文摘

全封闭高速公路上,服务区域是唯一的关键节点等特定人群活动休息,个人卫生,和餐厅。在这些活动中,使用厕所最重要的目的是为人们进入服务区。合理的厕所位置和大小在服务区域是其高效运营的基础。本研究进行实地调查几个服务领域,包括Meicun、泰安、和Qianxian,通过录像和人群跟踪问卷调查。我们总结和分析中国高速公路服务地区人口流动的特点。关键数据通过实地调查报告,如客户的优先级和滞留时间的设施在周末高峰时段,分析行人交通的特点在服务领域。最后,基于大量的行人仿真方法用于研究地铁和机场设施的布局,AnyLogic模拟软件应用于这些领域建立人群运动模型。这项研究不仅得到了服务区的行人特征也显示,只有改变厕所的位置对卫生间的效率没有影响使用不改变服务的水平,而厕所的数量变化对效率产生重大影响。最重要的是,本文建立了一个卫生间的大小之间的关系模型服务区域和服务区域行人流量;当马桶266/158/148人,人在服务区域的最大流量约为3115 / 2200/2000 p / h,它可以提供帮助的规模设计服务区域。

1。介绍

服务区是一个关键的节点连接高速公路和周围的景点。合理的几何布局的内部设施和交通组织是保证一个有效的基础操作的服务领域。准确评估内部道路布局和行人交通组织模式在设计阶段预测服务领域具有重要意义的交通状态等方面在操作阶段,提前调整设计方案,改善交通组织方式。此外,确保顺利在服务区域内交通流是一个先决条件。设计规范公路对齐(2017)需要全封闭高速公路在中国;这里的服务领域有很大的不同与欧洲和美国(绿皮书,20011])。全封闭高速公路上,车辆和人员不能自由进入和退出高速公路。乘客和车辆只能进入服务区休息(2- - - - - -4,加油,和餐厅。这也使得完全关闭高速公路服务区的行人。然而,没有完整的数据行人服务领域的特点,所以群众集会和内部设施之间的交互是不被认为是在服务领域的内部设施的设计,导致大量的不合理的内部设施设计方案,这是一个应该解决的主要问题。

本研究的主要贡献包括以下。

本研究旨在解决瓶颈在当前服务区设计和提供一个参考未来服务领域的内部设计。在本文中,我们首先总结和分析中国高速公路服务地区人口流动的特点。随后,关键数据通过实地调查报告。最后,基于大量的行人仿真方法用于研究地铁和机场设施的布局,我们应用仿真软件AnyLogic建立行人在高速公路服务区流模型。

2。文献综述

设计高速公路服务区的内部设施基于人群聚会,首先需要确定一个服务区域的几个方面,如角色、功能和规模。从1950年代到21世纪初,高速公路服务区大幅扩张的作用,功能,定义(5,6]。作为设施建立在双方的高等级公路,高速公路服务区是司机和乘客的中心休息,吃饭,购物,和加油/充电不用离开他们的道路驾驶。在此期间相关研究主要集中在位置的选择和操作管理服务领域。戈登(7]研究路边服务区解决问题的汽车驾驶故障或司机疲劳初期的高速公路建设。随后,福勒et al。8]全面服务区域基础设施建设的理论研究,包括间距、网站需求,设施建筑结构,材料,机械系统,操作和维护,并建议措施电源建设,供水系统和污水处理系统在服务区域。自21世纪初,根据现有理论,深入探讨各国开始关注经济利益的服务领域,试图将新技术应用到提高运营效率。许多学者(9- - - - - -12)现在使用各种类型的仿真软件和各种监测设备模型和分析高速公路的规模和位置服务领域。目前,其他地区在美国高速公路上的研究主要集中在减少休息区施工对环境的影响和人工湿地的应用。花王et al。9)提出了人工湿地系统在高速公路中的应用其他领域。在英国,对高速公路服务领域的研究的重点转向以下方面:缓解驾驶员疲劳的环境建设,努力减少交通事故(10),使用零售和出租市场增加高速公路服务区的销售量(11),建设区域景观和特色服务架构(12),并在高速公路服务区污水处理。然而,上述研究没有考虑设施的安排从行人的角度和没有应用成熟的行人交通特性的理论。这使得高速公路服务区的设计缺少行人交通特性,产生不合理的设计。因此,一些地区在服务区域挤满了人,而其他地区未使用。

