摘要：目前轨道交通车站在遭遇大客流时，由于地铁运能及车站内部设施设备的承载能力有限，现有的客流疏导措施不能有效缓解大客流情况时车站的压力，因而常常会引起客流拥堵、混乱以致站务人员难以管理等问题。针对以上研究背景，本文提出建立智能闸机系统模型的思想，通过调整轨道交通车站内闸机延迟放行时间来控制进出站客流数量变化，以达到有效缓解站内客流拥堵情况的目的。
关键词：轨道交通车站；客流指标；闸机放行速度；智能控制；仿真模型；辅助决策
1.研究背景与意义
近年来，我国城市轨道交通继续保持快速增长、良性发展的态势，然而城市轨道交通路网的运输能力已不能满足乘客日益增长的出行需求，车站内的客流拥挤、冲突给客流管控工作带来了巨大的挑战。
目前，已有众多学者从提高车站各设施设备利用率的角度出发，提出了科学合理的客流管控方案。以车站闸机为例，通常情况下，闸机处的实际通行能力取决于乘客本身的过闸行为，如果在大客流情况时可以通过调节闸机的放行速度来控制乘客进入站内非付费区的速度，则可进一步提高车站的管控效率。因此在轨道交通运营管理现状的迫切要求下，通过开发智能闸机系统来辅助站内客流管控决策，就具有了极高的研究意义。
2.智能闸机系统概述
智能闸机系统本质是基于理论建模计算之上的应用程序，其在实际运用中需要将运行代码植入闸机及其网络连接端的电子通讯中。
本文提出的智能闸机系统，通过调整进出站闸机的放行时间来控制乘客进入站内非付费区的速度，以达到缓解站内客流拥堵的目的，主要分为三个模块：
（1）运行模块：集散客流运行模块分为三个层面，分别为：行人选择闸机进出站的行为进行建模分析，行人在站内的移动路径进行建模仿真和行人进出站台选择楼、扶梯行为调查分析。
（2）控制模块：本文将轨道交通车站视为一个控制系统，建立离散线性智能闸机客流控制系统模型。
（3）评估模块：利用合适的轨道交通车站服务水平等级，判断车站内关键设施设备对应的客流等级，为智能闸机系统的调节结果提供评估依据，验证智能闸机系统的有效性与合理性。
在模型的适用范围内，整个系统的运行过程如下所示：
图3-1 智能闸机控制系统模型流程图
3.智能闸机控制系统模型
3.1智能闸机控制系统模型原理
模型中主要涉及到四个要素，即外部参数、控制对象、调控参数及临界触发条件。其中，外部参数即为车站的乘客到达数及站台处到站列车的上下乘客数，控制对象为从闸机处进出站的客流量，调控参数为闸机的延迟放行时间，而临界触发条件则是判断站内关键设施设备区域的相应客流指标是否超过其对应安全值。当该模型在外部参数及初始状态不变的情况下，预测值一旦满足临界触发条件，将根据调控参数与外部参数及站内各区域的客流指标的对应关系求得相应的调控参数，从而改变控制对象值，避免区域在预测时段内产生拥堵。
3.2闸机延迟放行时间计算
对于控制参数闸机的延迟放行时间
的求解，根据之前通过回归得到的客流密度及站台人数与
的对应关系，设函数
表示楼梯客流密度与其控制值及站台聚集乘客数与其控制值的差值的平方和。
具体求解过程如下所示：
Step1：在一个周期的初始时刻t=0，保持一定的乘客到达速率Q，输入当前站内各关键设施区域的客流分布状况，并第一次设置闸机延迟放行时间
为
，运用社会力模型仿真推算
时段后各区域的客流分布状况，并设定起始k=0，阈值
。
Step2：求得
的值，判断
是否成立，若是，则算法终止，得到最优解
；若否，令
，并进行下一步。
Step3：构建函数
，令
求得当
时函数
取得极小值，从而确定步长
。
Step4：令
，
，转至Step2.
3.3智能闸机系统适用范围
在大客流情况下，由于闸机处控制客流而产生排队现象，因而客流可以看作呈连续流到达车站。在此情况下，乘客进站速率为
。对于楼梯区域，进入客流量
，离开客流量
。
当智能闸机模型在其适用范围内时，第n个周期的预测楼梯客流密度需满足条件
，即第n个周期的楼梯客流密度满足条件：
（3-1）
同样，对于站台区域，进入客流量
，离开客流量
。为使智能闸机模型调节具有有效性，第n个周期的预测站台聚集人数需满足条件
，即第n个周期的站台聚集人数满足条件：
（3-2）
综上，只有当周期初始状态站内楼梯区域客流密度、站台区域聚集人数分别满足上述条件（3-1）、（3-2），所建立的智能闸机系统模型才能适用。
4.实例分析
研究选用上海市轨道交通9号线七宝站为研究对象，运用Anylogic软件仿真验证智能闸机控制系统模型的调节有效性与准确性。
4.1闸机延迟放行时间求解
（1）客流指标计算
由于站内各区域的客流指标都与 间存在相关性，所以考虑通过仿真实验数据建立回归模型。以0.05s为间隔，获取闸机延迟放行时间从0s至2.5s时所对应的楼梯区域客流密度及站台聚集人数数据。最终拟合得到的回归模型为：
楼梯客流密度：
站台聚集人数：
（2）闸机延迟放行时间计算
楼梯客流密度与其控制值及站台聚集乘客数与其控制值的差值的平方和为：
针对当前客流分布状态，设定初始值为 ，求得 ，设 ，通过令 ，得到 ，进而得到 ，此时的 ，重复上述步骤，最终得到最优的闸机延迟放行时间 。
4.2适用范围
由于当智能闸机系统模型在其适用范围内时，第n个周期的楼梯客流密度应满足条件
，即
同样，对于站台区域，第n个周期的站台聚集人数满足条件
，即
4.3仿真对比
设置周期初始状态选取楼梯区域客流密度约为1.57人/m2，站台区域聚集人数为495人。
表4-1 智能闸机系统仿真结果对比
基于以上仿真结果，可以证明智能闸机系统能有效缓解车站拥堵情况，模型是科学有效的。
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论文作者:闫婷钰,白雪,魏安琪,刘翠,乔文静
论文发表刊物:《基层建设》2018年第32期
论文发表时间:2018/12/18
标签：客流论文; 车站论文; 站内论文; 智能论文; 站台论文; 模型论文; 轨道交通论文; 《基层建设》2018年第32期论文;