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申请/专利权人：深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司

摘要：一种地铁站闲时运行效率优化方法，属于地铁运行技术领域。为解决对地铁站闲时运行效率进行优化，本发明基于地铁站的供给和需求关系，建立地铁站运行效率分析框架，包括地铁站运行效率简单分析框架、地铁站运行效率复杂分析框架；基于地铁站运行效率分析框架，建立地铁站BIM模型；对得到的地铁站BIM模型，基于排队理论建立地铁站闲时运行效率分析模型，设置处理器服务强度分析参数；利用得到的地铁站闲时运行效率分析模型计算处理器服务强度分析参数，进行地铁站闲时运行状态调整，计算地铁站闲时最优服务配置参数，得到地铁站闲时运行效率优化方案。本发明为地铁站提高资源利用效率，保障地铁线路持续运行提供支持。

主权项：1.一种地铁站闲时运行效率优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.基于地铁站的供给和需求关系，建立地铁站运行效率分析框架，包括地铁站运行效率简单分析框架、地铁站运行效率复杂分析框架；步骤S1的具体实现方法包括如下步骤：S1.1.提取地铁站的供给和需求关系，包括进站区域的路径和乘客，售票系统人员和乘客，安检区域的设备人员和乘客，过关检票系统人员和乘客，过关后的路径和乘客，月台候车区域和乘客，地铁线路和乘客；S1.2.将步骤S1.1得到的供给关系设定为处理器，将需求关系设定为线段，不同供给关系通过线段进行连接，建立地铁站运行效率简单分析框架，包括入口处的处理器P1、售票处的处理器P2、安检处的处理器P3、检票处的处理器P4、楼梯处的处理器P5、月台处的处理器P6、列车处的处理器P7，P1分别连接P2和P3，P3分别连接P2和P4，P4连接P5，P5连接P6，P6连接P7，处理器间的关联性通过线段L连接；S1.3.基于步骤S1.2得到的地铁站运行效率简单分析框架，建立地铁站运行效率复杂分析框架，包括第一组入口处的处理器P11、第二组入口处的处理器P12、售票处的处理器P2、第一组安检处的处理器P31、第二组安检处的处理器P32、第一组检票处的处理器P41、第二组检票处的处理器P42、第一组楼梯处的处理器P51、第二组楼梯处的处理器P52、第一组月台处的处理器P61、第二组月台处的处理器P62、第一组列车处的处理器P71、第二组列车处的处理器P72、同一组处理器间的关联性通过线段L连接，同一种处理器间的关联性通过线段La连接，不同线段间的关联性通过线段Lb连接；S2.基于步骤S1得到的地铁站运行效率分析框架，建立地铁站BIM模型；步骤S2的具体实现方法包括如下步骤：S2.1.划分BIM建模模块；S2.1.1.基于地铁站运行效率简单分析框架进行初始BIM建模模块划分；S2.1.2.基于步骤S2.1.1划分的初始BIM建模模块，按照地铁站运行效率复杂分析框架进行具体BIM建模模块划分；S2.2.基于步骤S2.1得到的具体BIM建模模块对每一个BIM建模模块进行BIM建模；S2.2.1.建模第一组入口处的处理器P11和第二组入口处的处理器P12：包括建模扶梯模型、直梯模型和楼梯模型，扶梯模型添加扶梯的运行速度、扶梯的运行加速度、最大载客量RA，通过监测扶梯上的人员数量调整扶梯的运行加速度；直梯模型添加最大载客量，通过监测直梯当中的人员数量控制人员加载过程；楼梯模型设置为进站单向模型；S2.2.2.建模售票处的处理器P2：包括人工售票模型及自动售票机模型，自动售票机模型仅用于场景还原，人工售票模型包括人工购票过程、人工处理由于检票设备或者人为因素导致的无法检票异常行为的过程，设置人工购票过程的处理时间为Tst，购票功能完成后将从安检通过，设置人工处理由于检票设备或者人为因素导致的无法检票异常行为的处理时间为Tst′，处理完成后从楼梯通过；S2.2.3.建模第一组安检处的处理器P31和第二组安检处的处理器P32：包括无包安检过程模型、有包安检过程模型，设置无包安检过程模型、有包安检过程模型为定长分布过程，加入有包有水安检以及安检复检过程，通过折返复检的方式进行建模；S2.2.4.建模第一组检票处的处理器P41和第二组检票处的处理器P42，乘客检票过程将人员参与过程建模在过闸机前，机器作用建模在过闸机后；S2.2.5.