第二,研究高速公路服务区内部设施的设计基于人群的集会,有必要确定行人服务区域内交通流的特性。自1950年代以来,学者(13)探讨了行人交通流理论。图片和视频电影,为主要研究方法,已应用于分析行人群体的行为,为了建立道路设施的服务水平,设计合理的行人服务设施,制定交通规划的指导方针。Hankin和赖特13行人交通流研究)奠定了基础;然而,他们没有应用计算机技术或支持软件,和他们的结果不能应用于交通枢纽设施的研究如地铁和机场。随着电脑的出现和支持人流仿真软件,拥有先进的快速行人交通流理论(14- - - - - -17]。各国一直在研究行人设施基于行人交通流理论。Fruin的研究结果整理和出版于1971年。这本书涵盖了大多数类型的行人交通设施和相应的研究内容。高速公路容量手册(HCM)由美国交通运输研究委员会(民国)[18]在交通安全领域的高度重视。最新版本,HCM 2000,有两个章节介绍行人交通的概念,对行人交通特性分析方法,设计过程的行人设施。此外,民国准备运输能力和服务质量手册(TCQSM) [19),即“运输能力和服务质量手册。“这是设计为工程师提供指导规划和设计中心设施和系统获得的最新研究结果。手册涵盖了公交车站、轮渡码头和铁路交通枢纽,和其他停止,中心,和终端,涉及大量的行人交通设施。2001年,中国公路学会出版的《交通工程手册》(20.),从国外的研究总结国内研究成果和经验;第十二章提出了行人和自行车交通的一个系统性的总结。学者(21]报道行人交通枢纽设施的服务区域内流动特性包括地铁和机场。然而,这些特征不同于那些在高速公路服务区。首先,没有排队设施在服务领域,如盖茨、安全通道、无人售票机器和人工售票窗口。第二,大多数服务领域的单层建筑;即。,there are no floor facilities, such as elevators, stairs, or escalators. However, the ratio of the commercial area within the service area to the total area far exceeds the ratio of the commercial area of the subway stations and terminal buildings to the total area. Based on the analysis of pedestrian characteristics in an airport terminal by Gu et al. [21),行人速度在商业领域的航站楼发现总是高于排队区域(值机柜台附近地区),远低于那些在流通领域(行人循环的主要位置,部分连接大厅入口和每个功能区域)和在大厅入口。

因此,高速公路服务区的行人交通特性不同于地铁和航站楼。然而,以上研究认为服务领域,并没有相关研究在服务区域内人口流动的特点。然而,上述研究提供一个理论依据。

3所示。材料和方法

在这项研究中,使用设施的优先级和概率,使用设施时,和行人在服务区域的特点是通过录像,调查问卷,行人跟踪。随后,基于这些数据,人群流动在高速服务区使用AnyLogic仿真软件建模。模拟,通过改变设施的位置,改变在人群中聚合度决定。

3.1。现场试验

在得到服务领域的建筑形式和一些相关的数据在不同的国家(22,23)服务的地区选择不同的建筑形式进行实地测试。实地测试的主要方法包括录像,问卷调查,行人跟踪。主要目的是获取行人特征在高峰时间(11:00-13:00)服务的区域。

3.1.1。视频记录

测试仪器:摄像机。测试目的:获取行人的时候呆在服务领域和服务区域内的设施。测试过程:设置相机的入口和出口坡道提前高速公路服务区,然后开始工作达到规定的时间后测试,并记录时间的车辆和行人进入服务区或内部开航时间,以便得到行人的停留时间在服务区域。

