本發(fā)明涉及軌道交通運營管理技術領域，尤其涉及一種基于元胞自動機的城市軌道交通擁堵狀態(tài)傳播的仿真方法。

背景技術：

城市軌道交通運營逐步進入網(wǎng)絡時代，網(wǎng)絡規(guī)模效應使城市軌道交通對客流的吸引能力急劇增加，產(chǎn)生了大客流現(xiàn)象。目前，由通勤出行導致的城市軌道交通大客流擁堵已逐漸成為一種普遍化、常態(tài)化的現(xiàn)象，由于缺少對大客流危機產(chǎn)生和發(fā)展機理的科學認識，針對大客流危機問題仍缺乏有效的控制和處理手段。

有關客流擁堵傳播問題的研究最先出現(xiàn)在道路交通網(wǎng)絡中。chriswright等提出理想柵格網(wǎng)絡上由單一所瓶頸引起的交通擁擠傳播模型，ymoreno等發(fā)現(xiàn)存在一個與網(wǎng)絡拓撲結構相關的負荷臨界值，lubos發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡上結點的自修復時間、擁堵延遲時間、內(nèi)部噪聲強度同樣存在臨界值，朱明皓、張毅媚等從經(jīng)濟學的角度出發(fā)，剖析城市道路交通擁堵的產(chǎn)生機理。吳建軍等采用sir(susceptible-infective-removalmodel)模型、seir(susceptible-exposed-infective-removalmodel)模型研究小世界網(wǎng)絡上交通擁堵傳播問題；高自友等人在以上研究結論的基礎上，詳細對交通網(wǎng)絡的復雜性進行了分析，將城市交通網(wǎng)絡抽象為復雜網(wǎng)絡并基于此建立城市交通復雜網(wǎng)絡的動態(tài)交通擁堵模型；鄭建風等通過引入擁堵效用建立了復雜交通網(wǎng)絡上的級聯(lián)故障模型，分析了網(wǎng)絡拓撲結構對網(wǎng)絡擁擠程度及網(wǎng)絡效率的影響。

道路交通網(wǎng)絡中的擁堵傳播機理與城市軌道交通中擁堵狀態(tài)傳播機理不同，眾多學者從不同角度提出對大客流生成、傳播與演化原因的理論設想。周艷芳等針對客流高峰小時傳播，認為其表現(xiàn)為擁擠狀態(tài)的擴散，車站高峰小時的客流吸引率與列車高峰時段的運輸能力是影響擁擠擴散的主要原因，而乘客群體的心理變化是傳播發(fā)生的主觀原因。洪玲等針對列車運營中斷，認為其導致網(wǎng)絡中形成繞行客流、延誤客流和損失客流，三類客流在受影響車站疊加而形成超過正常水平的客流擁擠狀態(tài)。段力偉等針對大客流在不同類型車站的傳播特點，認為乘客乘降的交叉干擾與列車運行延誤是城市軌道交通網(wǎng)絡運營受大客流傳播影響的主要原因。朱煒提出區(qū)分大型活動大客流、事故/故障大客流、高峰小時大客流3類大客流事件,將大客流事件發(fā)生與否歸結為車站容量、輸送能力及乘客到達流量之間的數(shù)量關系，定義"漣漪反應"刻畫其影響在軌道交通網(wǎng)絡中的傳播。

目前主要采用復雜網(wǎng)絡傳播動力學研究城市軌道網(wǎng)絡客流分布與傳播的規(guī)律，sis與sir這兩類經(jīng)典的傳染病模型被學者較多地應用與改善。牛龍飛利用復雜網(wǎng)絡理論分析網(wǎng)絡本身的基本統(tǒng)計及結構特征，解釋大客流的網(wǎng)絡特性，并通過改進傳染病的經(jīng)典傳播模型，描述了大客流擁擠狀態(tài)在網(wǎng)絡各個站點間的傳播過程及影響范圍。

駱晨等提出引用疾病傳播理論，建立了基于網(wǎng)絡擁擠模型的超大客流擁堵網(wǎng)絡疾病傳播模型，并運用adams微分方程數(shù)值進行模型求解，并對不同的初始擁堵站點數(shù)量進行仿真。

周艷芳對城市軌道交通網(wǎng)絡中的高峰客流傳播特征進行了分析，并構建了局部中斷評價模型及突發(fā)客流在網(wǎng)絡中的sir傳播模型，總結了大客流在網(wǎng)絡中的傳播特征和疏散規(guī)律。

