褚文斌 倪汪凌＊ 馬競馳

（1.上海申通地鐵集團有限公司，上海 201100；2.上海工程技術大學城市軌道交通學院，上海 201620）

客流預測數(shù)據(jù)是地鐵線路設計、建設和運營的主要依據(jù)，直接影響地鐵線網(wǎng)的規(guī)劃和地鐵運營系統(tǒng)效能的發(fā)揮。地鐵開通運營后的實際客流與預測客流存在偏差，嚴重影響城市地鐵系統(tǒng)的運輸效率。近年來學者對地鐵、公交、鐵路等客流規(guī)模影響因素進行研究。王靜等[1]將影響客流規(guī)模的因素進行歸類，基于系統(tǒng)動力學原理建立關系模型，模型分析結(jié)果表明規(guī)劃和設計類影響因素最為重要，決定軌道交通需求的上限。黃曉宇[2]研究了目前軌道交通客流自身的不確定性，定性分析造成軌道交通實際規(guī)模與預測客流規(guī)模相差較大的原因。葉然然等[3]運用灰色關聯(lián)度模型對不同客流規(guī)模因素的影響程度進行量化評估，分別建立單變量預測模型與多變量預測模型對客流量進行預測分析。于莉等[4]基于問卷調(diào)查數(shù)據(jù)建立出行意愿二項Logit模型，研究出行者特征、出行行為特征以及選擇方案特性等因素對平峰期客流的影響。軌道交通新線相較于成熟線路客流規(guī)模的影響因素更為復雜，當新線實際客流規(guī)模偏小時，需要找到抑制客流的因素并進行相應改進?？土黝A測作為地鐵線網(wǎng)規(guī)劃和設計等的主要參考依據(jù)，需要具有較高精確度?？土饕?guī)模偏差影響因素研究需要引入合適模型進行定量分析，才能準確找到制約新線客流規(guī)模的關鍵點?；疑P聯(lián)模型適用于線性和非線性模型，模型對樣本量的多少要求較低，也不需要典型的分布規(guī)律，計算效率高，其結(jié)果與定性分析結(jié)果比較吻合。以上海地鐵15號線為例，建立客流規(guī)模偏差影響因素指標體系，研究15號線站點影響因素與客流偏差率的變化關系，引入灰色關聯(lián)模型分析各影響因素與客流規(guī)模偏差率的相關性，為未來新線的客流預測及客流提升工作提供理論支撐和依據(jù)。

1 客流規(guī)模偏差影響因素指標體系

1.1 客流規(guī)模影響因素分析

線路非直線系數(shù)：指線路起訖點間的路程與該兩點間的直線距離之比[5]。非直線系數(shù)越大，線路繞彎行為越嚴重。

地鐵站點配套公交情況：影響地鐵客流的重要因素，配套公交不完善則大幅度降低地鐵站點的客流吸引力。調(diào)查15號線周邊800 m以內(nèi)的公交線路情況，統(tǒng)計各站點配套公交條數(shù)。

站點重要度：站點重要度很大程度影響著客流規(guī)模，基于于莉等[6]的分類體系對15號線各站點進行歸類，計算其重要度。

常規(guī)公交競爭力：常規(guī)公交特別是長途公交會與地鐵形成競爭，常規(guī)公交競爭力影響軌道交通出行分擔率。為量化競爭公交競爭性，分別搜集各站點乘坐15號線和乘坐常規(guī)公交到達人民廣場站的時間，后者與前者相減的差值即為常規(guī)公交競爭力指標，差值越大，公交競爭力越小。

私人交通競爭力：與公共交通競爭力的定義及獲取方式均類似，郊區(qū)段私人交通競爭力較強。

1.2 數(shù)據(jù)分析與處理

為標準化各影響因素對客流規(guī)模偏差的影響，對指標（不包括非直線系數(shù)）進行歸一化處理[7]：

式中：z——處理后得到的指標值；v——原指標值；vmax——指標值序列中的最大值；vmin——原指標序列中的最小值。

處理后各項指標值域為［0，1］。

對比15號線客流預測值與實際值，求其偏差[8]：

式中：pi——第i個站的實際客流值；qi——第i個站預測客流值；xi——第i站的客流偏差。

上海15號線部分站點客流規(guī)模影響因素指標如表1所示。

表1 上海15號線部分站點客流規(guī)模影響因素指標

由式（2）可知，客流偏差率小于0時，其實際客流低于預測客流，15號線線路客流的總體偏差率為-122.93%，15號線負偏差率的站點所占比重也較大，因此實際客流規(guī)模相較于預測客流偏小，需要對客流偏差產(chǎn)生原因進行分析。