3.1.2。问卷调查

测试问卷:整个问卷中提供数据1和2。测试目的:获得旅游特点和测试过程的行人在服务区域。测试过程:选择随机行人在服务区域和分发相关问卷信息。

3.1.3。行人跟踪

虽然我们可以确定行人在服务区域的停留时间和每个设备通过视频,每个行人的活动跟踪服务区域内不能准确地跟踪通过视频,以便确定频率和每个设备在服务领域的重要性。因此,行人跟踪方法需要采用获得数据使用频率和各种设施的重要性在服务区域。测试目的:获得不同行人设施的顺序和时间。测试过程:行人的年龄和性别是随机选择调查和签署协议,跟踪他们的活动路径调查同意后在服务区域,以获取相应的数据。选择范围:Meicun服务区(综合服务区)Qianxian服务区(独立式服务区域),泰安服务区(广场服务区)。道德方面的考虑:这项研究是由长安大学进行审核和批准。

3.2。模拟

根据初步现场试验数据,我们参考航站楼和地铁的行人交通特性和服务区的内部划分为流通面积(行人循环的主要位置和各种设施)之间的联系和各种设施领域(厕所、商店和餐馆)。因为大量的小型商业店铺在高速公路服务区,小商店都合并到商业领域的分析,为了方便计算和模拟。

仿真中使用的软件,即AnyLogic,广泛应用于研究和工程(24]。这个软件是基于系统动力学理论和整合了复杂系统理论。此外,第一次,它使用一个混合状态机描述人员疏散的紧急的事件。

4所示。结果

4.1。调查结果

调查的以下三个服务区域为每个服务区域如下:

在Meicun服务区域(图3),它代表了一种综合服务区,所有的设施都建立在一个全面的建筑。行人聚集在中心(中心的卫生间)。图3显示的内部设施的布局综合服务大楼。棕色的结构如图4和所有的服务区结构图和人口流图摘要建筑墙壁,而绿色虚线代表每个设施的规模。超市、餐馆和厕所位于图在建筑中心3。室内综合建筑的面积大约是3500米²,照片中的比例是1米= 2.5像素。

泰安服务区(图4)可以被视为一个正方形服务区的代表。没有综合服务大楼等综合功能的马桶,商店和餐馆在泰安东服务区。相反,小建筑按顺序排列,每个建筑都有一个函数。每个设施区域的边界连接到外部服务的区域,这是方便行人快速进入每一个设施。然而,当客流高,人群中散落在很难管理。其主要设施的面积大约是1800米²。

Qianxian服务区是一个独立式服务区域。虽然Qianxian服务区相结合的综合建筑结构设施,如厕所、超市、餐馆,每个设备的入口是分散在不同的位置,和入口直接建造在户外。图5显示了其布局。主要设施面积大约是2400米²。

表1列表的规模设施三个服务领域(服务)的数量,从调查中获得。

以下4.4.1。分析行人速度在服务领域

服务区的行人速度计算基于视频记录。表2列出了行人样本数量基于视频和现场测量。

调查之后,发现没有显著差异在行人步行速度在所有年龄组除60岁以上样本太少;最大的差异是0.07 m / s (Meicun), 0.07 m / s (Qianxian)和0.02 m / s(泰安);同样,区别男性和女性之间的行人步行速度在服务领域也小,0.01 m / s的值,0 m / s, 0.01 m / s。图6显示了整体平均速度和平均速度的每个年龄组和性别三个服务领域。这一现象的原因可能是,有许多开放的商店在服务区域,不同年龄和性别的和行人也浏览商店,看货物由于好奇心和自己的需要走路时,从而减少步行速度,从而导致的性别和年龄对步行速度的影响显然不能反映。

