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为优化配置地铁站的自动售票机数目,将自动售票过程抽象为具有状态相关性和容量限制的单服务台排队系统.基于实际调查数据发现,客流到达间隔和自动售票时间分别服从对数正态分布和伽马分布;根据地铁设计规范,将排队区域行人的等待忍耐极限转化为排队系统容量.在此基础上,利用Anylogic软件设计排队系统仿真优化实验,获取不同服务水平等级下的最优自动售票机台数.最后,对排队系统仿真实验进行微观仿真验证.结果表明,排队系统仿真与微观仿真实验结果高度吻合,由此证明了所提方法的可信度和适用性. 相似文献
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采用7个常用分布和“通用性与解析性较好”的相位分布 （phase-type distribution，PH） 稠密子集混合埃尔朗分布 （hyper-Erlang distribution，HErD） 对多个车站的出入口到达客流时间间隔的统计分布进行拟合，得出HErD 的拟合效果最佳，并给出了各种分布的适用性. 然后抽取出HErD的拟合参数分析其变化规律，结果惊奇地发现： 该分布的参数只与变异系数有关，当变异系数小于1 时，该分布由一个指数分布 （exponential distribution，ED） 和一个4阶埃尔朗分布 （Erlang distribution，ErD） 混合而成，其中ED 的混合比例与变异系数的平方成Power函数关系： 当变异系数大于1 时，该分布由两个ED混合而成，其中一个的混合比例与变异系数的平方成S函数关系. 由此，HErD 的参数被简化成两个尺度参数. 最后给出了通过易于获取的高峰客流量和超高峰系数确定这两个参数的实用方法. 相似文献
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