曹志超借鑒復雜網(wǎng)絡傳播動力學理論在城市軌道交通中的研究方法，提出了無約束條件下的突發(fā)大客流演化模型，分析了突發(fā)大客流動態(tài)演化機理，對客流傳播速率和消散速率進行了相對性討論。在此基礎上，提出綜合約束條件下的突發(fā)大客流的演化機理。

李樸提出引入復雜網(wǎng)絡理論對網(wǎng)絡客流擁堵的動力學傳播特性進行研究，借鑒圖論理論知識，以車站為節(jié)點，構建了城市軌道交通運營網(wǎng)絡拓撲模型，并建立了城市軌道交通運營網(wǎng)絡客流擁堵傳播sir模型，并對模型參數(shù)進行了分析。并且得出結論：擁堵傳播與發(fā)生擁堵車站結構特性有關，即與發(fā)生擁堵車站節(jié)點度值有關，節(jié)點度值越大，其傳播范圍越大；擁堵傳播同時具有收斂性及時效性，即單車站客流擁堵和多車站客流擁堵在相同初始傳播條件下，網(wǎng)絡最終傳播影響范圍收斂于相同值，但多車站客流擁堵達到最后波及影響范圍所需時間更短。

劉曉霞提出突發(fā)客流在路網(wǎng)的點、線、網(wǎng)中的相互影響過程、傳播路徑、范圍強度與軌道交通網(wǎng)絡拓撲結構相關，從復雜網(wǎng)絡傳播動力學角度考慮，建立了基于sir理論的城市軌道交通網(wǎng)絡突發(fā)客流高峰傳播模型，并模擬分析了突發(fā)客流擁擠發(fā)生在不同的軌道交通車站，對城市軌道交通網(wǎng)絡所造成影響。

wujianjun和張鈺梅分別借鑒sir模型和元胞的思想，分析擁堵在交通網(wǎng)絡中的傳播規(guī)律。劉玉麟、姚向明等通過多主體仿真方法，模擬城市軌道交通運營網(wǎng)絡，以求解各區(qū)間的客流量變化和滿載率水平。基于多主體的仿真建模方法在表達復雜的主體交互關系方面具備優(yōu)勢，適宜進行微觀粒度的客流推演與統(tǒng)計；但其模型參數(shù)規(guī)模較大，且模型的有效性與精確性對參數(shù)的要求較高，模型驗證也較為困難。

這些研究對軌道交通網(wǎng)絡擁擠傳播問題進行了有益的探索，但其立足點和核心目標主要針對城軌網(wǎng)絡客流疏解、運輸秩序恢復等，對城市軌道交通網(wǎng)絡在傳播過程中的根本性特征及其運作機制尚缺乏深入剖析?；谄骄鶊隼碚摰牟《緜鞑ツＰ鸵子趹茫軌蚍从硴矶聜鞑ミ^程中的平均趨勢，然而卻無法準確描述擁堵傳播過程中的某些概率事件以及反映車站與車站間、車站與站臺間的交互性。

技術實現(xiàn)要素：

為了克服現(xiàn)有方法的不足，本發(fā)明提出一種基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵狀態(tài)傳播的仿真方法。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采取了如下技術方案。

一種基于元胞自動機的城市軌道交通擁堵狀態(tài)傳播的仿真方法，包括：

構建城市軌道交通仿真路網(wǎng)，所述城市軌道交通仿真路網(wǎng)為多個站臺元胞構成的元胞空間；

設置仿真時間步長，基于城市軌道交通的afc數(shù)據(jù)計算各站臺元胞在所述仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，計算所述仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力；

基于所述城市軌道交通仿真路網(wǎng)和所述各站臺元胞在所述仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，建立基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播模型；

基于所述城市軌道交通大客流擁堵傳播模型和所述仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力利用轉換規(guī)則函數(shù)得到列車滿載率，判斷各車站站臺和區(qū)間的擁堵狀態(tài)。

進一步地，所述的構建城市軌道交通仿真路網(wǎng)，所述城市軌道交通仿真路網(wǎng)為多個站臺元胞構成的元胞空間，包括：

g＝(v',e)，g為城市軌道交通路網(wǎng)客流傳播網(wǎng)絡，即為元胞空間，v'表示軌道交通網(wǎng)絡中的站臺集合，對于普通車站，將普通車站的上、下行分別視為兩個獨立的站臺元胞，對于換乘車站，將每個換乘方向的換乘站臺看做一個站臺元胞，e為城市軌道交通網(wǎng)絡中的有向邊集合，有向邊的方向即為列車的運行方向與擁堵傳播的方向，對各個站臺元胞進行編號。