4.1.2。分析行人聚集在服务区域

经过统计的车辆进入服务区根据视频,数据如表所示3。根据视频,中小巴士和卡车进入服务区交通占总数的80%以上。由于小型车辆的承载能力有限,绝大多数都是1 - 3名乘客。根据问卷调查和跟踪调查,绝大多数的受访者没有超过三个同伴。此外,实地调查发现,即使是大巴士乘客大多集中在1 - 3单元和几个大组。

4.1.3。分析行人停留时间的服务区域

由于技术的限制,我们不能获得足够的数据所花费的时间,目前行人在服务领域。因此,在这项研究中,在三个地点的现场调查,车辆停留时间是通过车牌识别技术。表4列表的长度保持车辆的服务区域。数据显示,共有63.846%的车辆停留时间间隔内(5,35)分钟。推断,乘客在服务区停留很短的时间内。

从调查(表5),我们发现,由于相对单调的设施在服务区域,乘客和司机往往只使用1到3设施。在这些设施,厕所的使用时间和超市一般都是2 - 3和3 - 5分钟,分别而停留时间在餐馆更分散,一般超过20分钟。

4.1.4。分析服务区设施利用率

实地调查进行的服务领域Meicun,泰安,Qianxian通过录像和流跟踪。我们记录了人口流动高峰时段(25在周末(即)。11:00-13:00)。此外,获得了多个观测记录平均值的人口流动。结果表明,人口流动Meicun服务区,泰安服务区,周末和Qianxian服务区在高峰小时2615,1200,和932人次/小时(p / h),分别。每个设施的使用概率获得随机人口流动跟踪记录和人脸识别技术。表6列出了特定的值。

4.2。仿真验证

4.2.1。准备参数设置

基于上述行人交通特性分析和调查数据,行人仿真参数可以设置服务区。由于不同的性别,年龄,性格,等等会导致显著差异的步行速度和每个设备的使用时间,设定一个固定值不准确地反映实际情况。本文只间隔频率最高的行人数据通过调查和不完全确定的具体分布,因此行人特征数据在这个仿真设置的时间间隔内均匀分布出现频率最高。表7列出了每个设备周转率的参数设置。

4.2.2。模拟校准和验证

因为实地调查数据不能完全反映实际情况,详细参数设置可能是不准确的。因此,在校准和验证本研究的一部分,每个内部设施的人流在田间试验与模拟得到的每个设备的相应的人流。假设检验方法是用来测试它。如果模拟数据和真实数据之间的误差超过允许值,使用每个工具调整的概率仿真结果的误差在允许范围内。

表8列出了每小时三个服务地区的人口流动在每周末高峰时间和设施通过视频分析和人脸识别技术。

每个服务区域的相应模型运行获得每个服务区域的人口流到每个设施,如表中列出9。

假设一个人进入一个特定的设备是否服从二项分布的概率p,B∼(1,p);概率分布的人口n是B∼(n,p)。它的均值和方差

根据中心极限定理,样本n足够大, 大约是一个正态分布。因此,我们有

当n是足够大,近似等于Sn,所以的置信区间与1 -的信心大约是

基于仿真数据的区间估计的95%置信区间的人数进入每一个设施,如表中列出10。

通过比较中相应的数据表9和10,发现仿真结果的置信区间内都是95%,这证明了仿真结果之间没有显著差异,在显著性水平的实际情况α= 0.05,模型精度符合研究的要求。

4.3。仿真结果

在上面设定的流量,我们假设每个设施在服务区域可以满足相关要求的所有的人,即,没有排队。三个服务领域的设施是模拟;在前一节中给出的模拟参数。

4.3.1。综合服务区的厕所位置的影响人群聚集

(1)一个厕所的位置变化的影响。建模仿真进行基于数据和假设,本文中提供的表中列出。因为大量的商店的服务区域,为了简化模型,各种小商店合并,仿真建模是进行商业和餐饮区域的形式。图7(一)显示了简化模型图。图7 (b)显示了生成的结构图,卫生间的位置在同一中心一侧的门。

