基于蚁群算法的地铁车站行人拥挤等级划分方法

摘要：

为科学评估地铁车站内行人的拥挤状态,针对车站内部客流分布特征,采用改进的蚁群聚类算法,提出了行人拥挤状态等级划分方法.以西安地铁自动售检票系统的历史客票数据为研究对象,利用其17个车站内的拥挤强度、拥挤持续时间以及拥挤影响范围等进行行人拥挤分级,分别得到进站、出站以及进出站三种状态下的聚类分级结果.结果 表明:全日地铁客流呈现出明显的M形分布,早高峰集中于8:00-9:00,晚高峰集中于18:00-19:00;三种状态下行人密度累积频率分布曲线符合对数函数,表明客流量随着客流密度的增加而降低.计算结果与实际客流的变化规律一致,说明基于改进蚁群聚类算法对车站内的行人拥挤等级进行划分是可行的,能够反映地铁车站内部行人的拥挤程度.

关键词：交通工程、拥挤分级、蚁群聚类算法、客流特征、地铁车站

所属期刊栏目：17

分类号：U491(交通工程与公路运输技术管理)

资助基金：浙江省哲学社会科学规划课题“城市公共自行车与共享单车投放规模与管理策略研究”18NDJC107YB;浙江省自然科学基金项目“高密度客流扰动下地铁换乘枢纽失稳过程解析与建模方法”LQ19E080003;浙江省教育厅教育科学规划课题“三全育人模式下本科生导师制实施路径研究”2018SCG103;宁波市自然科学基金项目“基于Agent的大型公共场所行人疏散路径仿真建模方法”2018A610127

在线出版日期：2019-10-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：105-113