靳添舟

(哈爾濱地鐵集團(tuán)有限公司運(yùn)營分公司，哈爾濱 150086)

根據(jù)《鐵路旅客車站建筑設(shè)計(jì)規(guī)范》(GB50226—95)關(guān)于旅客最高聚集人數(shù)的定義為:最高聚集人數(shù)為車站全年上車旅客最多月份中一晝夜在候車室內(nèi)瞬時(8～10 min)出現(xiàn)的最大候車人數(shù)(含送站)的平均值。也就是一個車站運(yùn)送旅客多月份中每日瞬時所出現(xiàn)的最多旅客數(shù)量的平均值。這一定義是20世紀(jì)50年代計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時期確定的，當(dāng)時的新線建設(shè)多，客運(yùn)規(guī)?；旧习从?jì)劃控制［1］。但它又是鐵路客運(yùn)站設(shè)計(jì)的重要指標(biāo)［2］。傳統(tǒng)計(jì)算鐵路客運(yùn)站最高聚集人數(shù)的方法有著簡單、參數(shù)較少、便于操作的優(yōu)點(diǎn)。但是，它們也存在一些不足，難以滿足高速鐵路及客運(yùn)專線車站的設(shè)計(jì)。計(jì)算旅客最高聚集人數(shù)必須考慮到以下幾點(diǎn):(1)明確旅客在車站內(nèi)停留的時間長短，做出最準(zhǔn)確的估計(jì)和預(yù)測;(2)明確列車的發(fā)車間隔;(3)避免用到一些經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)和參數(shù)，遵循科學(xué)的數(shù)據(jù)調(diào)查依據(jù)建立計(jì)算模型。鑒于以上分析，運(yùn)用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)計(jì)算技術(shù)并通過Simio仿真建模將可以實(shí)現(xiàn)上述要求。

1 鐵路客運(yùn)站最高聚集人數(shù)仿真建模

1.1 數(shù)量建模

文獻(xiàn)［3］根據(jù)對北京站、北京西站、廣州東站、合肥站和無錫站的大量調(diào)查，發(fā)現(xiàn)旅客到達(dá)車站提前時間的分布近似服從對數(shù)正態(tài)分布

式中 f(x)——旅客到達(dá)概率分布函數(shù);

x——旅客提前到達(dá)時間;

μ、α——待估參數(shù)，分別表示均值和方差。

文獻(xiàn)［4］認(rèn)為在公交化運(yùn)營的情況下，旅客出行時間較少考慮列車的出發(fā)時間，而以自己的出行時間為主，此時，旅客的到達(dá)事件基本符合泊松事件流，可以表示為

式中 Pt(n)——在單位時間內(nèi)到達(dá) k個旅客的概率;

λ——到達(dá)流的強(qiáng)度，可以根據(jù)實(shí)際客流量進(jìn)行取值。

考慮到Simio輸入流的產(chǎn)生需要旅客到達(dá)間隔時間的約束，旅客進(jìn)入仿真區(qū)域是個隨機(jī)性事件，本文依據(jù)調(diào)查比例，得到在每5 min每次列車到達(dá)的旅客人數(shù)。其數(shù)學(xué)模型如下

式中 Ci——第 i時段旅客到達(dá)人數(shù);

λi——第i時段旅客到達(dá)概率;

C——本次列車旅客發(fā)送人數(shù);

i——時段(單位 5 min)。

旅客如果想要進(jìn)入車站，首先需要面對的是選擇進(jìn)站口。由于車站可能有多個入口，可通過統(tǒng)計(jì)的方法以概率的形式將客流分配到各個入口。當(dāng)旅客進(jìn)入車站候車室后，首先需要通過安全檢查機(jī)的掃描。為了將通過安檢的速度控制在最接近實(shí)際情況的水平，將通過安全檢查機(jī)的時間分布定義為三角分布，如下

式中 m——旅客可能通過安檢的時間;

mmin——旅客通過安檢時間最小值;

mmax——旅客通過安檢時間的最大值。

旅客進(jìn)入候車室后，控制旅客離開的時間就是旅客進(jìn)入檢票口上車的時間，為乘坐該次列車發(fā)車前的20 min。根據(jù)列車時刻表即可完成旅客在候車室內(nèi)停留時間的控制。同旅客通過安全檢查機(jī)一樣，旅客通過檢票口的速度也是一個快速且容易控制的過程。運(yùn)用三角分布定義其最大值和最小值即可完成對于旅客通過檢票口的時間控制。

1.2 基于Simio的邏輯建模

根據(jù)Simio面向?qū)ο蟮姆抡鏅C(jī)制，聯(lián)系旅客在候車室內(nèi)的候車行為，分別運(yùn)用 Simio當(dāng)中的 Souce、Sever、Sink模塊進(jìn)行控制，Souce和Sink分別控制旅客進(jìn)入和離開，3個Sever分別為安全檢查站、旅客候車區(qū)和檢票口?？傮w邏輯模型如圖1所示。