厕所的模型是一个服务区,行人可以从各个方向进入,这是与实际情况相反;因此,如图7 (b),墙上包含厕所。因为用户之间的距离和厕所,厕所的入口和出口的位置设置为中心。此外,考虑到可能的干扰由于设施面积的变化,卫生间的面积等于一个商业区在双卫生间方案相同的位置,所以约等于在实践中商业区域。

进行仿真实验获得人群密度图(图8)。只有改变设施的位置,在每个设备的用户数量保持不变。最高的路线人群路线从入口到厕所,和最拥挤的地区的对面厕所前面的左右厕所。两边的关键路径的入口厕所,艾尔和ar部分,如图8(一个)和8 (b),分别选择。图9显示了人口流动随着时间的推移,左边的图显示了从厕所的关系,这是在中央位置的对面的入口和出口,和正确的厕所在中央位置在相同的入口和出口。

图9显示了人口流动之间的关系和时间,在哪里x设在的开始时间是高峰期,和y设在每小时人次。通过比较数据9(一个)和10(一),我们发现两个卫生间布局方法有相似的变化路径最高的人口流动厕所。然而,厕所的位置发生了变化,从995年平均人口流滴p / h(左)和1332 p / h(右)933 p / h(左)和1173 p / h(右)。通过仿真数据,可以发现的速度改变厕所的位置是左边的行人流量路径为6.23% 11.94%,右边的流动路径。此外,人口流动显示一定的潮汐的变化模式。20分钟后,第一批食客开始进入厕所后他们完成晚餐。因此,第二波的人口流动形成峰值。随后,有一波又一波的人口流峰值每20分钟,这正值用餐时间。通过左边的两个人物的比较,可以发现,在厕所位置发生了变化,变化趋势是相同的;然而,数据大小与原来相比显示了一定的下降趋势。这只证明了改变厕所位置不能改变人口流动特性,但它可以影响人群聚集。 Figure10显示了人口流动的变化最拥挤地区的原始结构(部分提单和br在图8(一个)随着时间的推移)。

密度图,最拥挤的地区和最不利的路径后改变了厕所位置一致。通过比较最不利地区的平均人口流动改变位置后,我们发现明显降低在左边的平均人口流动和正确的路径。左边的平均人口流动路径从1364下降到933 p / h和从1967年到1332年p / h在正确的道路上前进。变化的利率分别为31.60%和32.28%,分别。这证明优化综合服务区的厕所位置可以有效降低人群聚集。

(2)双卫生间方案对人群的影响。另一个厕所优化方案如下评价,它是改变厕所的数量和建立二重厕所在服务区域(图11)。改变后,厕所将两边的两倍。促进人口流动到餐厅后去厕所,厕所设置有两个出口,厕所的总服务能力仍维持在266人(即。,每个厕所的最大服务能力是133人)。的人数仍然是最高的(即服务。,没有排队现象)。图12显示了人口的密度流的方案。运行模式后,我们注意到双方在厕所门前排队。的最大用户数量在正确的厕所,129人101人在左边厕所。实现双卫生间方案后,我们观察到人口流动密度显著下降。不再有任何地区人口流动密度高于1.5人/ m²在整个图。比较single-toilet和double-toilets卫生间的用户数量计划,我们发现并发用户的平均数量single-toilet计划132人,最大数量是172人。双卫生间的计划,并发用户的平均数量在左边和右边厕所是63和100人,分别。在离开厕所的最大并发用户数量是80人,而的最大并发用户数量在正确的厕所是128人。

