城市轨道交通站台乘客拥挤感知及行为动力学Agent建模
【摘要】 站台作为城市轨道交通系统与乘客直接交互的服务平台,其高峰时段的拥挤客流管控技术已成为提升系统网络化运营效率的主要瓶颈。站台拥挤是集散乘客交通流自组织和他组织复合作用下的时空演化结果。拥挤状态下,乘客对站台空间环境、设施布局等静态环境,以及集散乘客交通流状况等动态环境的拥挤感知差异对其运动行为影响显著,导致站台乘客行为动力学特性相比于车站其他行人交通设施处差异明显。因此,系统地研究站台乘客拥挤感知影响因素及其显著性,构建更符合拥挤状态下乘客心理学和行为学特性的城市轨道交通站台乘客行为模型,将有助于研究乘客在复杂环境约束下的局部交互导致宏观现象的非线性特征,为站台拥挤管理提供理论基础。本文以城市轨道交通站台集散乘客研究对象,重点研究基于拥挤感知的站台集散乘客行为动力学建模的相关理论与方法。论文的主要工作包括以下四方面：(1)在阐述站台研究范围的基础上,针对北京市轨道交通典型车站的站台乘客集散行为开展了行为观测实验,设计了基于视频的乘客拥挤感知偏好调查问卷,为乘客个体拥挤感知建模提供理论依据；设计了交通流基本图数据采集实验,基于人工现场观测和视频拍摄等数据采集技术,采集统计了乘客交通流速度和密度样本数据,为仿真模型的有效性验证提供实践依据。针对乘客交通流基本图的研究表明：与站台连接通道处、站台处的乘客交通流基本图与Greenshields模型具有较好的一致性,拟合优度均达到0.74以上。(2)在分析站台拥挤内涵及乘客拥挤感知影响因素的基础上,设计了个体拥挤感知偏好实验以获取个体主观偏好数据。针对拥挤感知偏好数据的有序离散特性,构建了拥挤感知影响因素的有序选择Probit模型,采用极大似然估计方法估计了模型参数。在此基础上,分别计算了18个影响乘客个体拥挤感知的解释变量的边际效应,研究结果表明：同等站台拥挤环境下,解释变量的单位改变量对乘客处于相应站台拥挤环境下个体拥挤感知概率的影响存在明显差异。其中,9个解释变量对乘客个体拥挤感知影响的显著性存在明显的相变现象。(3)根据既有的感知-决策-动作行人微观行为分析框架,从认知科学角度,分析了站台集散乘客拥挤感知过程,阐述了个体单元和视觉信息建模假设的必要性。根据个体单元建模假设,将乘客个体抽象为具有环境感知、行为决策和动作执行三种能力的Agent,并针对大规模Agent仿真模型计算效率与建模细致度的平衡问题,建立了基于环境感知-行为决策-动作执行三层体系结构的乘客适应性Agent模型。借鉴HCM研究成果,将乘客个体行为空间划分为个体空间和感知空间两部分,建立了基于经验数据的个体空间回归模型,根据视觉信息建模假设,提出了基于视觉信息的个体感知空间概念,将乘客个体感知空间抽象为乘客个体视觉范围内与其最先发生碰撞的个体和障碍物的物理距离。在此基础上,建立了基于神经元模型的拥挤感知函数,从认知科学的角度,提出了基于视觉信息的乘客拥挤感知信息表征方法,即将乘客拥挤感知信息定义为个体与其视觉范围内其他个体和障碍物的心理碰撞距离。(4)站台乘客行为建模的关键是如何描述拥挤状态下乘客个体运动方向和速度的选择行为。针对站台集散乘客个体认知推理决策的特点,基于拥挤感知信息,分别建立了描述站台乘客个体运动方向和速度选择行为的认知启发规则及其数学模型。分别设计了简单步行通道、复杂岛式站台两种仿真实验场景,开发了站台乘客仿真模型,确定了合理的仿真测试方案和具体步骤,以验证仿真模型的有效性。研究结果表明：基于视觉信息的表征的乘客个体拥挤感知信息对其运动行为影响显著,较好地刻画了拥挤状态下乘客群体的感知机制对其行为动力学特性的影响,其变化结果与乘客拥挤感知影响因素显著性分析的结论相同。同时,在基于拥挤感知的站台乘客仿真模型中,乘客通过个体间的局部简单规则涌现出乘客群体的复杂集散行为,能较好地再现拥挤情况下乘客交通流涌现的宏观交通特性,且模型输出的仿真数据与实际数据具有较好的一致性。
1绪论
城市轨道交通系统网络化运营特征的日益显现，以及由此诱发的复杂客流需求，导致其运行效率和服务水平面临着严峻挑战。城市轨道交通系统网络效应的发挥依赖于运营组织和建筑环境的协调配合。由于城市轨道交通系统投资昂贵、建设周期长，建成后难以对不合理的布局进行有效改进；因此，在经典的车站设计与客流组织中，国内外管理部门和广大学者主要以基础设施的时空资源为主体研究对象，经过长期积累形成了相对完整的方法论体系，并在实际应用中发挥了积极的作用。然而，随着城市轨道交通线网发展到一定规模时，笔耕文化传播，单纯地通过网络建设以增加设施设备规模和提高其能力，已不能有效地满足由于网络效应所诱发的复杂客流需求，拥挤成为常态。因此，提高乘客在城市轨道交通网络中的移动效率将成为提升运营组织水平和服务质量的关键。车站客流组织水平的提升对城市轨道交通系统网络效应的发挥具有重要的支撑作用。作为车站内乘客最为密集的场所，站台客流具有高集中性、时空不均衡性、短时冲击性等特征。若站台客流大量集结且无法及时疏散时，将造成乘客在车站的耗时急剧增长。