進一步地，所述的設置仿真時間步長，基于城市軌道交通的afc數(shù)據(jù)計算各站臺元胞在所述仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，計算所述仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力，包括：

設置仿真開始、結束時段，統(tǒng)計城市軌道交通網(wǎng)絡中各線路的發(fā)車間隔，選取所有線路的最大發(fā)車間隔為仿真時間步長t0；

根據(jù)時間步長劃分時間區(qū)段，基于城市軌道交通系統(tǒng)的afc數(shù)據(jù)庫中特征日各時段的afc數(shù)據(jù)，結合每條出行記錄的起始站與終到站，通過數(shù)據(jù)庫篩選功能獲取并記錄每個站臺元胞在仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)；

計算線路在所述仿真時間步長內(nèi)的輸送能力s；

s：線路的輸送能力；

s0：列車的承載能力；

t：線路的發(fā)車間隔；

t0：仿真時間步長。

進一步地，所述的基于所述城市軌道交通仿真路網(wǎng)和所述各站臺元胞在所述仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，建立基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播模型，包括：

用四元組(g,q,v,f)表示城市軌道交通大客流擁堵傳播模型，其中g表示元胞空間,q表示元胞狀態(tài)集合,v表示元胞鄰域，f表示元胞狀態(tài)的轉換規(guī)則；

1:元胞空間g＝(v',e)；

2:元胞狀態(tài)集合,定義元胞站臺i在t時刻的狀態(tài)向量為si(t)，表征元胞站臺i的擁堵狀態(tài)；

3：元胞鄰域，以元胞空間的鄰接矩陣a定義各站臺元胞的鄰居關系，站臺元胞i的鄰域為vi＝{aij＝1|aij∈a,j＝1,2,…，n}，當aij＝1時，表示站臺元胞i發(fā)生擁堵會對站臺元胞j產(chǎn)生影響；

4：元胞狀態(tài)的轉換規(guī)則，站臺元胞的狀態(tài)轉移函數(shù)指根據(jù)站臺元胞當前狀態(tài)及其鄰居狀態(tài)確定下一時刻該元胞狀態(tài)的動力學函數(shù)，設站臺元胞j為線路l上的站臺元胞i的鄰居節(jié)點，則站臺元胞的狀態(tài)轉移函數(shù)為：

f：sj(t+1)＝f(sj(t),si(t),βij(t),bj(t),dj(t))

sj(t+1)：t+1時刻站臺元胞j的擁堵狀態(tài)；

sj(t)：t時刻站臺元胞j的擁堵狀態(tài)；

si(t)：t時刻站臺元胞i的擁堵狀態(tài)；

βij(t)：t時刻從站臺元胞i到站臺元胞j的列車滿載率；

bj(t)：t時刻站臺元胞j上車人數(shù)；

dj(t)：t時刻站臺元胞j下車人數(shù)。

進一步地，所述的基于所述城市軌道交通大客流擁堵傳播模型和所述仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力利用轉換規(guī)則函數(shù)得到列車滿載率，判斷各車站站臺和區(qū)間的擁堵狀態(tài)，包括：

根據(jù)所述城市軌道交通大客流擁堵傳播模型(g,q,v,f)中的元胞鄰域確定aij＝1后，采用下述計算方法計算t時刻從站臺元胞i到站臺元胞j的列車滿載率βij(t)：

βij(t+1)＝βki(t)-(di(t)-bi(t))/sl

站臺元胞k為站臺元胞的鄰接元胞，即站臺元胞k的擁堵狀態(tài)會影響站臺元胞i。sl為單位仿真時間步長內(nèi)線路l的輸送能力，bi(t)為t時刻站臺元胞i上車人數(shù)，di(t)為t時刻站臺元胞i下車人數(shù)；

當計算出來的βij(t)大于設定的擁堵判斷閾值后，則判斷t時刻站臺i和從站臺i到站臺j的區(qū)間都處于擁堵狀態(tài)。

進一步地，所述的方法還包括：

將仿真時間步長t分成n個分時段t1、t2、……tn，統(tǒng)計各個分時段t1、t2、……tn上處于擁堵狀態(tài)的站臺，將處于擁堵狀態(tài)的站臺在仿真路網(wǎng)上進行展示。

