4)照最短路径的分析结果,每个商区的人流量按照每次所经过的人 次累加。为了更好统计商区的人流量分布,可分两步统计:进出体 育场馆时的人流量和饮食用餐时的人流量。 a)A区:第i商区的人流量Sa=Ja+Ta,其中 i=1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 第i商区进出体育场馆时的人流量 J∑Na,*10·*p。其中,Na,是出行方式为xj的 人流量累加概率,可由最短路径算法求出。例如:a4商区 出行方式为公交(南北)x1的人流量的累加概率 Na41=1+1+1+1/2:其它出行方式的人流量累加概率求法依 次类推 第i商区饮食用餐时的人流量T=∑M*10P 其中,M。,是餐饮方式为yj的人流量累加概率,可由最 短路径算法求出。例如:a4商区餐饮方式为中餐y1的人流 量累加概率Ma41=1+1+1/2;其它出行方式的人流量累加 概率求法依次类推。 b)B区第i商区的人流量S=Jb+Tb和C区第商区 的人流量S。=J+T的求法与前面方法雷同。 5)由以上算法可最终测算出20个商区的人流量(人次)及其分布 (用百分比表示),表示如下流量图和流量分布图 流量图(单位:人次)
4）照最短路径的分析结果，每个商区的人流量按照每次所经过的人 次累加。为了更好统计商区的人流量分布，可分两步统计：进出体 育场馆时的人流量和饮食用餐时的人流量。 a） A 区：第 i 商区的人流量 S = + ,ia J ,ia T ,ia ，其中 i=1,2,3,4,5,,6,7,8,9,10。 第 i 商区进出体育场馆时的人流量 =∑ 。其中， 是出行方式为 xj 的 人流量累加概率，可由最短路径算法求出。例如：a4 商区 出 行 方 式 为 公 交 （ 南 北 ） x1 的 人 流 量 的 累 加 概 率 =1+1+1+1/2；其它出行方式的人流量累加概率求法依 次类推。 J ,ia = 4 1 4 ,, *10* j xj N jia p N ,, jia Na 1,4, 第 i 商区饮食用餐时的人流量T ,ia = ， 其中， ∑= 4 1 4 ,, *10* j yi M jia p M ,, jia 是餐饮方式为 yj 的人流量累加概率，可由最 短路径算法求出。例如：a4 商区餐饮方式为中餐 y1 的人流 量累加概率 M a 1,4, =1+1+1/2；其它出行方式的人流量累加 概率求法依次类推。 b）B 区第 i 商区的人流量S = + ,ib J ,ib T ,ib 和 C 区第 i 商区 的人流量S = + ,ic J ,ic T ,ic 的求法与前面方法雷同。 5）由以上算法可最终测算出 20 个商区的人流量（人次）及其分布 （用百分比表示），表示如下流量图和流量分布图： 流量图（单位：人次） 6
59096 75380 C区 135848 87781 105092 124904 122812 59096 87781 144716 105092 124904 144716 9150 106969 100749 172168 B区 207570 106969 100749 流量分布图(由于人流量是重复计算的,所以流量百分比之和不为1) 73900 9.4200 16.98°0 10.9700 13.149 15.61%0 15.35° 7.399 10.97%0 1809%0 13.1490 15.61%0 18.09° 37.399 13.3700 12.59%0 21.5200 B区 2595%013.37° 12.5990 问题三:20个商区内M网点的设计 (一)模型假设
59096 75380 122812 59096 C 区 106969 100749 172168 207570 106969 100749 B 区 135848 87781 105092 124904 87781 105092 124904 144716 299150 144716 A 区 流量分布图（由于人流量是重复计算的，所以流量百分比之和不为 1） 7.39% 9.42% 15.35% 7.39% C 区 13.37% 12.59% 21.52% 25.95% 13.37% 12.59% B 区 16.98% 10.97% 13.14% 15.61% 10.97% 13.14% 15.61% 18.09% 37.39% 18.09% A 区 问题三：20 个商区内 MS 网点的设计 (一)模型假设： 7