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2国内外既有研究综述
2.1城市轨道交通车站乘客集散研究
城市轨道交通车站乘客运动行为特征及乘客集散问题受到国内外学者的广泛关注，其研究成果主要集中在实证分析、基于排队论的数学模型和基于行人模型的仿真模型三方面。实证分析主要是通过实地数据调查，得到乘客的运动行为特征，分析乘客的速度密度流量关系，为提高乘客的集散水平提供理论参考。实证分析能够直观的反应乘客的运动行为特征，但实证分析数据获取工作量大、获取难，数据采集误差大。排队论模型研究乘客集散过程时进行了较强的建模假设，并未考虑个体间的相互差异及个体间的相互影响，乘客在集散过程中的行为并不完全适合排队论规则。因此，采用排队论研究乘客在车站的集散过程具有一定的局限性。行人模型是在分析乘客行为的基础上，建立乘客集散仿真模型，分析车站乘客运动规律及集散过程，能够较合理、恰当地刻画乘客运动行为，是国内外学者研究乘客集散的主要理论方法。
2.2行人微观行为建模
回顾既有关于行人运动行为建模研究，其研究理论与方法主要涵盖了数学、物理、计算机科学、经济学、生物以及复杂性科学等领域。随着对问题研究的不断深入，行人动力学建模技术和方法呈现出多学科交叉的态势。既有模型较好地模拟了行人运动运动过程中由于微观交互涌现的自组织现象，并从不同角度阐述了其机理。根据对行人运动行为刻画细致程度的差异，行人模型通常可分为宏观模型和微观模型2类。
3城市轨道交通站台乘客行为特征分析.....27
3.1典型站台环境........27
3.2站台乘客行为观测实验.....29
4城市轨道交通站台乘客拥挤感知影响因素及其显著性分析....45
4.1乘客拥挤感知影响因素....45
4.2乘客拥挤感知因素量化分析.........52
5城市轨道交通站台乘客拥挤感知建模............67
5.1问题描述......67
6基于拥挤感知的城市轨道交通站台乘客行为建模
6.1基于拥挤感知的乘客行为建模
无限理性忽略甚至完全无视决策主体，通常为人类，所面临的时间、知识、信息和计算能力的限制以制定决策策略，传统上借助于概率论以构建模型，其最著名的模型是预期效益最大化模型和贝叶斯模型。然而，无限理性的最大弱点是未能准确地描述现实生活中决策主体在不确定条件下的决策行为。为克服无限理性刻画现实世界的不足，用受限制条件下的最优化观点以替代无限理性，其本质是构建充分考虑人类头脑局限性的、更加现实的决策模型，但该类模型甚至比无限理性模型需要的知识和运算步骤还要多。
6.2仿真设计
准确地描述拥挤状态下站台集散乘客行为动力学特性是构建城市轨道交通站台乘客集散仿真模型的核心问题。站台集散乘客行为建模的关键是如何描述拥挤状态下乘客个体运动方向和速度的选择行为。本节在考虑拥挤感知对站台乘客运动行为影响的基础上，针对站台乘客运动行为决策的特点，基于快速节检启发规则，分别从个体运动方向和速度的选择行为两个方面，构建描述拥挤状态下乘客运动行为的认知启发规则及数学模型。方向选择行为是站台集散乘客运动过程中最重要的行为模式之一。既有研究表明行人在运动过程中倾向于选择无其他行人和障碍物干扰的走行路径；若存在其他行人和障碍物的阻挡，则倾向于选择在当前位置处偏离目标点角度最小的运动方向。上述行为模式可以理解为行人运动轨迹选择行为的效应。因此，在动态的站台集散过程中，乘客需要在避让其他乘客个体障碍物与尽量减少从最短走行路径上的偏离之间进行决策。
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7结论与展望
本文在国内外既有研究成果及实践经验的基础上，针对站台乘客拥挤感知及行为动力学建模相关问题展开研究，主要工作及研究结论如下：城市轨道交通站台环境以及其集散客流特征的复杂性，导致乘客在拥挤、快速的集散过程中产生不同于其他行人交通设施处的行为动力学特性。本文在阐述站台研究范围的基础上，针对北京市轨道交通典型车站的站台乘客开展行为观测实验，分析站台乘客运动行为特征，在阐述城市轨道交通典型站台的建筑空间结构和设施设备配置布局的基础上，从乘客集散运动轨迹范围的角度，研究认为站台是大量乘客乘降及临时候车的公共场所，和与之连接的通道、楼梯及自动扶梯等设施设备共同满足乘客的集散需求，并界定了研究范围为站台和与之相连的通道两部分，其环境包括直接服务于乘客集散的所有设施设备。
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本文编号：11613
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