進一步地，所述的方法還包括：

設仿真時間步長為t，將仿真時間步長t分成n個分時段t1、t2、……tn，根據(jù)軌道交通的運營數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各時段各斷面的客流量……，計算各時段的各斷面的輸送能力……；

tn時段的斷面的輸送能力；

s0：列車的輸送能力；

t：線路的發(fā)車間隔；

tn：時段長度。

則各斷面的仿真滿載率β'的計算公式如下：

根據(jù)各斷面的客流量和輸送能力計算出各斷面的理論滿載率，對n個分時段t1、t2、……tn內(nèi)的理論滿載率與仿真滿載率進行對比，根據(jù)對比結果對各個分時段上區(qū)間的擁堵狀態(tài)進行分級。

由上述本發(fā)明的實施例提供的技術方案可以看出，本發(fā)明實施例的方法結合afc數(shù)據(jù)，對通勤大客流場景下城市軌道交通網(wǎng)絡中車站和區(qū)間的擁堵傳播過程進行仿真，有效克服經(jīng)典sir模型的局限性，加強對傳播中的概率事件以及車站個體行為與變化的描述。本發(fā)明利用元胞和狀態(tài)轉換規(guī)則反映大量站臺、區(qū)間的相互作用，準確模擬了通勤客流下?lián)矶聜鞑ヒ?guī)律，為大客流場景下的網(wǎng)絡運營狀態(tài)分析、應急預案的制定等提供有效的技術手段。

本發(fā)明附加的方面和優(yōu)點將在下面的描述中部分給出，這些將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實踐了解到。

附圖說明

為了更清楚地說明本發(fā)明實施例的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。

圖1為本發(fā)明實施例提供的一種基于元胞自動機的城市軌道交通擁堵狀態(tài)傳播的仿真方法的處理流程圖；

圖2為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部城市軌道交通仿真路網(wǎng)示意圖；

圖3為本發(fā)明實施例提供的一種元胞鄰域示意圖；

圖4為本發(fā)明實施例提供的一種13號線理論滿載率、仿真滿載率對比圖；

圖5為本發(fā)明實施例提供的一種8號線理論滿載率、仿真滿載率對比圖；

圖6為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部軌道交通路網(wǎng)早高峰擁堵傳播情況；

(a)7:00-7:30擁堵節(jié)點；(b)7:30-8:00擁堵節(jié)點；

(c)8:00-8:30擁堵節(jié)點；(d)8:30-9:00擁堵節(jié)點；

(e)9:00-9:30擁堵節(jié)點。

圖7為本發(fā)明實施例提供的一種立水橋南站早高峰留乘人數(shù)；

圖8為本發(fā)明實施例提供的一種區(qū)間擁堵圖例；

圖9為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部軌道交通路網(wǎng)早高峰站間大客流分布圖。

具體實施方式

下面詳細描述本發(fā)明的實施方式，所述實施方式的示例在附圖中示出，其中自始至終相同或類似的標號表示相同或類似的元件或具有相同或類似功能的元件。下面通過參考附圖描述的實施方式是示例性的，僅用于解釋本發(fā)明，而不能解釋為對本發(fā)明的限制。

本技術領域技術人員可以理解，除非特意聲明，這里使用的單數(shù)形式“一”、“一個”、“所述”和“該”也可包括復數(shù)形式。應該進一步理解的是，本發(fā)明的說明書中使用的措辭“包括”是指存在所述特征、整數(shù)、步驟、操作、元件和/或組件，但是并不排除存在或添加一個或多個其他特征、整數(shù)、步驟、操作、元件、組件和/或它們的組。應該理解，當我們稱元件被“連接”或“耦接”到另一元件時，它可以直接連接或耦接到其他元件，或者也可以存在中間元件。此外，這里使用的“連接”或“耦接”可以包括無線連接或耦接。這里使用的措辭“和/或”包括一個或更多個相關聯(lián)的列出項的任一單元和全部組合。

本技術領域技術人員可以理解，除非另外定義，這里使用的所有術語(包括技術術語和科學術語)具有與本發(fā)明所屬領域中的普通技術人員的一般理解相同的意義。還應該理解的是，諸如通用字典中定義的那些術語應該被理解為具有與現(xiàn)有技術的上下文中的意義一致的意義，并且除非像這里一樣定義，不會用理想化或過于正式的含義來解釋。

