鐘紹林，尹德志，廖時(shí)元，帥 斌

（1. 中鐵第四勘察設(shè)計(jì)院集團(tuán)有限公司 線路站場(chǎng)設(shè)計(jì)研究院，武漢 430063；2. 西南交通大學(xué) 交通運(yùn)輸與物流學(xué)院，成都 610031）

最高聚集人數(shù)是高速鐵路（簡(jiǎn)稱：高鐵）車站站房設(shè)計(jì)規(guī)模的主要依據(jù)，其準(zhǔn)確計(jì)算不僅可以提高站房的設(shè)計(jì)質(zhì)量，避免浪費(fèi)資源，而且能改善站容站貌，提升城市形象。

1 研究背景

國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)最高聚集人數(shù)計(jì)算方法進(jìn)行了大量研究。何宇強(qiáng)等人[1]分析了既有最高聚集人數(shù)計(jì)算方法的不足，以車站列車的發(fā)車時(shí)刻、發(fā)送人數(shù)、送站人數(shù)比例等作為輸入數(shù)據(jù)，建立了最高聚集人數(shù)模擬模型。文獻(xiàn)[2]基于微觀仿真軟件Nomad，研究了不同車站設(shè)計(jì)方案對(duì)最高聚集人數(shù)的影響。張?zhí)靷サ热薣3]在旅客出行習(xí)慣和列車晚點(diǎn)因素的基礎(chǔ)上，建立了最高聚集人數(shù)計(jì)算模型。姚加林等人[4]定量分析了城市道路交通可靠性對(duì)鐵路車站最高聚集人數(shù)的影響。文獻(xiàn)[5-6]通過數(shù)據(jù)分析擬合，提出了旅客提前到站的時(shí)間分布密度函數(shù)和最高聚集人數(shù)的計(jì)算方法。葉玉玲等人[7]改進(jìn)了傳統(tǒng)的概率計(jì)算方法，考慮列車開行頻率、檢票人數(shù)、旅客候車時(shí)間分布等因素，建立了高鐵車站最高聚集人數(shù)預(yù)測(cè)模型。

上述研究在提出新建車站最高聚集人數(shù)計(jì)算方法時(shí)，通常將車站的列車開行方案和列車乘車人數(shù)作為已知量。然而，車站在建成之前，其列車開行方案和列車乘車人數(shù)通常是不易確定的。為了解決該問題，本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算軟件，該軟件通過設(shè)置車站基礎(chǔ)屬性和相關(guān)數(shù)據(jù)庫來估計(jì)新建高鐵車站的列車開行方案、列車乘車人數(shù)及旅客到達(dá)規(guī)律，以更合理、精準(zhǔn)地計(jì)算新建高鐵車站的最高聚集人數(shù)。

2 計(jì)算模型

新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算模型（簡(jiǎn)稱：計(jì)算模型）由4個(gè)部分組成：相似車站及列車開行方案匹配、列車乘車人數(shù)匹配、旅客到達(dá)規(guī)律匹配、最高聚集人數(shù)計(jì)算。

2.1 相似車站及列車開行方案匹配

新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算的前提是獲取新建高鐵車站列車開行方案，因此，本文設(shè)置了高鐵車站基礎(chǔ)屬性，建立了列車開行方案數(shù)據(jù)庫。高鐵車站的基礎(chǔ)屬性包括日發(fā)送列車總數(shù)、城市類型（省會(huì)/副省級(jí)城市、地級(jí)市、縣級(jí)市）、地理位置（東部及沿海地區(qū)、中部地區(qū)、西部地區(qū)）、城市常住人口、城市的城鎮(zhèn)化率、常住人口密度、車站對(duì)應(yīng)城市人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP，Gross Domestic Product）、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民人均可支配收入等。列車開行方案包括列車的車次、發(fā)站、始發(fā)站、終到站、類型、運(yùn)行里程、發(fā)車時(shí)刻、運(yùn)行耗時(shí)等。在此基礎(chǔ)上，計(jì)算模型通過計(jì)算新建高鐵車站與數(shù)據(jù)庫中車站的差異度，找出新建高鐵車站的相似車站，并將該相似車站列車開行方案作為新建高鐵車站列車開行方案的估計(jì)值。新建高鐵車站的相似車站確定步驟具體如下。

