一種城市軌道交通換乘優化方法和系統技術方案

本發明專利技術公開了一種城市軌道交通換乘優化方法和系統，該方法包括基于Agent方法配置Agent對象屬性，形成地鐵站人工系統并通過2D和/或3D演示；計算平均換乘時間并分析地鐵站人工系統的屬性對平均換乘時間的影響，得出優化結果；以及，根據所述優化結果調整列車的運行；該系統包括：系統搭建模塊、換乘優化模塊和優化列車運行模塊。本發明專利技術通過搭建地鐵站人工系統展現車站內客流的活動場景，清楚的顯示了站內行人在車站內的流動、分布狀況，尤其是基于真實車站鏡像模型和行人動力學模型，將行人的行為特征參數化，以此來實現城市軌道交通換乘優化，非常具有創新性和科研價值。

【技術實現步驟摘要】

本專利技術涉及城市軌道交通。更具體地，本專利技術涉及一種城市軌道交通換乘優化方 法和系統。
技術介紹
進入21世紀，隨著我國城市化水平的不斷提高，城市人口密度將會迅速加大，由 此產生的交通擁堵問題也會越來越嚴峻，這將成為制約經濟、社會、文化發展的重要因素之 一。城市軌道交通作為公共交通的重要組成部分，將成為解決城市交通擁堵的有效交通方 式。由于城市軌道交通具有節能、省地、運量大、全天候、準點、無污染又安全等特點，可以得 出這樣的結論城市軌道交通的發展完全符合可持續發展原則。因此，未來很長一段時間將 會是城市軌道交通蓬勃發展的黃金期。據可靠資料顯示，截止到2010年底，我國的北京、上 海等幾十個城市已經擁有的軌道交通運營總里程已達2700公里。根據遠期規劃，到2020 年全國城市軌道交通總里程將達到6100公里，其中北京市城市軌道交通的總里程將超過 1000公里，公共交通將成為80%左右市民的主要出行交通工具，其中有50%左右的人將經 常使用城市軌道交通作為出行工具。隨著我國城市軌道交通網絡規模的不斷擴大，城市軌 道交通換乘效率的高低將會成為影響其運營效率和服務質量的重要因素。然而，目前我國 大城市軌道交通普遍存在換乘效率較低的現象，這種低效率限制了城市軌道交通網絡的高 效運營，所以研究如何提高換乘效率對于緩解城市公共交通壓力和改善現行的交通現狀有 著十分重要的意義。傳統的研究軌道交通換乘優化問題的方法主要依賴觀測數據進行統計，基于統計 結果擬合換乘時間分布函數，進而構建換乘優化模型并求解最優換乘方案。從20世紀70 年代開始，國外針對行人行為特征的研究就逐漸興起，發展至今已經形成了較為成熟的理 論體系，同時也積累了一定的實驗經驗。目前已有研究主要側重于行人步行行為的理論分 析與實驗設計，對于行人在城市軌道交通換乘站內的行為特征研究依然較少。與國外相比， 國內的研究多集中于城市軌道交通換乘站的布局設計與換乘方式分析，而對于行人在站內 換乘具體行為優化方面的研究較少。前人學者通過建立各種模型對軌道交通換乘時間優化進行了研究。但是，基于真 實車站鏡像三維地鐵站仿真模型和行人動力學模型進行換乘時間優化的研究并不多，尤其 是在站內環境幾乎真實再現的情況下，全面而精確的將行人、列車及環境之間的交互都結 合的研究更是少之又少。傳統的研究軌道交通換乘優化問題的方法是宏觀的，沒有從微觀 角度充分考慮行人的行為特征對換乘優化問題的影響，只是在宏觀上粗略的統計，不能全 面、靈活和精確地展示行人換乘時間動態且實時的變化情況。
技術實現思路
本專利技術目的在于一種城市軌道交通換乘優化方法和系統，用于從微觀角度通過搭 建人工系統實現對交通換乘的優化。具體的技術方案如下城市軌道交通換乘優化方法包括以下步驟步驟S1、基于Agent建模方法,配置站內Agent對象的屬性并建模,從而形成地鐵 站人工系統并通過2D和/或3D演示，所述Agent對象分類為行人、列車、站內環境和站內 設備；步驟S2、計算平均換乘時間并分析地鐵站人工系統的屬性對平均換乘時間的影響， 得出優化結果，所述地鐵站人工系統的屬性包括所述Agent對象的屬性和宏觀屬性；以及， 步驟S3、根據所述優化結果調整列車的運行。