地鐵車站客流仿真模型構建研究

陳雪梅 陳俊強 李燕玲

摘 要：構建有效的地鐵車站仿真模型對制定地鐵客流疏散路徑有重要的意義。文章從分析地鐵車站空間示意圖、構建地鐵車站物理模型以及繪制客流仿真邏輯思路圖等方面闡述了地鐵車站仿真模型構建要點，基于仿真模型闡述了邏輯數據生成方式，并重點以進出站時間分布統計、地鐵行人平均速度數據統計以及區域密度統計介紹仿真模型統計數據生成的方法。

關鍵詞：地鐵車站;客流仿真;行人行為;Anylogic

0 引言

伴隨著經濟的快速發展，城市軌道交通發展速度突飛猛進。根據中國城市軌道交通協會發布的城市軌道交通行業統計報告，廣州地鐵最高客流量達1 002.6萬人次，客流強度已位居全國第一，其中，廣州體育西站日客運量為全國最高。地鐵系統客流高度密集、可控性差、突變性強、疏散條件差，潛在風險高和危險大。在早、晚客流高峰，軌道交通車站的樓層、閘機等瓶頸區域經常發生行人擁擠現象，不僅導致行人通行效率下降，還會產生諸多的安全問題。在地鐵車站這種復雜的環境中，行人運動的安全性、舒適性以及瓶頸區域的通行效率引起的關注越來越多。為了對地鐵車站行人微觀行為進行客觀分析，制定地鐵客流疏散路徑，需要構建有效的地鐵車站仿真模型。文章基于Anylogic軟件平臺[1]，從地鐵車站仿真模型構建要點和地鐵車站仿真模型統計數據生成兩個方面對地鐵車站仿真模型構建進行研究[2]。

1 ? 地鐵車站仿真模型構建要點

1.1? 分析地鐵車站空間示意圖

地鐵車站建筑圖紙是模型構建的基礎。地鐵車站的平面圖、三維立體圖由于涉及一些重要信息，通常情況都難以在網上找到。因此，通常采取預估法來確定地鐵車站圖紙。首先，可以通過百度地圖、Bing地圖等在線地圖，從俯瞰的角度，確定地鐵站的平面結構及平面尺寸[3]。其次，通過百度圖片或網絡搜索的方法，查一查相關地鐵站是否有三維立體圖，獲取不同的角度建筑圖。最后，到地鐵站現場查看相關結構示意圖以及設備設施，構思地鐵車站的三維空間立體模型。

1.2 構建地鐵車站物理模型

在建立物理模型的過程中，有幾個要點：一是明確單位尺寸，單位尺寸可以根據模型復雜度，設置1單元是5 m，或? ? ? 15 m，或35 m;二是設置層間，對不同的層間修改名稱，并設置Z關鍵參數，Z為樓層高度;三是閉合構建區域，用線條構建一定范圍的區域，線條可以是直線，也可以是折線，注意線條需要閉合，否則會出現行人亂跑現象（走出既定的區域），還需根據實際需要設置墻的高度[4];四是添加物理設施，根據地鐵車站現場實際情況，添置安檢門、閘機、自動售票機、柵欄等物理設施;五是對樓層間進行“開口”，利用折線在自動扶梯口或者樓梯口處進行折線“開口”;六是完善物理模型，添加扶梯組，扶梯組要重點設置扶梯的方向、寬度，添加柱子，柱子的位置、形狀要適宜;七是設置到達線，在層間、閘機、出入口設置到達線（也稱“目標性”），引導行人行走的方向。

1.3? 繪制客流仿真邏輯思路圖

利用行人庫、流程建模庫、智能體庫等模塊內容進行邏輯思路繪制，地鐵車站行人行走常見邏輯思路為pedSource→pedEscalator→pedService→pedSelectOutput→pedGoTo→pedSink，再結合事件和函數一起使用。pedSource的使用需要先捕捉具體的目標線，目標線代表產生行人的位置，地鐵車站可以有多pedSource，同理，也可以有多個pedEscalator，但是需要不同的命名，如pedEscalator1，pedEscalator2。pedGoTo常與collection集合結合起來用，collection初始內容可以把多個目標線集合起來，接著pedGoTo可以在目標線處使用函數randomFrom（collection），代表客流根據隨機條件前往不同的目標處。地鐵車站客流邏輯思路如圖1所示。

關于事件，地鐵車站常用到事件event，包括地鐵到達的間隔事件，地鐵到達后釋放的行人數量以及上車人數等。一般的，可設置event觸發類型為“到時”，模式為“循環”，首次發生時間為30 s（3 min），復發事件180 s（表示間隔? ? ? ? ?3 min），每次釋放行人為100人，即pedSource.inject（100），上車人數的函數為pedWait.freeAll（）。