通过仿真,发现实现双厕所左右的服务区可以帮助大大降低人群聚集。这个实现,不再有任何地区人群密度超过1.5人/ m²在人群中密度图。从分析用户的数量和使用效率,找到一个厕所的使用效率小于50%,即。,只有49.718%,这与实际情况是一致的。这表明当前卫生间区域在服务设计是不合理的,大约50%的厕所资源被浪费在周末高峰时段。双卫生间方案的平均使用效率是61.549%,比single-toilet方案,和最大使用率是78.195%。这证实了设置双厕所马桶资源可以帮助更好地利用比建立一个厕所。比较两个厕所的用户数量,我们发现用户数量的变化趋势为右厕所类似中央单独的卫生间。左侧的用户数量的变化趋势厕所是不同于其他两个厕所。有两个峰的人口流动模型运行时40和80分钟,而其他两个厕所人口流峰值大约每20分钟。基于分析的人口流动密度图,左侧卫生间靠近商业区,所以大量的行人进入后购物,而右侧卫生间靠近餐饮区,所以人口流动的变化与用餐时间一致。

4.3.2。影响卫生间的位置在Square-Type服务区人群聚集

根据调查数据和先前的假设,AnyLogic用于建模与仿真。因为设计square-type服务区停车位置比较分散,简化成两个入口,即一个小入口上方和下方的主入口,进入的人数的比例是1:2。图(13日)显示了简化模型图。图(13日)显示了修改后的结构图厕所的位置。规模在图13是1米= 1像素。

图14显示了人口流动密度泰安服务区后实验。如图14(a),最拥挤的道路从厕所的存储路径。如图14(b),最拥挤的道路从厕所的路径主要停车场。

部分在哪里是最拥挤的地区数据(13日)和13 (b)分别被选中时,人口流动和计算时间之间的关系,如图15。通过仿真实验,发现卫生间设置中心可以有效地减少人口流动密度在最拥挤的地区服务的区域。改变位置后,人口流动最拥挤的地区从1344下降到1234 p / h,减少8.18%。人口流动趋势是类似于综合服务区;即。,the peak of the second wave of population flow is reached in approximately 40 min, and the peak of the next wave of population flow is reached every 20 min. However, the center location of the toilet causes the restaurant staff to reach the toilet closer. Hence, the population flow trend is slightly earlier than before. A comparison of the number of simultaneous toilet users shows that the two layout methods have almost no impact on the number of simultaneous toilet users. The number of people before the change was 44 persons, and the number of people after centering the toilet is 45 persons. The maximum number of people does not change either. The maximum value is 65 persons for the toilet on one side and 61 persons for the toilet centering scheme. This also indicates that simply changing the toilet location has no effect on the number of users and the use efficiency.

4.3.3。影响卫生间的位置在独立式服务区人群聚集

的独立式square-type服务区服务区域是不同的。首先,所有的设施有一个入口和出口。第二,直接在门前停车场的主要建筑服务领域;即。,after passengers get off the bus, they will be facing all the facilities in the main building of the service area. Due to the extremely low use frequency of accommodation facilities in the service area, this experiment does not involve accommodation services. The drinking water station is set outdoors and can be assessed without having to enter the main building of the service area, so the drinking water station is also not considered. Figure(16日)显示了传统的简化模型图服务区域。图16 (b)显示了修改后的结构图厕所位置和设置它的中心。规模在图15是1米= 1像素。

图17显示了模拟人口密度流。如图所示,最拥挤地区的两个图形的面积在厕所前面,也就是说,部分数据(16日)和16 (b)。

对于部分数据15(一)和15分别(b)的人物18显示了人口流动和时间之间的关系在最拥挤的道路。

中心设置厕所后,我们找到一个显著降低平均人口流动最拥挤的地区服务的区域。此外,人口流动的趋势变化由于位置的变化。厕所位于中心后,人口流动的进步比以前早一段时间。从1307年到922年平均人口流滴p / h,下降了29.46%。人口流动的变化趋势仍类似于前两个服务领域。然而,由于低人口流动,峰值在人口流动的高峰期并没有明显增加。与以前的结果类似,并发用户的平均数字的厕所两个方案是46和51岁。没有显著差异的两个方案之间的平均值,最大值是68年和70年,分别。因此,改变厕所位置对厕所的数量没有影响用户和使用效率的独立式服务区。