所述步驟SI進一步包括步驟S11、采集影響換乘時間的元數據，所述元數據包括客流數據、行人數據、列車 數據；步驟S12、對所述元數據進行分析、過濾、提取，以及將所述元數據轉換為參數并按照 所述Agent對象的類型將所述參數分類存儲；步驟S13、根據所述參數，利用行人動力學模 型配置所述行人的屬性，對所述行人進行建模，所述行人的屬性包括行人走行速度和各出 行時間段下的行人密度；步驟S14、根據站內真實狀況，利用Agent模型配置所述站內環境 和站內設備的屬性，并對所述站內環境和站內設備分別進行鏡像建模；步驟S15、根據所述 參數，利用Agent模型配置所述列車的屬性，并對所述列車進行建模，所述列車的屬性包括 列車到站時間間隔；以及，步驟S16、通過2D和/或3D演示所述地鐵站人工系統。 所述步驟S2進一步包括步驟S21、利用離散抽樣算法計算和預測平均換乘時間；步驟S22、配置所述宏觀 屬性，該宏觀屬性包括各出行時間段下的行人密度、換乘人數和進出站人數，分析所述行人 走行速度、所述各出行時間段下的行人密度、所述列車到站時間間隔對平均換乘時間的影 響；以及，步驟S23、獲取平均換乘時間的優化結果。所述步驟S3進一步包括根據所述優化結果，對各所述Agent對象進行分布式控 制，在各出行時間段下的行人密度、行人走行速度的合理范圍內調整列車到站時間間隔和 列車運行圖。相應地，城市軌道交通換乘優化系統，包括以下模塊系統搭建模塊，用于基于Agent建模方法,配置站內Agent對象的屬性并建模,從 而形成地鐵站人工系統并通過2D和/或3D演示，所述Agent對象分類為行人、列車、站內 環境和站內設備；換乘優化模塊，用于計算平均換乘時間并分析地鐵站人工系統的屬性對 平均換乘時間的影響，得出優化結果，所述地鐵站人工系統的屬性包括所述Agent對象的 屬性和宏觀屬性；優化列車運行模塊，用于根據所述優化結果調整列車的運行。所述系統搭建模塊進一步包括數據采集模塊，用于采集影響換乘時間的元數據，所述元數據包括客流數據、行人 數據、列車數據；數據匯集處理模塊，用于對所述元數據進行分析、過濾、提取，以及將所述 元數據轉換為參數并按照所述Agent對象的類型將所述參數分類存儲；行人建模模塊，用 于根據所述參數，利用行人動力學模型配置所述行人的屬性，對所述行人進行建模，所述 行人的屬性包括行人走行速度；站內環境及設備建模模塊，用于根據站內真實狀況，利用 Agent模型配置所述站內環境和站內設備的屬性，并對所述站內環境和站內設備分別進行 鏡像建模；列車建模模塊，用于根據所述參數，利用Agent模型配置所述列車的屬性，并對 所述列車進行建模，所述列車的屬性包括列車到站時間間隔；以及，演示模塊，用于通過2D和/或3D演示所述地鐵站人工系統。所述換乘優化模塊進一步包括平均換乘時間計算模塊，用于利用離散抽樣算法計算和預測平均換乘時間；計算 實驗模塊，用于配置所述宏觀屬性，該宏觀屬性包括各出行時間段下的行人密度、換乘人數 和進出站人數，分析所述行人走行速度、所述各出行時間段下的行人密度、所述列車到站時 間間隔對平均換乘時間的影響；結果獲取模塊，用于獲取平均換乘時間的優化結果。所述優化列車運行模塊進一步用于對各所述Agent對象進行分布式控制，在各出 行時間段下的行人密度、行人走行速度的合理范圍內調整列車到站時間間隔和列車運行 圖。本專利技術通過搭建地鐵站人工系統展現車站內客流的活動場景，清楚的顯示了站內 行人在車站內的流動、分布狀況，尤其是基于真實車站鏡像模型和行人動力學模型，將行人 的行為特征參數化，以此來實現城市軌道交通換乘優化，非常具有創新性和科研價值。附圖說明下面將參照附圖并結合實施例對本專利技術進行具體說明。圖1為本專利技術方法的基本流程圖2為本專利技術搭建的地鐵站人工系統的示意圖3為本專利技術系統的結構示意圖4為各Agent對象及其單元之間相互作用關系示意圖5為具體實施例的平峰時期到站時間間隔對平均換乘時間的影響圖本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種城市軌道交通換乘優化方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟S1、基于Agent建模方法，配置站內Agent對象的屬性并建模，從而形成地鐵站人工系統并通過2D和/或3D演示，所述Agent對象分類為行人、列車、站內環境和站內設備；步驟S2、計算平均換乘時間并分析地鐵站人工系統的屬性對平均換乘時間的影響，得出優化結果，所述地鐵站人工系統的屬性包括所述Agent對象的屬性和宏觀屬性；以及，步驟S3、根據所述優化結果調整列車的運行。