2 客流規(guī)模偏差灰色關聯(lián)模型

兩個系統(tǒng)之間隨時間或不同對象而變化的關聯(lián)性大小稱為關聯(lián)度。灰色關聯(lián)分析是根據(jù)因素之間發(fā)展趨勢的相似或相異程度，衡量因素間關聯(lián)程度的一種方法。引入灰色關聯(lián)模型研究客流規(guī)模偏差與其影響因素的相關性強弱。

（1）確定參考數(shù)列和比較數(shù)列。

建立灰色關聯(lián)模型首先需要確定參考序列和比較序列。一般將反映系統(tǒng)行為特征的數(shù)列定為參考數(shù)列，將影響系統(tǒng)行為因素組成的數(shù)據(jù)序列定為比較序列[9]。將客流規(guī)模偏差率數(shù)列作為參考數(shù)列：

式中：x0(i)——第i個站點的客流規(guī)模偏差率，15號線共30個站點，故i的取值為［1，30］。

將各項影響因素數(shù)值列作為比較列：

其中j的取值域為［1，5］，分別對應5個影響因素，即地鐵線路非直線系數(shù)、站點公交配套情況、地鐵站點重要度、常規(guī)公交競爭力以及私人交通競爭力。xj(i)記為第i個站點中第j項影響因素的取值。

（2）計算關聯(lián)系數(shù)ξ0i(j)[10]。

式中：ξ0i(j)——第i個站點第j項影響因素數(shù)列xj和偏差率數(shù)列x0的關聯(lián)系數(shù)；ρ——分辨系數(shù)，值域為［0，1］，一般取0.5；Δ0i(j)——第i個站點比較數(shù)列xj和參考數(shù)列x0絕對差值；Δmax、Δmin——兩級最大差和兩級最小差。

（3）計算關聯(lián)度。

對各站點第j項因素與客流規(guī)模偏差的關聯(lián)系數(shù)求平均值rj：

式中：N——參考列和比較列的項數(shù)；rj——第j項影響因素數(shù)列xj對客流偏差率數(shù)列x0的灰色關聯(lián)度，rj值越接近1，說明影響效果越顯著。

3 模型結(jié)果及分析

選取15號線各車站客流偏差指標和其影響因素指標做關聯(lián)分析，采用Python求解其關聯(lián)度矩陣，0代表客流偏差率，1～5分別代表影響客流偏差率的因素，依次為站點重要度、配套公交條數(shù)、非直線系數(shù)、競爭公交和競爭私人交通。

影響指標灰色關聯(lián)矩陣計算結(jié)果如圖1所示。

圖1 影響指標灰色關聯(lián)矩陣

通過灰色關聯(lián)分析法從定量角度研究各指標對新線客流偏差率產(chǎn)生的影響，其關聯(lián)度數(shù)值越大，對客流偏差率影響程度越大。結(jié)果表明，對客流偏差率影響最大的是非直線系數(shù)，然后依次是站點重要度、競爭公交、配套公交條數(shù)和競爭私人交通方式。進一步研究5個因素對客流偏差的影響置信度水平發(fā)現(xiàn)，置信度最高的為非直線系數(shù)，其次是站點重要度，置信度均高于0.8，競爭公交導致較大客流偏差的置信度為0.6，印證了灰色模型分析結(jié)果。為了消除客流預測與實際客流的誤差，提升地鐵實際客流水平，在客流預測及開通運營后都需要充分重視非直線系數(shù)、站點重要度和競爭公交三個因素對客流規(guī)模的影響。

4 結(jié)語

以上海地鐵15號線為研究對象建立指標體系，引入灰色關聯(lián)模型分析各指標對客流規(guī)模偏差的影響程度。結(jié)果表明非直線系數(shù)、站點重要度和競爭公交對客流偏差率影響程度較大，配套公交條數(shù)和私人交通競爭力也有一定影響。在后續(xù)研究中，可以進一步細化指標及指標值計算方法，如選取公交線路條數(shù)、公交車發(fā)車間隔、公交線路走向及其覆蓋范圍等指標衡量常規(guī)公交的競爭力，使結(jié)論更精準，實操性更強。