建模第一组楼梯处的处理器P51和第二组楼梯处的处理器P52：包括建模扶梯模型和楼梯模型，对于楼梯模型的曲折拼合段建模，通过预设人员目的地的概率选择过程，分析地铁站不同线路和不同出入口目的地人员选择的频率进行赋值，通过预设人员目的地的概率选择过程，分析地铁站不同线路和不同出入口目的地人员选择的频率进行赋值，通过频率转化为人员选择路径的概率；对于楼梯模型的人员路径交叉建模，设置等候与否判断过程，等候与否判断过程发生在反方向人数与自身方向人数比值超过15:1时，通过设置阈值进行判定等候与否，通行的人进行改变路径通行区域，等候的人在原地增加路径时间；S2.2.6.建模第一组月台处的处理器P61和第二组月台处的处理器P62：包括首先对月台按照车厢进行划分，然后结合列车到达时间、实时每个月台的人数，按照均匀化趋势进行调整，即人数多的区域按照相邻2个月台进行人数位置变换，按照每个区域排队末尾人员优先变动机制，当列车到达后，人员停止位置变动；S2.2.7.建模第一组列车处的处理器P71和第二组列车处的处理器P72：按照拟定好的列车时刻表进行到达和驶离两个过程，配合开关门的动作建模；S2.2.8.建模线段L为长度、宽度尺寸可以改变的道路路径；S3.对步骤S2得到的地铁站BIM模型，基于排队理论建立地铁站闲时运行效率分析模型，设置处理器服务强度分析参数；步骤S3的具体实现方法包括如下步骤：S3.1.建模基于排队理论的第一组入口处的处理器和第二组入口处的处理器：使用Q11表示第一组入口处的处理器的时间分布确定的排队过程，Q12表示第二组入口处的处理器的时间分布确定的排队过程，入口处的人流表示为入口处的定长分布的参数D1满足正态分布ND1,J1，设置正态分布的方差为J1，入口处扶梯的加速度为a1，设置进站方式为平均概率的随机选择过程；S3.2.建模基于排队理论的售票处的处理器：使用Q2表示售票处的处理器的时间分布确定的排队过程，售票处的人流表示为售票处的处理器的定长分布的参数D2；S3.3.建模基于排队理论的第一组安检处的处理器和第二组安检处的处理器：使用Q31表示第一组安检处的处理器的时间分布确定的排队过程，Q32表示第二组安检处的处理器的时间分布确定的排队过程，设置无包安检的服务时间为Ws_31，有包安检的服务时间为Ws_32；S3.4.建模基于排队理论的第一组检票处的处理器和第二组检票处的处理器：使用Q41表示第一组检票处的处理器的时间分布确定的排队过程，Q42表示第一组检票处的处理器的时间分布确定的排队过程，设置检票处的人流表示为检票处的定长分布的参数D4，检票处的乘客个人的泊松分布为λ4；S3.5.建模基于排队理论的第一组楼梯处的处理器和第二组楼梯处的处理器：使用Q51表示第一组楼梯处的处理器的时间分布确定的排队过程，Q52表示第二组楼梯处的处理器的时间分布确定的排队过程，楼梯处的人流表示为楼梯处的定长分布的参数D5，楼梯处扶梯的加速度为a5；S3.6.建模基于排队理论的第一组月台处的处理器和第二组月台处的处理器：使用Q61表示第一组月台处的处理器的时间分布确定的排队过程，Q62表示第二组月台处的处理器的时间分布确定的排队过程，设置月台处的人流表示为月台处的定长分布的参数D6；S3.7.设置线段过程不存在拥挤情况，为匀速过程；S3.8.从运营者角度进行地铁站的运行效率分析，构建处理器服务强度ρ，计算表达式为： 其中，为单位时间内到达乘客的平均数；μ为单位时间内被服务乘客的平均数；S4.利用对步骤S3得到的地铁站闲时运行效率分析模型计算处理器服务强度分析参数，进行地铁站闲时运行状态调整，计算地铁站闲时最优服务配置参数，得到地铁站闲时运行效率优化方案；步骤S4的具体实现方法包括如下步骤：S4.1.首先通过步骤S3得到的地铁站闲时运行效率分析模型还原地铁站运行结构，设置每个处理器之间的乘客流量；S4.2.在入口处的处理器设置正态分布的进入的乘客流量，然后针对每一个处理器和线段设置排队过程，从上一个处理器或者线段出口得到下一个处理器的进入的乘客流量；S4.3.根据排队过程的分布逻辑随机产生符合分布的处理器服务时间，生成排队过程；S4.4.计算步骤S4.3生成的每一个排队过程的处理器服务强度，利用得到的处理器服务强度分析不同处理器资源的使用效率；S4.5.对步骤S4.3产生的处理器服务时间进行提高以降低处理器服务水平，仿真单独降低某一个处理器服务水平后的处理器排队过程的参数，最终，将全部更新的排队过程的参数引入BIM建模仿真，通过BIM建模仿真各个处理器的排队过程；在BIM建模仿真中得到总价计为降低处理器服务水平后整体地铁站所有处理器的服务强度平均值为乘客从进站到乘车花费的平均时间然后设置对应三个序列为三个方向轴的空间坐标，最终通过分析三个方向轴的空间坐标下乘客花费的平均时间满足最低标准时，值对中比值最大的值，得到地铁站闲时最优服务配置参数计算表达式为： 得到地铁站闲时最优服务配置参数最大的服务配置，即为地铁站闲时最优服务配置。

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