【技術特征摘要】
1.一種城市軌道交通換乘優化方法，其特征在于，包括以下步驟步驟S1、基于Agent建模方法,配置站內Agent對象的屬性并建模,從而形成地鐵站人工系統并通過2D和/或3D演示，所述Agent對象分類為行人、列車、站內環境和站內設備； 步驟S2、計算平均換乘時間并分析地鐵站人工系統的屬性對平均換乘時間的影響，得出優化結果，所述地鐵站人工系統的屬性包括所述Agent對象的屬性和宏觀屬性；以及， 步驟S3、根據所述優化結果調整列車的運行。2.根據權利要求1所述的城市軌道交通換乘優化方法，其特征在于，所述步驟SI進一步包括步驟S11、采集影響換乘時間的元數據，所述元數據包括客流數據、行人數據、列車數據；步驟S12、對所述元數據進行分析、過濾、提取，以及將所述元數據轉換為參數并按照所述Agent對象的類型將所述參數分類存儲；步驟S13、根據所述參數，利用行人動力學模型配置所述行人的屬性，對所述行人進行建模，所述行人的屬性包括行人走行速度；步驟S14、根據站內真實狀況，利用Agent模型配置所述站內環境和站內設備的屬性， 并對所述站內環境和站內設備分別進行鏡像建模；步驟S15、根據所述參數，利用Agent模型配置所述列車的屬性，并對所述列車進行建模，所述列車的屬性包括列車到站時間間隔；以及，步驟S16、通過2D和/或3D演示所述地鐵站人工系統。3.根據權利要求1所述的城市軌道交通換乘優化方法，其特征在于，所述步驟S2進一步包括步驟S21、利用離散抽樣算法計算和預測平均換乘時間；步驟S22、配置所述宏觀屬性，該宏觀屬性包括各出行時間段下的行人密度、換乘人數和進站人數，分析所述行人走行速度、所述各出行時間段下的行人密度、所述列車到站時間間隔對平均換乘時間的影響；以及，步驟S23、獲取平均換乘時間的優化結果。4.根據權利要求3所述的城市軌道交通換乘優化方法，其特征在于，所述步驟S3進一步包括根據所述優化結果，對各所述Agent對象進行分布式控制，在各出行時間段下的行人密度、行人走行速度的合理范圍內調整列車到站時間間隔和列車運行圖。5.一種城市軌道交通換乘優化系統，其特...

【專利技術屬性】
技術研發人員：董海榮，高童欣，覃高友，張越，康元磊，
申請(專利權)人：北京交通大學，
類型：發明
國別省市：