中国安全科学学报

作者：吕红霞, 刘坤, 蒋雪莹, 潘金山

单位：1 西南交通大学 交通运输与物流学院,四川 成都 610031；2 综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室,四川 成都 610031；3 综合交通大数据应用技术国家工程实验室,四川 成都 610031

关键词：疫情,铁路旅客,安全出行,路径规划,区域感染风险

基金：国家自然科学基金资助(52072314); 国家自然科学基金资助(52172321); 国家自然科学基金资助(52102391); 四川省科技计划项目(2022YFH0016); 四川省科技计划项目(2022YFQ0101); 交通运输部交通运输行业重点科技项目(2022-ZD7-132)

为降低疫情期间旅客出行感染风险,助力科学精准的疫情防控,提出考虑实时区域感染风险的铁路旅客安全出行路径动态规划方法。首先,基于概率风险理论,将区域感染风险定义为区域疫情爆发概率和疫情影响程度的函数,考虑旅客交流强度、区域人口及流动性,评估区域感染风险;其次,综合考虑区域感染风险、旅行时间与旅行费用,运用Logit模型得到广义出行成本,将路网相邻服务节点间的广义成本作为网络边的权值,进而构建考虑旅行感染风险的铁路出行服务网络;最后,基于疫情背景下旅客出行需求与出行路径决策原则,建立以广义出行成本最低为目标的铁路旅客安全出行路径规划模型,并运用Dijkstra算法求解。以衡水至北京的路径选择为案例,将所提方法与仅考虑旅行时间、旅行费用的路径规划方法进行对比,并分析各路径方案实际客流分担率的变化。研究结果表明:基于铁路服务网络的旅客出行数据,利用所提方法可以评估疫情感染风险,且风险评估结果与实际感染人数存在显著相关性;旅行感染风险是影响旅客选择出行路径的重要因素,造成了广义出行成本显著增加,所提方法的路径规划结果与疫情期间旅客实际出行特征基本相符。

来源：2023年第6期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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