為便于對本發(fā)明實施例的理解，下面將結合附圖以幾個具體實施例為例做進一步的解釋說明，且各個實施例并不構成對本發(fā)明實施例的限定。

本發(fā)明實施例基于元胞自動機建立軌道交通大客流擁堵傳播仿真模型，元胞自動機作為一個離散時間維上的動力學系統(tǒng)，能夠逼真地反映大量個體相互作用的細致結構模式，通過相對簡單的元胞和規(guī)則刻畫復雜現(xiàn)象。該方法運用于城市軌道交通運輸組織領域，為大客流場景下的網(wǎng)絡運營狀態(tài)分析、應急預案的制定等提供有效的技術手段。該方法研究通勤大客流情景下城市軌道交通車站與區(qū)間擁堵狀態(tài)傳播問題。該方法克服平均場理論的局限，通過建立局部交互的演化規(guī)則反映大客流傳播過程中車站與車站間、車站與列車間的交互作用該模型，能夠準確刻畫高峰通勤大客流擁堵狀態(tài)在車站和路網(wǎng)區(qū)間的傳播規(guī)律。

本發(fā)明實施例以車站站臺和區(qū)間為研究對象，這里的區(qū)間表示相鄰車站站臺之間的線路，首先根據(jù)軌道交通路網(wǎng)構建城市軌道交通仿真路網(wǎng)，對車站站臺進行編號。然后設置仿真時間步長，基于城市軌道交通的afc(automaticfarecollectionsystem，自動售檢票系統(tǒng))數(shù)據(jù)計算各站臺仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，計算仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力。然后建立基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播模型，利用轉換規(guī)則函數(shù)得到列車滿載率、站臺留乘人數(shù)，判斷各車站站臺的擁堵狀態(tài)，繪制各時段內(nèi)的擁堵站點圖與擁堵區(qū)間示意圖。

本發(fā)明實施例中的大客流為由通勤乘客引起的大客流現(xiàn)象。城市軌道交通通勤大客流傳播的實質是在早晚高峰通勤大客流影響下某些車站內(nèi)的客流高度集中使得車站、區(qū)間過分擁堵，“車站擁堵”和“區(qū)間擁堵”相互作用并以運行的列車為媒介將這種擁堵無序狀態(tài)在路網(wǎng)層面逐漸擴散的過程。

本發(fā)明實施例提供的一種基于元胞自動機的城市軌道交通擁堵狀態(tài)傳播的仿真方法的處理流程如圖1所示，包括如下的處理步驟：

步驟s110、構建城市軌道交通仿真路網(wǎng)，城市軌道交通仿真路網(wǎng)為多個站臺元胞構成的元胞空間。

g＝(v',e)，g為城市軌道交通路網(wǎng)客流傳播網(wǎng)絡，即為元胞空間，v'表示軌道交通網(wǎng)絡中的站臺集合，對于島式站臺，本發(fā)明將車站站臺視為站臺元胞，區(qū)分上、下行將其視為兩個獨立的站臺元胞，e為城市軌道交通網(wǎng)絡中的有向邊集合，有向邊的方向即為列車的運行方向與擁堵傳播的方向。對于換乘站，將每個換乘方向的換乘站臺看做一個站臺元胞，建立城市軌道交通仿真路網(wǎng)，對站臺元胞進行編號，圖2為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部城市軌道交通仿真路網(wǎng)示意圖，包含5號線、8號線、13號線和15號線中的元胞。

步驟s120、設置仿真時間步長，基于城市軌道交通的afc數(shù)據(jù)計算各站臺元胞在仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，計算仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力。

a.設置仿真時間步長

在城市軌道交通網(wǎng)絡中，列車的運行是擁堵傳播的媒介，因此站臺元胞狀態(tài)的更新不是瞬間完成的，而是需要一個仿真時間步長t。在元胞自動機模型中，認為所有站臺元胞的狀態(tài)更新是同時進行的，因此選取所有線路的最大發(fā)車間隔為仿真時間步長，這樣保證在一個仿真時間步長內(nèi)每個站臺元胞都有至少一個列車的到達與出發(fā)，其中l(wèi)表示城市軌道交通網(wǎng)絡中線路的編號，tl表示線路l的發(fā)車間隔。

t0＝max{tl}

b.afc數(shù)據(jù)處理

根據(jù)時間步長劃分時間區(qū)段，選取afc數(shù)據(jù)庫特征日各時段的afc數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)庫中起始站字段、終到站字段中選定目標起始站、目標終到站，通過數(shù)據(jù)庫篩選功能，計數(shù)高峰時段各個站點在每個仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，獲得車站內(nèi)每個站臺元胞在仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)。

c.計算線路的輸送能力

線路在仿真時間步長內(nèi)的輸送能力與列車的承載能力、線路的發(fā)車間隔等因素相關。單位列車的承載能力越大，線路的輸送能力越大；線路的發(fā)車間隔越短，線路的輸送能力越大。具體的計算方法如下：

s：線路的輸送能力；

s0：列車的承載能力；

t：線路的發(fā)車間隔；

t0：仿真時間步長。

步驟s130、基于城市軌道交通仿真路網(wǎng)和各站臺元胞在仿真時間步長內(nèi)的進站和出站人數(shù)，建立基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播模型。

