3.2 仿真原理及流程
模拟建立长通道平面的几何尺寸以及边界条件等物 理环境。根据给定的总人数,将行人随机分布在通道左 侧的等待区内,并结合商业客流占比,划分等待区内交通客流与潜在的商业客流。仿真开始后,模型的具体更 新流程如下。
步骤 1:按设定的交通客流与商业客流比例生成行 人人数,并设定初始化时间 t = 0,商业客流 R= 0。
步骤 2:判断 t 是否大于仿真时间上限,若是,停 止仿真并输出结果;否则,转向步骤 3。
步骤 3:判断行人在 t – 1 时刻是否停留,若是,转 向步骤 4;否则,转向步骤 7。
步骤 4:判断该行人是否为商业客流,若是,转向 步骤 5;否则,转向步骤 7。
步骤 5:判断该行人是否接触商业设施区,若是, 令其 R= R + 1,并转向步骤 6;否则,转向步骤 7。
步骤 6:判断 R≥Rmax 是否成立,若是,表明该行 人(商业客流)已经达到购物次数上限,其转换为交通 客流,并转向步骤 7;否则,直接转向步骤 7。
步骤 7:交通客流由于目的明确、熟悉环境,并且 在行进过程中不会被商业设施吸引,其概率选择模型以 式(1)计算;而购物客流存在较多的踌躇、变向行为, 且易于受到商业设施吸引,其概率选择模型按式(2) 计算。计算完毕并完成行进后,转向步骤 2。
3.3 仿真结果与分析
案例结果表明,提出的改进元胞自动机模型,能够 对车站内的异质客流及其动态转换过程进行较好的分 析,得出如下结果。
A 组:单一交通客流的空间占有次数少且分布均 匀,符合其方向明确、路径清晰的特征(见图 3)。
B 组:异质客流的空间占有次数较多且分布不均匀 度较大(见图 4)。
C 组:单一商业客流的空间占有次数最多且分布不 均匀度最大,符合其方向不明确,路径多变的特征(见 图 5)。
对比图 3 ~ 5,B 组中异质客流不仅分别体现了 A 组中交通客流和 C 组中商业客流的特征,还表现出新的 特征:①通道中部与两侧区域的占有次数较多,并且沿 通道方向呈现出清晰的路径。主要原因在于商业客流向 两侧商业设施运动,挤占了交通客流的两侧行走空间, 导致其集中在通道中央行进。因此,通道两侧是商业客 流的主要行走路径,通道中央是交通客流的主要行走路 径。②在图 3 中,由于商业客流不存在,沿通道方向的 所有区域均呈现出清晰的路径。③在图 5 中,由于交通 客流不存在,沿通道方向的所有区域均不呈现清晰的路径。④存在异质客流的通道体现为两者的综合,在特定 区域呈现了清晰的行走路径,其他区域则被不规则地占 用。⑤如对存在异质客流的通道不加以特殊管理,在通 道中会呈现出不同客流间不同程度的冲突与矛盾,既降 低了通行效率,也影响了服务水平。
4 结语
基于实地调研与分析,对 TOD 模式下轨道交通车 站内的异质客流行为特征进行分析与对比;基于离散模 型中的元胞自动机模型,构建考虑异质客流的改进元胞 自动机模型,用以模拟和分析 TOD 模式轨道交通车站 交通客流与商业客流共存且动态切换的群体行为特征; 结合相关文献与实地调研确定模型相关参数,并选取某 TOD 模式轨道交通站点通道式非付费区进行案例分析。 考虑到乘客出行目的具有性和可变性,异质客流的动态 转换过程更具随机性,对于其他复杂场景下交通与商业 客流的行为特征与转换过程有待进一步深入研究。