4.3.4。设施规模和流量之间的关系基于人群聚集

乘客服务地区的需求和数量是不同的在不同的时间,导致变化的人数随着时间进入设施在服务领域。先前的研究[9- - - - - -12)专注于疏散以及紧急情况下的地铁和机场。他们没有进行任何深入研究人口流动和变化的特点,内部设施的规模。因此,我们改变了服务区域人口流动来模拟客流的变化考虑工作日和节假日期间的不同需求。此外,通过AnyLogic的应用软件,每个设备的用户数量在服务区域是模拟在不同的流,以评估服务的内部区域。最后,设施规模和流量之间的关系基于人群聚集。

传入的流到每个服务面积增加了500−−1000年,500年,1000年和1500年(p / h),分别和模型的运行时间延长至180分钟。增加后,每个设备的平均人口流动作为表列出在每个服务区域11。

实验结束后,当总来流达到3115 p / h时,有一个更明显的排队现象在餐厅第66分钟后从一开始的高峰期。很多人聚集在餐厅入口,使人口流动密度超过1.5米²在某些地区的餐厅入口/人。当总来流达到3615 p / h,第39分钟后,即,at 11:39, there is a line of more than a hundred people in front of the toilet. At this time, the data show that the number of people who need to use the toilet is 363, and the scale of facility is only 262 persons. Therefore, more than a hundred people gather at the entrance of the bathroom, causing safety hazards. At this time, the queue length is 101 people. After the 54th min (11:54), the density graph shows that the crowd extends to the right entrance. When the population flow increases to 4115 p/h, the toilet is congested at the 28th min (11:28). At this time, the queue length is 177 people, and the service capacity of the service area cannot meet the requirements. Therefore, when the toilet seats 266 people, the maximum flow of people in the service area is about 3,115 p/h.

表12列表中的每个设备的平均人口流动广场风格服务区(卫生间一侧)。当人口流动服务面积增加到2200 p / h,前面有堵塞的厕所在第68分钟(12:08),和大量的人进出厕所。在这个时候,厕所服务的数量接近上限,达到147人。由第100分钟(40分),很多人聚集在前面的厕所,厕所和服务能力达到上限。第180分钟,厕所的入口和出口是拥挤,和厕所的服务功能失败。然而,实际的高峰时间超过180分钟;即。,the result will not appear in the weekend peak hours of the service area. After the population flow in the service area increases to 2700 p/h, the toilet is heavily congested at the 35th minute with 217 persons in line. The total queue length is 375 persons, and there is severe congestion in front of the toilet. At this time, the service capacity of the service area can no longer meet the requirements. Therefore, when the toilet capacity is 158, the service area must not exceed 2200 p/h. The service area should take flow limiting measures before reaching this value and control vehicle entry.

表13列出了人口流动中每个设备的独立式服务区。当最初的人口流动增加从500年到1432年p / h,在餐厅的人数随时间单调增加。下午一点,在餐厅的人数接近400人。在这个时候,人的数量大大超过承载能力。然而,高峰时间一般不超过2 h,因此,传统的服务面积仍然可以服务于人口流。后,人口流动增加到1932 p / h,没有排队在厕所前,人们的平均数量是93人。然而,有太多的人在餐馆。当流动人口达到2432 p / h,和模型跑到35分钟,人群聚集在厕所前面。第130分钟,有一个大队列上厕所。在这个时候,最拥挤的地区的人口流动是1012 p / h,和服务区域不能满足使用要求。 Therefore, when the toilet capacity is 158, the traffic flow should be controlled at about 2000 p/h.