城市軌道交通通勤大客流是指在運營中由早晚上下班高峰客流導致的軌道交通車站或者區(qū)間在某一時間內(nèi)候車、通過的乘客超過了設計許可的客流容量，并有繼續(xù)增加趨勢的一種客流情況。城市軌道交通通勤大客流傳播的實質是在早晚高峰通勤大客流影響下某些車站內(nèi)的客流高度集中，使得車站、區(qū)間過分擁堵。基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播仿真模型用一個四元組(g,q,v,f)表示，其中g表示元胞空間；q表示元胞狀態(tài)集合；v表示元胞鄰域；f表示元胞狀態(tài)的轉換規(guī)則。

a.元胞空間

g＝(v',e)，g為城市軌道交通路網(wǎng)客流傳播網(wǎng)絡，即為元胞空間，v'表示軌道交通網(wǎng)絡中的站臺集合，對于島式站臺，本發(fā)明將車站站臺視為站臺元胞，區(qū)分上、下行將其視為兩個獨立的站臺元胞，e為城市軌道交通網(wǎng)絡中的有向邊集合，有向邊的方向即為列車的運行方向與擁堵傳播的方向。

b.元胞狀態(tài)集合

定義元胞站臺i在t時刻的狀態(tài)向量為si(t)，表征站臺的擁堵狀態(tài)。當由元胞站臺i出發(fā)的列車滿載率超過1時，判斷站臺處于擁堵狀態(tài)，si(t)＝1；當由站臺i出發(fā)的列車滿載率小于等于1時，判斷站臺i未出現(xiàn)擁堵，si(t)＝0。

c.元胞鄰域

本發(fā)明以元胞空間的鄰接矩陣a定義各元胞的鄰居關系，站臺元胞i的鄰域為vi＝{aij＝1|aij∈a,j＝1,2,…，n}。當aij＝1時，表示站臺元胞i發(fā)生擁堵會對站臺元胞j產(chǎn)生影響，反之不會。圖3為本發(fā)明實施例提供的一種元胞鄰域示意圖，23號元胞為線路1下行列車?？康恼九_，它的擁堵狀態(tài)受21號元胞、66號元胞和67號元胞的狀態(tài)影響。

d.元胞狀態(tài)的轉換規(guī)則

元胞自動機的轉換規(guī)則函數(shù)指，根據(jù)站臺元胞的當前狀態(tài)及其鄰居狀態(tài)確定下一時刻該元胞狀態(tài)的動力學函數(shù)，稱之為演化規(guī)則，即為狀態(tài)轉移函數(shù)，可記為：

在城市軌道交通網(wǎng)絡中，當站臺元胞i出現(xiàn)大客流后，大客流會在城市軌道交通有向網(wǎng)絡中傳播(j為站臺元胞i的鄰居節(jié)點)，元胞狀態(tài)的演化規(guī)則為：

f：sj(t+1)＝f(sj(t),si(t),βij(t),bj(t),dj(t))

sj(t+1)：t+1時刻站臺元胞j的擁堵狀態(tài)

sj(t)：t時刻站臺元胞j的擁堵狀態(tài)；

si(t)：t時刻站臺元胞i的擁堵狀態(tài)；

βij(t)：t時刻從站臺元胞i到站臺元胞j的列車滿載率；

bj(t)：t時刻站臺元胞j上車人數(shù)；

dj(t)：t時刻站臺元胞j下車人數(shù)。

步驟s140、基于城市軌道交通大客流擁堵傳播模型和仿真時間步長內(nèi)線路的輸送能力利用轉換規(guī)則函數(shù)得到列車滿載率，判斷各車站站臺和區(qū)間的擁堵狀態(tài)。