步驟1：計(jì)算新建高鐵車站與數(shù)據(jù)庫中車站之間的差異度，如式（1）所示。

其中，Si表示第i個(gè)車站與新建高鐵車站之間的差異度；I表示車站總數(shù)；Gim表示第i個(gè)車站的基礎(chǔ)屬性m的歸一化數(shù)據(jù)；Gnsm表示新建高鐵車站的基礎(chǔ)屬性m的歸一化數(shù)據(jù)。

步驟2：保留前20個(gè)差異度較低的車站，作為相似車站的初步確定結(jié)果。在這20個(gè)車站中，有的車站的列車開行方案與其余車站差異較大，因而需要被去除。具體方法為：分別計(jì)算這20個(gè)車站中，高速列車數(shù)量與普通速度（簡(jiǎn)稱：普速）列車數(shù)量的比值、始發(fā)列車數(shù)量與途徑列車數(shù)量的比值、長(zhǎng)途列車數(shù)量與短途列車數(shù)量的比值，然后運(yùn)用三倍標(biāo)準(zhǔn)差法[8]剔除異常值對(duì)應(yīng)的車站。

步驟3：用戶在剩余相似車站選擇4個(gè)作為的相似車站，并將這4個(gè)相似車站列車開行方案作為新建高鐵車站列車開行方案的估計(jì)值。這是因?yàn)榻?jīng)過步驟2去除部分相似車站后，剩余相似車站列車開行方案仍可能存在與新建高鐵車站差異過大的情況。

2.2 列車乘車人數(shù)匹配

為模擬車站集散態(tài)勢(shì)，在確定相似車站及列車開行方案之后，計(jì)算模型還需要確定相似車站列車開行方案中各列車乘車人數(shù)。通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，列車乘車人數(shù)與列車類型、運(yùn)行里程、發(fā)車時(shí)刻、車站對(duì)應(yīng)城市常住人口數(shù)等屬性具有較強(qiáng)相關(guān)性。因此，本文根據(jù)各鐵路局集團(tuán)公司提供的數(shù)據(jù)建立了列車乘車人數(shù)數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含了上述屬性及其對(duì)應(yīng)的列車乘車人數(shù)。計(jì)算模型將相似車站列車開行方案中列車的各屬性與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對(duì)比，若一致，則選取該列車乘車人數(shù)作為相似車站列車開行方案的乘車人數(shù)估計(jì)值。

2.3 旅客到達(dá)規(guī)律匹配

為了更好地模擬車站集散態(tài)勢(shì)，在確定相似車站及其列車開行方案之后，還需確定相似車站列車開行方案中各列車的旅客到達(dá)規(guī)律。由于對(duì)數(shù)正態(tài)分布可較好地模擬旅客到達(dá)規(guī)律[3]，本文運(yùn)用對(duì)數(shù)正態(tài)分布模擬旅客到達(dá)規(guī)律。通過相關(guān)性分析發(fā)現(xiàn)，旅客到達(dá)規(guī)律與列車類型、列車乘車人數(shù)、列車發(fā)車時(shí)刻及車站對(duì)應(yīng)城市類型具有較強(qiáng)相關(guān)性。因此，本文根據(jù)各鐵路局集團(tuán)公司提供的數(shù)據(jù)建立了旅客到達(dá)規(guī)律數(shù)據(jù)庫，該數(shù)據(jù)庫包含了上述屬性及其對(duì)應(yīng)的旅客到達(dá)規(guī)律。計(jì)算模型將相似車站列車開行方案中列車的各屬性與數(shù)據(jù)庫進(jìn)行對(duì)比，若一致，則選取該旅客到達(dá)規(guī)律作為相似車站列車開行方案的旅客到達(dá)規(guī)律估計(jì)值。

2.4 最高聚集人數(shù)計(jì)算

新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算的步驟具體如下。

步驟1：計(jì)算相似車站列車開行方案的車次k在時(shí)刻t已經(jīng)到達(dá)車站的人數(shù)Ak(t)，如式（2）所示。

k=1,2,···,n，t∈[1,1440]

其中，Nk表示車次k的乘車人數(shù)；T提前表示旅客乘坐車次k的最大提前候車時(shí)間；Tk表示距車次k發(fā)車時(shí)間前5 min的時(shí)間；fk(t)表 示車次k的旅客到達(dá)規(guī)律，符合對(duì)數(shù)正態(tài)分布；n表示車站的列車總數(shù)。

