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《基于乘客分类的出行阻抗计算方法》

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【摘要】随着城市轨道交通网络化运营的形成,不同乘客对行程总时间、换乘次数、步行距离、拥挤程度在路径阻抗计算中的权重大小赋值不同,本论文基于乘客不同性别、职业、年龄等分析不同乘客的出行阻抗计算方法.通过调查问卷和专家打分法得到影响因素之间的重要度,然后使用层次分析法计算其权重,从而对每一类乘客的出行阻抗进行计算.

【关键词】出行阻抗影响因素乘客分类城市轨道交通

随着城市轨道交通网络化运营的形成,乘客在出行过程中面临多条路径的选择,通常乘客会根据路径的感知阻抗大小决定路径选择结果,影响路径感知阻抗的因素主要包括总行程时间、换乘次数、步行距离和拥挤程度[1-2].例如有些乘客偏好选择换成次数少的路径,有些乘客偏好选择行程时间最短的路径[3].乘客根据以往出行经验和路网实时交通信息给每个影响因素赋予不同权重大小,然后加权形成一个感知阻抗,最后在备选路径集中选择感知阻抗最小的路径进行选择[4].本文基于实际调查和层次分析法确定不同类型乘客对各个影响因素的权重,最后进行不同乘客的路径阻抗计算.

一、路径阻抗计算的影响因素

1）列车运行总时长：列车运行时间是指乘客在城市轨道交通列车上的时间, 它包含两部分区间运行时间和停站时间.2）换乘次数：对于乘客来说,换乘过程需要乘客步行完成,相对乘坐地铁,换乘需要乘客额外付出体力和时间来完成,因此换乘时间随着换乘次数呈现指数放大的趋势.3）步行距离：不同乘客对不同步行距离的路径选择倾向不同,例如对于喜欢步行且时间允许的乘客对步行距离的敏感度较低.4）拥挤程度：拥挤程度是旅行舒适度的重要指标, 反映了乘客对于拥挤敏感程度,满载率车厢内乘客密度情况的指标.

二、基于乘客分类的出行阻抗分析

应用层次分析法和专家打分法可以计算出各个影响因素在出行阻抗中的权重,结合各影响因素的实际调查结果,可计算出乘客的出行阻抗,如下公式所示：

计算步骤：

构建判断矩阵；

对矩阵每一列求和并归一化处理；对矩阵每一行进行求和,得出特征向量W,对特征向量W 归一化处理；

得出权重.

三、不同类型乘客的出行阻抗分析

应用上述方法,得出：

男性的出行阻抗计算为:

四、结论

本文对不同乘客的路径阻抗计算进行了初步探索,研究结果为下一步乘客路径选择奠定了理论基础.同时也是交通运营管理部门针对不同类型乘客制定路网客流均衡方案提供依据和支持.

计算方法论文参考资料：