當根據(jù)城市軌道交通大客流擁堵傳播模型(g,q,v,f)中的元胞鄰域確定aij＝1后，t時刻由站臺i出發(fā)的列車的滿載率為βij(t)(j是i的鄰居站臺)，列車滿載率βij(t)表示擁堵狀態(tài)從站臺元胞i到站臺元胞j的傳播強度，列車滿載率具有范圍，βij(t)∈[0,1.3]。計算方法如下：

βij(t+1)＝βki(t)-(di(t)-bi(t))/sl

sl：單位仿真時間步長內(nèi)線路l的輸送能力，單位為“人”

站臺元胞的擁堵狀態(tài)取決于由站臺出發(fā)的列車的滿載率。當由i站臺出發(fā)的列車滿載率超過1時，判斷i站臺處于擁堵狀態(tài)；當由站臺i出發(fā)的列車滿載率小于等于1時，判斷站臺i未出現(xiàn)擁堵。當站臺元胞有多個鄰居節(jié)點時，其擁堵狀態(tài)取決于所有鄰居元胞的傳播強度。列車滿載率取值范圍為[1,1.3]，當βij(t)≥1.3時，令βij(t)＝1.3。

本發(fā)明利用北京市軌道交通的運營數(shù)據(jù)，對仿真結果進行準確性檢驗，對比各線路在仿真時間步長的理論滿載率、仿真滿載率，若滿載率的理論值和實際值較接近，則基于元胞自動機的仿真模型對區(qū)間滿載率的仿真結果準確。具體對比方法如下：

設仿真時間步長為t，將仿真時間步長分成n個分時段t1、t2、……tn，根據(jù)軌道交通的運營數(shù)據(jù)，統(tǒng)計各時段各斷面的客流量……，計算各時段的各斷面的輸送能力……。

ctn：tn時段的斷面的輸送能力；

s0：列車的輸送能力；

t：線路的發(fā)車間隔；

tn：時段長度。

則各斷面的仿真滿載率β'的計算公式如下：

根據(jù)各斷面的客流量和輸送能力計算理論滿載率。然后，對n個分時段t1、t2、……tn內(nèi)的理論滿載率與仿真滿載率進行對比。圖4為本發(fā)明實施例提供的13號線理論滿載率、仿真滿載率對比圖，圖5為8號線理論滿載率、仿真滿載率對比圖；表1為5號線理論滿載率、仿真滿載率對比表；

表1

步驟s150、基于元胞自動機的大客流擁堵傳播分析。

根據(jù)上述基于元胞自動機的城市軌道交通大客流擁堵傳播模型可以判斷各車站站臺的擁堵狀態(tài)，繪制各時段內(nèi)的擁堵站點圖、擁堵區(qū)間示意圖和站臺留乘人數(shù)統(tǒng)計表。

a.車站大客流分析

設仿真時間步長為t，將仿真時間步長分成n個分時段t1、t2、……tn，統(tǒng)計各個分時段的處于擁堵狀態(tài)的站臺元胞，并在仿真路網(wǎng)上進行展示，圖6為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部軌道交通路網(wǎng)早高峰擁堵傳播情況，其中，(a)7:00-7:30擁堵節(jié)點；(b)7:30-8:00擁堵節(jié)點；(c)8:00-8:30擁堵節(jié)點；(d)8:30-9:00擁堵節(jié)點；(e)9:00-9:30擁堵節(jié)點。

如圖6所示，基于元胞自動機的擁堵傳播模型反映出城軌網(wǎng)絡中客流擁堵傳播具有明顯的方向性，圖6(b)中郊區(qū)線最先發(fā)生擁堵，與郊區(qū)線相關的換乘站隨后發(fā)生車站大客流，圖6(d)(e)客流擁堵由郊區(qū)向市區(qū)轉移。中間站易受客流影響而發(fā)生車站大客流，而換乘站往往是兩條線路間大客流傳播的媒介，并起到分流的作用，緩解大客流傳播的強度。