圖1 總體邏輯模型

在PassengersArrive系列模塊中，通過對RateTable到達(dá)率表的輸入，可以將旅客提前到達(dá)車站的時間以及每5 min內(nèi)到達(dá)的人數(shù)進(jìn)行定義。每一個模塊產(chǎn)生一個車次的旅客，這樣既便于定義每列車的人數(shù)，也可以根據(jù)每列車的發(fā)車時間定義旅客提前到達(dá)車站的實(shí)際時間。如圖2所示。

圖2 部分到達(dá)率示意

仿真時間運(yùn)行到某一列車發(fā)車前20 min時，該車次的旅客將會依次進(jìn)入檢票口檢票上車。可以通過對候車區(qū)內(nèi)Timer控制該次旅客離開候車室的具體時刻。如圖3所示。

圖3 開始檢票處理

進(jìn)入候車區(qū)的旅客將被計(jì)算到旅客聚集人數(shù)中，隨著各次列車旅客進(jìn)入檢票口離開，旅客聚集人數(shù)也相應(yīng)陸續(xù)減少。通過對旅客聚集人數(shù)的監(jiān)控可以得到在仿真時間范圍內(nèi)的旅客瞬時最高聚集人數(shù)，如圖4所示。

圖4 最高聚集人數(shù)計(jì)算處理

2 算例分析

2.1 參數(shù)及變量定義

本文根據(jù)在網(wǎng)上發(fā)起的調(diào)查，得到了每5 min內(nèi)旅客提前到達(dá)車站的人數(shù)的概率。并且根據(jù)大連站春運(yùn)期間統(tǒng)計(jì)的1個月內(nèi)各車次旅客發(fā)送人數(shù)的均值得到旅客提前到達(dá)時刻分布。通過輸入RateTable即可實(shí)現(xiàn)各車次每5 min內(nèi)的旅客提前到達(dá)車站人數(shù)。

根據(jù)旅客通過安全檢查的實(shí)際平均水平，對旅客通過安全檢查與檢票口的函數(shù)進(jìn)行賦值，如表1所示。

表1 安檢參數(shù)定義

根據(jù)大連站時間運(yùn)營情況，對發(fā)車較密集的10 h進(jìn)行仿真模擬實(shí)驗(yàn)，根據(jù)旅客提前到達(dá)時刻分布，將仿真時間延長2 h。既總體仿真時間為00∶00～12∶00。根據(jù)大連站列車時刻表，按照仿真的時間段，將時間數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，并定義旅客離開候車室的時間為發(fā)車前20 min。

2.2 仿真結(jié)果與分析

通過Simio建模仿真計(jì)算旅客在候車室的聚集過程，最高聚集旅客人數(shù)平均3 160人，半長140人，最小2 810人，最大3 380人。得到旅客聚集高峰時刻為11:55～12:00與15:55～16:00。共產(chǎn)生實(shí)體數(shù)平均 20 900，半長為 350，置信區(qū)間［20 550，21 250］，實(shí)際輸入實(shí)體數(shù)20 163。故仿真結(jié)果具有準(zhǔn)確性與可靠性。如表2、圖5所示。

表2 仿真結(jié)果

圖5 旅客聚集人數(shù)示意

根據(jù)本文前面的介紹，分別運(yùn)用新型計(jì)算方法最壞情景法和既有計(jì)算方法聚集系數(shù)法對大連站最高聚集人數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)計(jì)算，根據(jù)文獻(xiàn)［6-12］，送站人員的比例為占到發(fā)送人數(shù)的15%。故在本文算例中將使用0.15作為送站人員的比例與該次列車的發(fā)送人數(shù)相乘既可得到該次列車旅客的送站人員人數(shù)。具體數(shù)值與其他算法得到的數(shù)值如表3所示。

表3 計(jì)算結(jié)果對比

3 結(jié)論

針對既有大型鐵路客運(yùn)站客流集散特點(diǎn)，提出了大型鐵路客運(yùn)站候車過程基本仿真流程和仿真模型，建立了基于個體活動的旅客集散仿真模型計(jì)算旅客最高聚集人數(shù)。通過對大連站春運(yùn)期間客流的模擬再現(xiàn)，得到大連站旅客最高聚集人數(shù)，并且通過既有算法聚集系數(shù)法和新衍生出來的算法最壞情景法的檢驗(yàn)。結(jié)果表明:(1)本文算法可以彌補(bǔ)聚集系數(shù)法當(dāng)中對于密集發(fā)車時刻定義的不足;(2)可以防止最壞情景法當(dāng)中對于旅客聚集情況的過度估計(jì);(3)通過仿真旅客在候車室內(nèi)的聚集過程，在鐵路客運(yùn)站設(shè)計(jì)期間即可得到旅客最高聚集人數(shù)數(shù)值，對于車站的設(shè)計(jì)和建設(shè)起到積極的作用。

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