對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測與狀態(tài)評價分析

葛蔚

摘要：眾所周知，地鐵設(shè)施是城市進(jìn)行物流運輸?shù)默F(xiàn)代化交通工具，在某一時間段會出現(xiàn)有頻率變化的客流密度，通過對地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)進(jìn)行預(yù)測和分析評價，能夠歸納出一定的科學(xué)化規(guī)律，為后續(xù)有關(guān)地鐵人流控制提供一定的數(shù)據(jù)支持?；诖?，本文主要就地鐵進(jìn)出站閘機(jī)的AFC數(shù)據(jù)及樓梯客流參數(shù)進(jìn)行了全面的分析，希望能夠進(jìn)一步提高該系統(tǒng)的數(shù)據(jù)預(yù)測精度，為地鐵階段性擁堵時間段的確立和有效客流狀態(tài)預(yù)判提供有效的決策依據(jù)。

關(guān)鍵詞：地鐵系統(tǒng)AFC閘機(jī)數(shù)據(jù)；階段性扶梯客流參數(shù)；預(yù)測和評估

1.地鐵車站樓AFC數(shù)據(jù)及客流參數(shù)分析

1.1地鐵閘機(jī)數(shù)據(jù)分析

據(jù)了解，截止到目前為止，國內(nèi)約有40個城市已經(jīng)修建并開通了城市地鐵交通設(shè)施，并通過AFC智能票卡系統(tǒng)對流動信息進(jìn)行收集和統(tǒng)計，根據(jù)實際的數(shù)據(jù)制定了以下表格1所示。將數(shù)據(jù)以表格的形式呈現(xiàn)出來，能夠清晰的獲得乘客進(jìn)出站時間、地點，使用票據(jù)類型等相關(guān)信息。因此，本文在此基礎(chǔ)對站臺扶梯客流量數(shù)據(jù)進(jìn)行了系統(tǒng)的分析。

表1 地鐵客流數(shù)據(jù)表

日期 進(jìn)站ID 進(jìn)站時間 出站時間 出站ID 卡票類型

1 0000101 07：03：15 07：34：15 0000104 地鐵卡

2 0000102 08：03：33 08：48：33 0000308 單程票

1.2對地鐵車站扶梯客流參數(shù)的全面分析

1.2.1對于客流量密度的分析

在進(jìn)行車站客流量密度的分析時，要對影響因素進(jìn)行參數(shù)化選擇，能夠客觀、清晰的反映出具有代表性的客流狀態(tài)，由此可見，客流密度在一定程度上影響著地鐵設(shè)施的空間密度，能夠反映出特定時期內(nèi)行人的有效密度和流動情況。因此，本文以單位時間內(nèi)站臺樓梯的平均客流密度為參考標(biāo)準(zhǔn)對其進(jìn)行了全面的數(shù)據(jù)分析，并通過不同數(shù)據(jù)處理方法，計算出單位時間段內(nèi)客流的實際密度，并進(jìn)行客流密度平均值的求取，根據(jù)實際地鐵乘客進(jìn)出以及數(shù)據(jù)如圖1所示：

1.2.2通過車站扶梯時間段的分析

有研究表明，為進(jìn)一步對客流參數(shù)進(jìn)行系統(tǒng)性的分析和處理，可以在原有的參數(shù)化分析系統(tǒng)基礎(chǔ)上，以扶梯人群長度和排隊時間為參照點，建立起客流狀態(tài)加權(quán)評價模型。在該模型中，能夠通過相同時間段的乘客等候時間，來計算和反應(yīng)出人流流動的有效速率及擁擠程度。首先，將單位時間平均分成三個等份，并在其中抽取同等數(shù)量的乘客，將進(jìn)站方向收集乘客數(shù)量設(shè)為M，出站方向收集的乘客數(shù)量為N，分別計算出單位時間段內(nèi)通過的平均時間。

1.3對AFC的地鐵車站樓扶梯客流狀態(tài)的評價

在樓梯客流密度及通過時間兩個方面，進(jìn)行參數(shù)化判斷并預(yù)測地鐵扶梯等候區(qū)的有效客流狀態(tài)，是目前國內(nèi)地鐵企業(yè)對人流量進(jìn)行科學(xué)化預(yù)測和控制的方法之一。當(dāng)樓梯等候區(qū)客流密度的計算取值在國家安全生產(chǎn)規(guī)范的范圍內(nèi)時，便可以不進(jìn)行后期的修正；當(dāng)扶梯等候區(qū)域客流密度取值范圍超出相關(guān)規(guī)范的安全閥值時，要根據(jù)地鐵專家提出的修改意見，進(jìn)行修正。將扶梯的等候區(qū)客流量狀態(tài)進(jìn)行劃分，可分為絕對安全、安全、較安全、危險等多種狀態(tài)。

2.對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測模型的仿真設(shè)計分析

在地鐵閘機(jī)AFC數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上對相對時間段內(nèi)的客流密度和客流通過時間進(jìn)行預(yù)測，并選取指定閘機(jī)的數(shù)據(jù)作為輸入，以動態(tài)化采集的扶梯客流密度和通過時間為輸出，對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)進(jìn)行系統(tǒng)的改進(jìn)，從而將隱含神經(jīng)元的數(shù)目確定下來。在第一階段進(jìn)行數(shù)據(jù)輸出時，根據(jù)相關(guān)實驗經(jīng)驗，將隱含神經(jīng)元的數(shù)目設(shè)定為8個，并采用計算權(quán)值的方法進(jìn)行訓(xùn)練。為進(jìn)一步對改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運算速度和準(zhǔn)確率進(jìn)行驗證，隨機(jī)選取500、300、100、50個樣本模型進(jìn)行系統(tǒng)的訓(xùn)練。通過與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實驗進(jìn)行對比嗎，并不斷對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行仿真訓(xùn)練、測試、創(chuàng)建。在多次實驗后，保證了AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)預(yù)測模型的預(yù)測準(zhǔn)確率，并生成變化圖2，進(jìn)一步表明了客流量參數(shù)數(shù)據(jù)預(yù)測模型符合實際需求。運用該預(yù)測模型能夠?qū)Φ罔F扶梯等候進(jìn)站客流參數(shù)、出站客流參數(shù)、等候客流參數(shù)等多階段進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的預(yù)測。

結(jié)束語

由此可見，在對AFC的地鐵車站樓扶梯客流參數(shù)進(jìn)行預(yù)測和評估分析時，需要在原有的預(yù)測模式上進(jìn)行有效的優(yōu)化和整合，利用改進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)對其進(jìn)行客流密度和通過時間的預(yù)測，更為準(zhǔn)確和有效。

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（作者單位：南京地鐵運營有限責(zé)任公司）