陈雪梅 陈俊强 李燕玲

摘 要：构建有效的地铁车站仿真模型对制定地铁客流疏散路径有重要的意义。文章从分析地铁车站空间示意图、构建地铁车站物理模型以及绘制客流仿真逻辑思路图等方面阐述了地铁车站仿真模型构建要点，基于仿真模型阐述了逻辑数据生成方式，并重点以进出站时间分布统计、地铁行人平均速度数据统计以及区域密度统计介绍仿真模型统计数据生成的方法。

关键词：地铁车站;客流仿真;行人行为;Anylogic

0 引言

伴随着经济的快速发展，城市轨道交通发展速度突飞猛进。根据中国城市轨道交通协会发布的城市轨道交通行业统计报告，广州地铁最高客流量达1 002.6万人次，客流强度已位居全国第一，其中，广州体育西站日客运量为全国最高。地铁系统客流高度密集、可控性差、突变性强、疏散条件差，潜在风险高和危险大。在早、晚客流高峰，轨道交通车站的楼层、闸机等瓶颈区域经常发生行人拥挤现象，不仅导致行人通行效率下降，还会产生诸多的安全问题。在地铁车站这种复杂的环境中，行人运动的安全性、舒适性以及瓶颈区域的通行效率引起的关注越来越多。为了对地铁车站行人微观行为进行客观分析，制定地铁客流疏散路径，需要构建有效的地铁车站仿真模型。文章基于Anylogic软件平台[1]，从地铁车站仿真模型构建要点和地铁车站仿真模型统计数据生成两个方面对地铁车站仿真模型构建进行研究[2]。……