步驟2：計(jì)算相似車站列車開行方案中車次k在時(shí)刻t離開車站的人數(shù)L(t)，如式（3）所示。

其中，gk表示第k列車的旅客檢票速度；T檢票

表示車次k的檢票時(shí)刻。

步驟3：計(jì)算相似車站的最高聚集人數(shù)N，如式（4）所示。

步驟4：重復(fù)步驟1～步驟3，計(jì)算4個(gè)相似車站最高聚集人數(shù)的平均值，并將其作為新建高鐵車站最高聚集人數(shù)估計(jì)值。

3 軟件設(shè)計(jì)

本文采用MATLAB App Designer開發(fā)新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算軟件。該軟件分為4個(gè)部分：最高聚集人數(shù)計(jì)算、數(shù)據(jù)更新、輔助功能、數(shù)據(jù)庫。

最高聚集人數(shù)計(jì)算功能模塊是計(jì)算軟件核心部分，可通過用戶輸入的新建高鐵車站屬性，匹配相似車站及列車開行方案、相似車站各列車乘車人數(shù)、相似車站各列車旅客到達(dá)規(guī)律，模擬各相似車站的旅客集散態(tài)勢(shì)，得到新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算結(jié)果。由于高鐵車站的基礎(chǔ)屬性、客車開行方案、列車乘車人數(shù)、旅客到達(dá)規(guī)律等數(shù)據(jù)會(huì)隨時(shí)間變化而變化，計(jì)算軟件設(shè)置了數(shù)據(jù)更新功能模塊。該模塊支持用戶定期更新這些數(shù)據(jù)，使新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算結(jié)果始終保持準(zhǔn)確。此外，計(jì)算軟件還設(shè)置了輔助功能模塊，包括用戶注冊(cè)、用戶登錄、用戶密碼修改。輔助功能模塊運(yùn)行時(shí)需讀取或修改用戶信息數(shù)據(jù)庫。

本文軟件的設(shè)計(jì)框架如圖1所示。

圖1 軟件設(shè)計(jì)框架

4 具體應(yīng)用

本文軟件已應(yīng)用于某新建高鐵車站。該高鐵車站距所在城市的市中心13 km，其初期設(shè)計(jì)為16臺(tái)30線，建成后服務(wù)于多條高鐵線，是一個(gè)大型綜合客運(yùn)站。本文以該高鐵車站為例，介紹軟件的應(yīng)用情況。

登錄軟件后，輸入高鐵車站的基礎(chǔ)屬性，查找相似車站及列車開行方案。在所有相似車站中，選擇4個(gè)相似車站分別進(jìn)行計(jì)算，得到4個(gè)相似車站旅客集散態(tài)勢(shì)模擬和最高聚集人數(shù)。相似車站的選擇、旅客集散態(tài)勢(shì)模擬和最高聚集人數(shù)的計(jì)算結(jié)果如圖2所示。

圖2 相似車站旅客集散態(tài)勢(shì)模擬及該高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算結(jié)果

為了驗(yàn)證本文軟件在該高鐵車站的應(yīng)用效果，本文分別計(jì)算了4個(gè)新建高鐵車站的最高聚集人數(shù)，并將計(jì)算結(jié)果與中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司批復(fù)核準(zhǔn)的最高聚集人數(shù)進(jìn)行對(duì)比，對(duì)比結(jié)果如表1所示。

表1 新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算結(jié)果對(duì)比

由表1可知，4個(gè)新建高鐵車站的最高聚集人數(shù)與本文軟件計(jì)算的最高聚集人數(shù)相差較小，這表明本文軟件對(duì)新建高鐵車站的設(shè)計(jì)具有實(shí)際性指導(dǎo)價(jià)值，能夠很好地根據(jù)新建高鐵車站的相關(guān)數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)符合實(shí)際應(yīng)用的高鐵車站設(shè)計(jì)方案。

5 結(jié)束語

本文設(shè)計(jì)了新建高鐵車站最高聚集人數(shù)計(jì)算軟件，該軟件以數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，通過相似車站及列車開行方案匹配、列車乘車人數(shù)匹配、旅客到達(dá)規(guī)律匹配、最高聚集人數(shù)計(jì)算4個(gè)步驟計(jì)算新建高鐵車站最高聚集人數(shù)。4個(gè)新建高鐵車站的對(duì)比結(jié)果表明，本文軟件能夠得到符合實(shí)際情況的高鐵車站建設(shè)方案。目前，本文軟件已經(jīng)在一些單位部署試用，取得較好效果。下一步，本文將進(jìn)一步對(duì)該軟件的普適性進(jìn)行完善，以得到大規(guī)模應(yīng)用；同時(shí)定期更新數(shù)據(jù)庫，以保證計(jì)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。