5。讨论

研究内部设施的设计全封闭高速公路的服务领域,我们获得的数据,比如行人交通特性,从高速公路服务领域通过文献分析和实地调查。,我们和人群聚集一群流模型,建立评价标准。模拟进行服务领域有三个不同的建筑类型。从研究中可以得出以下结论:(1)研究服务领域与不同类型的行人通过田间试验确定所需的设备数量和使用它们的概率,平均停留时间的行人在服务区域,和行人步行速度。通过统计分析,我们总结了服务区四人行的流动特征,研究结果为进一步的研究提供参考和模拟实验。(2)周末高峰时间,厕所的使用效率在不同类型的服务区域在当前规模小于50%,导致资源的严重浪费。原因可能是,三种类型的服务领域,如厕的时间间隔是(16,26)最小,使卫生间流动率很高,从而减少那些希望使用厕所的数量在同一时间点。因此,在厕所的设计在服务领域,人口的流动应该准确地估计,以避免任何短缺或浪费的资源由于太小或太大的厕所。此外,仿真实验表明,改变只有厕所位置对厕所的使用效率没有影响,而改变厕所的数量会影响使用效率。设置双厕所两边靠近商业和餐饮设施方便了人员、双卫生间方案的使用效率是10%高于single-toilet方案。(3)仿真表明,改变厕所在服务区域的位置和数量可以减少交通拥堵的道路上厕所和员工聚集在前面的厕所。室内设计服务的地区,如果厕所是分开的路径的路径超市,交通拥堵将重叠或类似的路径是可以避免的。(4)不同类型的服务区域的承载能力可能与服务的规模厕所。在人员流动显著增加后,厕所是第一个设施在服务领域人群队列。通过仿真,发现当综合服务区的客流量超过3115人次/小时,厕所规模不应少于266人;square-type和独立式服务区域的能力不应少于158和148人每小时的乘客流量达到2200和1932人次/小时,分别。

这项研究还考虑旅行在假日的爆发,结果可以提供一个参考的设计在高速公路服务区内部设施。此外,我们研究和分析服务领域的交通特性,并使用它们来模拟人口流动。与先前的研究相比,本研究更符合实际情况的服务领域,结果有更好的参考价值。在未来的研究中,使用各种设施的差异,妇女,儿童,残疾人将被认为是在模拟。此外,会考虑使用更多的设施,如饮用水领域和花园休息区域。本文中的数据只适用一些国内服务领域。示例数据不足,结果可能需要进一步的验证。虽然我们选定的数据,在一定程度上能反映情况,服务区的焦点在不同地区可能是不同的。因此,数据不能准确反映真实情况的设施布局方案。

6。结论

通过现场调查、数据与行人在服务领域获得和分析。行人的行为特征和总结获得的服务领域。为未来的研究提供参考和仿真实验结果。

本研究通过仿真,确定了三种类型的厕所的利用效率在服务领域和厕所利用效率影响因素分析。改变厕所的数量被发现有一个更大的影响力比厕所的位置变化不改变他们的总服务规模。在确定的规模的前提下厕所服务,行人携带模拟能力的三种类型的服务领域。仿真确定厕所的极限承载能力的三个服务区域。这个模型可以测试厕所在服务区的设计规模,确保服务水平满足标准和没有资源浪费。我们的研究结果可以为规模提供参考设计的内部设施服务领域。在未来,我们打算生成一个大规模定制的数据集和使用大数据分析工具来获得更多的见解和模拟在一个更好的方法(数据的问题18)。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的结果包括在本文中。

的利益冲突

作者没有任何的利益冲突与其他实体或研究人员。

作者的贡献

概念是由Xufeng李、徐Jinliang;数据管理是由Xufeng李烁汉;正式的分析是由Xufeng李;收购资金是由Jinliang许;调查是由Xufeng李烁汉;方法是由Xufeng李、徐Jinliang;项目管理是由Jinliang许;监督是由Jinliang徐yap盾;验证是由Jinliang徐yap盾;可视化是由Xufeng李; writing–original draft was done by Xufeng Li; writing–review and editing were done by Xufeng Li.

确认

作者感谢陕西省交通部慷慨地提供相关信息和高速公路设计文档测试道路的部分。他们也感谢司机的合作在现场试验。这项研究的部分资金由陕西省交通科技项目(批准号18-23R)。