關于函數，地鐵車站常用到就近原則找出口函數nearestExit，nearestExit（ped）==escalatorGroup。根據實際情況，可對程序代碼參數名稱進行更改。nearestExit函數體如下：

double dshortest = infinity ;

EscalatorGroup? nearestexit = null;

for （ EscalatorGroup exit ： exits ）{

double d = ped.distanceTo （ exit.getX（），exit.getY（） ） ;

if （d < dshort test ） {

dshortest = d ;? nearestexit = exit ;

}

}

return nearestexit ;

2 地鐵車站仿真模型統計數據生成

地鐵車站仿真模型數據生成[5-6]，一般有兩種方式展示，一是數據形式，二是圖表形式。數據形式可以有數據集、統計、直方圖數據以及二維直方圖數據以及輸出。圖表形式有條形圖、堆疊圖、餅狀圖、折線圖、時間折線圖、時間對堆疊圖、時間著色圖以及直方圖。

2.1? 邏輯數據生成

在模型啟動時，邏輯思路圖將會根據設置的情況隨機生成邏輯數據，如圖2所示。從pedSource開始隨機產生地鐵行人數據;pedEscalator處上下左右有4個數據，左側數據代表從pedSource產生隨機行人行走到電梯之間的行人數據，上面數據代表正在乘坐電梯的行人數據，右側代表離開電梯的行人數據;pedSelectOutput左右兩側有6個數據，左側1個數據代表需要進行路徑選擇的總人數，右側5個數據代表選擇不同路徑的人數。另外pedService，pedChangeGround等邏輯數據原理相同。

2.2? 進出站時間分布統計

進出站時間分布統計，利用流程建模庫函數和圖表來表示。首先，在流程建模庫找到控件函數，將其添置到需要獲取數據的地方。一般通過添置timeMeasureStart在pedSourece與pedEscalator處獲取進站行人數據，timeMeasureEnd添置在pedWait與pedSink處獲取行人出站情況。然后通過直方圖綁定數據函數，進站時間分布直方圖設定為timeMeasureStart.distribution（ ），出站時間分布圖設定為timeMeasureEnd.distribution（ ）.

2.3? 地鐵客流平均速度數據統計

地鐵客流平均速度數據統計，利用事件、參數以及圖表來表示。首先，添加參數函數，并命名為speed;其次，添加事件event，設置模式為循環模式，并在行動面板處設置函數：speed = 0，for（Person p： people），speed = speed + p.getSpeed（ ）/people.size（ ）;最后，在pedSoure處將根據智能體的默認群設置為自定義群people即可。

2.4? 區域密度統計

區域密度統計，利用密度圖來表示。直接添加行人庫中的密度圖到編輯區域上，密度圖本身不顯示密度變化情況，僅代表密度的大小，密度圖默認大小是0.00～1.50。默認情況下，“臨界密度”（Critical Density）值為1.5個單位/m2，可根據實際情況修改密度圖的值。在模型運行時，密度值等于或大于臨界密度閾值的區域將用紅色繪制（如果某些其他顏色未使用自定義顏色方案設置）。由于地鐵空間有不同的層，統計區域密度圖，需要選擇所統計的層間。地鐵站首層行人密度效果如圖3所示。

3 結語

文章從地鐵車站仿真模型構建要點和地鐵車站仿真模型統計數據生成兩個方面闡述了如何構建有效的地鐵車站仿真模型構，期望為基于Anylogic設計開發地鐵車站仿真模型的研究人員提供參考、借鑒。

[參考文獻]

[1]朱清波，宋庭新，李巖.基于Anylogic的軌道交通換乘能力改進的研究[J].計算機仿真，2020（2）：169-173，415.

[2]霍揚.基于客流模擬的沈陽地鐵1、2號線換乘站改造設計研究[J].鐵道標準設計，2018（7）：148-153.

[3]趙建立，石敬詩，孫秋霞，等.基于混合深度學習的地鐵站進出客流量短時預測[J].交通運輸系統工程與信息，2020（5）：128-134.

[4]房霄虹，馮愛軍，劉彥君.軌道交通換乘車站客流仿真評估指標體系優化及應用[J].都市快軌交通，2016（5）：68-73.

[5]陳先龍，宋程，廖勝華.基于仿真試驗設計的地鐵換乘通道客流適應性研究[J].城市軌道交通研究，2015（8）：67-70，75.

[6]丁青艷，王喜富，單慶超，等.軌道交通行人流運動建模及仿真[J].交通運輸系統工程與信息，2011（5）：99-106.

（編輯 王雪芬）