shè)進(jìn)行N次獨立試驗,統(tǒng)計得隨機(jī)變數(shù)X的平均值為mx,均方差為σx,隨機(jī)變數(shù)的小于給定的ε的概率為P則實名制驗票與安檢系統(tǒng)旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間的數(shù)據(jù)最少統(tǒng)計數(shù)據(jù)量N,可以由下式確定:

    式(1) 中Q為置信水平,φ-1為拉普拉斯的反函數(shù)[6]。

    若假設(shè)σx≈0.1,置信水平Q=0.95,ε=0.01,通過查拉普拉斯函數(shù)表可知,N=384。即實名制驗票系統(tǒng)旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間的數(shù)據(jù)最少統(tǒng)計量應(yīng)為384組數(shù)據(jù)。

    2.1.2 數(shù)據(jù)調(diào)查

    根據(jù)長沙南站歷史數(shù)據(jù),清明節(jié)、勞動節(jié)和國慶節(jié)假期為年旅客發(fā)送量高峰,13:00~18:00為日高峰時段。如圖2所示的2017年4月1日長沙南站旅客發(fā)送量變化,該日共計發(fā)送112 986人次,屬于全年高峰時期。如圖3所示,長沙南站日旅客進(jìn)站在8:00~9:00和13:00~15:00時出現(xiàn)高峰,旅客進(jìn)站人數(shù)日低谷出現(xiàn)在10:00左右。為保證精度和調(diào)查的可操作性,本文選擇調(diào)研時間為2017年3月22日至4月1日的13:00~18:00,對長沙南站西站房實名制驗票旅客排隊進(jìn)行調(diào)研,采用現(xiàn)場視頻記錄,經(jīng)回放后進(jìn)行人工記錄而獲得原始數(shù)據(jù),統(tǒng)計出實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔有效數(shù)據(jù)447個和服務(wù)時間有效數(shù)據(jù)500個,數(shù)據(jù)統(tǒng)計結(jié)果如表1所示。

    圖2 2017年4月1日長沙南站客流量和列車發(fā)車數(shù)變化圖

    圖3 長沙南站旅客日進(jìn)站人數(shù)變化圖

    表1 實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間統(tǒng)計

    2.1.3 數(shù)據(jù)隨機(jī)性檢驗

    為了確保調(diào)查數(shù)據(jù)是隨機(jī)序列,本文采用SPSS軟件對到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行單樣本隨機(jī)性檢驗,其中,原假設(shè)為:小于等于均值和大于均值所對應(yīng)的數(shù)據(jù)序列是隨機(jī)序列,設(shè)定置信度為α=0.05,置信水平為0.95。檢驗結(jié)果為:實名制驗票到達(dá)時間間隔統(tǒng)計顯著性為0.092,實名制驗票服務(wù)時間統(tǒng)計顯著性為0.134,數(shù)據(jù)顯著性均大于顯著性水平0.05,說明調(diào)查數(shù)據(jù)為隨機(jī)序列,可以對實名制驗票到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分布的擬合。

    2.2 數(shù)據(jù)擬合

    2.2.1 事件流的理論分布

    統(tǒng)計的數(shù)據(jù)分組并計算頻率,生成頻率分布直方圖,用事件流的理論分布曲線進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。在排隊論和可靠性理論中,常見分布有:二項分布,泊松分布,負(fù)指數(shù)分布,愛爾朗分布,正態(tài)分布等。根據(jù)文獻(xiàn)[2],事件流分布的擬合效果易受到實際數(shù)據(jù)變異系數(shù)的影響,其中指數(shù)分布只在數(shù)據(jù)變異系數(shù)為1附近的情形下擬合效果較好,變異系數(shù)遠(yuǎn)離1時,擬合效果下降,正態(tài)分布擬合效果一般,在變異系數(shù)較小時擬合效果較好,變異系數(shù)稍大時,擬合效果會變得十分差。因此,設(shè)實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔或服務(wù)時間為t,則可根據(jù)數(shù)據(jù)的變異系數(shù)vt,采用合適的統(tǒng)計分布對旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合,討論是否符合正態(tài)分布 (vt>0 ),負(fù)指數(shù)分布(vt=1 )或k階愛爾朗分布(0<vt<1 )(實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間分布為連續(xù)型概率分布,而泊松分布為離散型概率分布,因此不作考慮)。其中k階愛爾朗分布的函數(shù)為:

    k階愛爾朗分布函數(shù)包含2個參數(shù),即階數(shù)k和λ,其中階數(shù)k可由數(shù)據(jù)的變異系數(shù)vt通過式子作初步確定,當(dāng)k=1時,k階愛爾朗分布即為負(fù)指數(shù)分布。若實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔或服務(wù)時間t服從k階愛爾朗分布,則有

    2.2.2 最小二乘法擬合

    常見的事件流理論分布概率密度函數(shù)為非線性,本文采用非線性最小二乘法進(jìn)行數(shù)據(jù)擬合。假設(shè)有一組數(shù)據(jù)xi,yi且已知這組數(shù)據(jù)滿足某一函數(shù)原型其中為待定參數(shù)向量,則最小二乘法曲線擬合的目標(biāo)就是求出這一組待定參數(shù)的值,使得目標(biāo)函數(shù)式(3)最小:

    在Matlab軟件中利用lsqcurvefit函數(shù)可對數(shù)據(jù)作非線性最小二乘擬合并求解出擬合函數(shù)的參數(shù)向量a→。

    由表1,實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)數(shù)據(jù)變異系數(shù)均小于1,計算出用k階愛爾朗分布擬合實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)的階數(shù)k值,分別為1.21,2.16,因此可用2階愛爾朗分布和3階愛爾朗分布對數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合。用Matlab軟件對實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)做出頻率直方圖,并分別用負(fù)指數(shù)分布、2階愛爾朗分布、3階愛爾朗分布、正態(tài)分布4種分布的概率密度曲線進(jìn)行最小二乘擬合。如圖4所示,(a)~(d)分別為實名制驗票到達(dá)時間間隔的4種分布擬合曲線圖,圖5(a)~(d)分別為實名制驗票服務(wù)時間的4種分布擬合曲線圖。

    圖4 實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔分布擬合曲線圖

    圖5 實名制驗票服務(wù)時間分布擬合曲線圖

    觀察圖4可知,實名制驗票到達(dá)時間間隔在3s以下的旅客較多,4種分布對實名制驗票旅客到達(dá)規(guī)律的擬合較好,而由圖5,實名制驗票的服務(wù)時間多集中在4s~5s左右,依次往兩端遞減,2階愛爾朗分布、3階愛爾朗分布和正態(tài)分布對實名制驗票的服務(wù)時間規(guī)律擬合較好。擬合的效果需要進(jìn)一步作適度檢驗。

    3 旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律的檢驗

    設(shè)旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間統(tǒng)計分布Fn(x)服從理論分布F(x),為檢驗這個假設(shè)是否成立,采用皮爾遜卡方檢驗法進(jìn)行適度檢驗。假設(shè)H0:Fn(x)=F(x );H1:Fn(x)≠F(x)。計算卡方統(tǒng)計量:

    式中k為分組數(shù)目,mi為第i組統(tǒng)計頻數(shù),pi為第i組理論頻率,n為樣本量。給定置信度為α=0.05,自由度R=k-s-1,其中s為估計參數(shù)的數(shù)目,由χ2分布表求出卡方臨界值

    如果則拒絕H0,即認(rèn)為總體的分布不服從假設(shè)H0中的分布;若則接受H0,即認(rèn)為總體的分布服從F()x分布。

    對實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間數(shù)據(jù)的分布曲線,運用皮爾遜卡方檢驗,結(jié)果如表2至表3所示。

    表2 實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔分布形態(tài)檢驗表

    由表2和表3,正態(tài)分布和3階愛爾朗分布不能描述實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔和服務(wù)時間分布規(guī)律。實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔服從負(fù)指數(shù)分布,其概率密度函數(shù)為:

    表3 實名制驗票服務(wù)時間分布形態(tài)檢驗表

    實名制驗票服務(wù)時間服從2階愛爾朗分布,其概率密度函數(shù)為:

    長沙南站實名制驗票系統(tǒng)由多個服務(wù)臺構(gòu)成,一個服務(wù)臺可同時服務(wù)1名旅客,旅客先到先服務(wù),旅客源可以視為無限制。根據(jù)實際情況,實名制驗票過程為多路排隊多通道服務(wù),可視為多個單通道服務(wù),則可以確定實名制驗票服務(wù)系統(tǒng)為多臺M/E2/1/∞/∞/FCFS的并聯(lián)排隊模型。通過回放調(diào)查視頻,記錄實名制驗票系統(tǒng)每名旅客完成服務(wù)時隊列的等待隊長數(shù)據(jù)和系統(tǒng)隊長數(shù)據(jù)各150個,每名旅客排隊等待時間數(shù)據(jù)和在系統(tǒng)逗留時間數(shù)據(jù)各150個。經(jīng)統(tǒng)計,實名制驗票各服務(wù)臺旅客平均到達(dá)率為9.2人/min,平均服務(wù)時間5.37s,計算實名制驗票系統(tǒng)運行指標(biāo)與實際觀測的平均值對比進(jìn)行檢驗,對比結(jié)果如表4所示。

    表4 實名制驗票系統(tǒng)運行指標(biāo)檢驗結(jié)果

    根據(jù)計算,實名制驗票系統(tǒng)運行指標(biāo)誤差均不超過10%,符合實際情況,說明統(tǒng)計分布具有較高的準(zhǔn)確性。

    4 結(jié)論

    (1)通過對長沙南站的實名制驗票到達(dá)時間間隔與服務(wù)時間的調(diào)查、統(tǒng)計擬合,得到大型高鐵站實名制驗票旅客到達(dá)時間間隔服從負(fù)指數(shù)分布,服務(wù)時間服從2階愛爾朗分布。

    (2)利用實名制驗票旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律對系統(tǒng)運行指標(biāo)進(jìn)行計算,計算結(jié)果誤差小于10%,得到的統(tǒng)計分布準(zhǔn)確性高。

    (3)經(jīng)檢驗后的實名制驗票旅客到達(dá)和服務(wù)規(guī)律可靠,可用于大型高鐵站實名制驗票系統(tǒng)的仿真,以及用于大型高鐵站實名制驗票系統(tǒng)服務(wù)臺的數(shù)量配置、開放數(shù)量及布局等方面的研究,具有較高的應(yīng)用價值。

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