基于元胞自動機的擁堵傳播模型不僅反映了網(wǎng)絡中擁堵傳播的平均趨勢，更描述了單條線路、單個車站在傳播中的個體行為與動態(tài)。圖7為本發(fā)明實施例提供的一種立水橋南站早高峰留乘人數(shù)，針對每個站臺，留乘人數(shù)反映了站臺元胞的擁堵程度。該模型通過建立簡單的擁堵傳播演化規(guī)則描述站臺元胞間、站臺元胞與列車間的交互作用。當早高峰階段多個站臺元胞同時發(fā)生客流擁堵時，這種交互作用尤為突出。擁堵節(jié)點的傳播影響相互疊加，導致受影響的區(qū)域擁堵狀態(tài)加重。

b.區(qū)間大客流分析

受車站大客流的影響，線路相應區(qū)間運行的列車的滿載率也會較高，出現(xiàn)了區(qū)間大客流。本發(fā)明能夠準確表現(xiàn)多個站臺元胞產(chǎn)生的大客流擁堵狀態(tài)在同一區(qū)間的疊加作用。設仿真時間步長為t，將仿真時間步長分成n個時段t1、t2、……tn，計算每個時段內(nèi)的平均滿載率，根據(jù)滿載率的高低對區(qū)間的擁堵狀態(tài)進行分級，圖8為本發(fā)明實施例提供的一種區(qū)間擁堵圖例，當滿載率在1及以下時，區(qū)間設置為不擁堵；當滿載率在1-1.2時，區(qū)間設置為輕微擁堵；當滿載率在1.2-1.3時，區(qū)間設置為一般擁堵；當滿載率為1.3時，區(qū)間設置為嚴重擁堵。

圖9為本發(fā)明實施例提供的一種北京市局部軌道交通路網(wǎng)早高峰站間大客流分布圖，圖9展示了在早高峰階段站間大客流的分布情況，由擁堵傳播仿真模型得到的早高峰站間大客流分布圖與實際情況相符，模型能夠準確描述區(qū)間大客流的傳播水平。

綜上所述，本發(fā)明實施例的方法結合afc數(shù)據(jù)，對通勤大客流場景下城市軌道交通網(wǎng)絡中車站和區(qū)間的擁堵傳播過程進行仿真，有效克服經(jīng)典sir模型的局限性，加強對傳播中的概率事件以及車站個體行為與變化的描述。本發(fā)明利用元胞和狀態(tài)轉換規(guī)則反映大量站臺、區(qū)間的相互作用，準確模擬了通勤客流下?lián)矶聜鞑ヒ?guī)律，為大客流場景下的網(wǎng)絡運營狀態(tài)分析、應急預案的制定等提供有效的技術手段。

提出利用元胞自動機建立軌道交通大客流擁堵傳播模型，基于軌道交通網(wǎng)絡中節(jié)點的局部交互特性，重新定義傳統(tǒng)元胞自動機的四元組，利用狀態(tài)轉換規(guī)則仿真擁堵狀態(tài)在無時延和有時延特征網(wǎng)絡中的傳播行為。提出的模型有效克服平均場理論方法，不僅反映擁堵傳播的平均趨勢，更描述了單條線路、單個車站在傳播中的個體行為與動態(tài)。在真實軌道交通網(wǎng)絡中，擁堵傳播具有方向性，中間站易受大客流的影響，換乘站是線路間擁堵傳播的媒介，緩解大客流的傳播強度。

本領域普通技術人員可以理解：附圖只是一個實施例的示意圖，附圖中的模塊或流程并不一定是實施本發(fā)明所必須的。

通過以上的實施方式的描述可知，本領域的技術人員可以清楚地了解到本發(fā)明可借助軟件加必需的通用硬件平臺的方式來實現(xiàn)。基于這樣的理解，本發(fā)明的技術方案本質上或者說對現(xiàn)有技術做出貢獻的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計算機軟件產(chǎn)品可以存儲在存儲介質中，如rom/ram、磁碟、光盤等，包括若干指令用以使得一臺計算機設備(可以是個人計算機，服務器，或者網(wǎng)絡設備等)執(zhí)行本發(fā)明各個實施例或者實施例的某些部分所述的方法。

本說明書中的各個實施例均采用遞進的方式描述，各個實施例之間相同相似的部分互相參見即可，每個實施例重點說明的都是與其他實施例的不同之處。尤其，對于裝置或系統(tǒng)實施例而言，由于其基本相似于方法實施例，所以描述得比較簡單，相關之處參見方法實施例的部分說明即可。以上所描述的裝置及系統(tǒng)實施例僅僅是示意性的，其中所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個地方，或者也可以分布到多個網(wǎng)絡單元上?？梢愿鶕?jù)實際的需要選擇其中的部分或者全部模塊來實現(xiàn)本實施例方案的目的。本領域普通技術人員在不付出創(chuàng)造性勞動的情況下，即可以理解并實施。

以上所述，僅為本發(fā)明較佳的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內(nèi)，可輕易想到的變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護范圍應該以權利要求的保護范圍為準。