基于AFC数据的城轨乘客出行路径选择比例估计方法-论文.pdf

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1、第45卷第1期东南大学学报(自然科学版)Vo1．45No．12015年1月JOURNALOFSOUTHEASTUNIVERSITY(NaturalScienceEdition)Jan．2015doi：10．3969／j．issn．1001—0505．2015．01．032基于AFC数据的城轨乘客出行路径选择比例估计方法石俊刚周峰朱炜徐瑞华(同济大学道路与交通工程教育部重点实验室，上海201804)摘要：在分析城市轨道交通乘客旅行时间组成要素及其分布特性的基础上，提出了一种基于AFC数据的乘客出行路径选择比例估计方法．首

2、先，采用单路径OD实际旅行时间数据，获得旅行时间组成要素的概率分布参数；然后，估计出多路径OD间各路径旅行时间的概率分布参数，并结合多路径OD实际旅行时间数据，得到各条路径的选择比例．仿真实验结果表明，在客流到达均衡、列车按图行车的假设前提下，该方法估计的路径选择比例误差小于1％．关键词：城市轨道交通；路径选择比例；AFC数据；参数估计中图分类号：U293．5文献标志码：A文章编号：1001—0505(2015)01-0184-05Estimationmethodofpassengerroutechoicepropor

3、tioninurbanrailtransitbasedonAFCdataShiJungangZhouFengZhuWeiXuRuihua(KeyLaboratoryofRoadandTraficEngineeringofMinistryofEducation，TongjiUniversity，Shanghai201804，China)Abstract~Thepassengertraveltimecomponentsinurbanrailtransitandthecorrespondingdistribu—tioncha

4、racteristicsareanalyzed．Andanestimationmethodofpassengerroutechoiceproportionbasedonautomaticfarecollection(AFC)dataisproposed．First，theprobabilitydistributionparam—etersoftraveltimecomponentsarecalculatedbyusingactualtraveltimedataoforigin—destination(OD)withsi

5、ngleroute．Then，theprobabilitydistributionparametersoftraveltimeofeachrouteforODwithmulti-routeareestimated．Theroutechoiceproportionofeachrouteisobtainedbyusingactualtrave1timedataofODwithmulti—route．Thesimulationresultsshowthattheestimationerrorbytheproposedmeth

6、odislessthanl％undertheassumptionthatpassengersarriveatthemetrosta—tionevenlyandtrainsoperateonschedule．Keywords：urbanrailtransit；routechoiceproportion；automaticfarecollection(AFC)data；pa—rameterestimation城市轨道交通(简称城轨)乘客出行路径选择进出站的地点和时刻．Chan_3利用伦敦地铁卡数比例是网络客流分配计算的基础

7、．目前，国内城轨据对乘客出行OD矩阵估计、轨道交通服务可靠性客流分配计算大都采用多路径概率分配方法．路径度量等问题进行了研究；Kusakabe等基于日本选择比例通常利用基于不同形式阻抗函数(里程、城市轨道交通的智能卡数据，分析了列车时刻表调时间)的Logit模型¨来确定，基于大量人工调查整前后的乘客列车班次选择行为，此外，他们还提结果对该模型中的参数进行标定，调查费用高，数出了一种使用城市轨道交通智能卡数据来估计乘据可靠度难以保证．国内外城轨均采用AFC系统客列车班次选择行为的实用方法J．目前，基于智来记录乘客的出行信

8、息，该系统能够准确获取乘客能卡数据的乘客路径选择行为研究则较少．Zhou收稿日期：2014-08-05．作者简介：石俊刚(1986一)，男，博士生；徐瑞华(联系人)，男，博士，教授，博士生导师，rhxu@tongji．edu．ca．基金项目：国家自然科学基金资助项目(71271153，51408323)、中国博士后科学基金资助项目