基于多模态信息融合的智能高速铁路旅客运输保障技术研究

汪健雄，阎志远，张瀛丹，李祯怡

(中国铁道科学研究院集团有限公司 电子计算技术研究所，北京 100081)

0 引言

“多模态”概念源于20世纪末的社会符号学[1]，指“在符号产品或者事件中几种符号模态的使用，促进人类感官与外界环境发生交互的符号系统”。随着时代的发展和各类新技术的冲击，多模态被赋予了更多的含义和应用。

在实际中，多模态信息融合常用于预测过程，在预测的过程中融合了2 个及以上模态的信息，从而有效地实现了信息之间的互相补充，拓宽了覆盖范围，进而提高预测的精度和鲁棒性[2]。该技术已经在民航、医学、情绪识别等领域得到了应用：民航系统中的订单数据、客票数据以及离港数据都属于多源异构数据，应用多模态数据融合算法很好地解决了民航收益漏洞的损失[3]；随着影像技术的不断发展，多模态影像序列进行预处理和配准后，基于一定的融合策略，可以提升癌症恶性分类的准确度[4]；通过多模态技术对人们情绪的识别，将有效促进票房预测、舆情监控、智能客服以及商品推荐等系统的建设和发展。

在国内，包括地铁及高速铁路在内的轨道交通售检票系统中，多模态概念还没有得到充分地发挥和利用，阎志远等[5]首次将多模态概念引入到铁路票务体系，立足于人工智能时代“多模态”的价值内涵，从多模态信息融合、多模态感知交互、多模态智能计算3 个方面实现了“多模态”意蕴的分解，研究并提出了多模态智能票务系统，赋予了多模态铁路客票系统更深的含义。

京张高速铁路(北京北—张家口)于2019年12月30 日正式开通运营，是世界首条速度350 km/h 的智能化高速铁路，是支撑2022 年北京冬奥会成功举办的重要交通基础设施，主要承担跨赛区的交通出行，包括干线铁路、崇礼支线、延庆支线。考虑到北京冬奥会对旅客运输保障技术提出的极高要求，为此提出多模态信息融合在铁路票务领域新概念，构建多模态信息融合票务体系总体架构，研究多模态信息融合在铁路智能票务系统中的应用，并结合疫情背景下，对京张高速铁路助力全球首个三赛区联动冬奥会成功举办所提供的旅客运输保障手段进行探讨。

1 多模态信息融合在铁路票务体系的概念及总体架构

针对北京冬奥会智能票务体系提出的多模态信息融合[6]概念是指通过融合客票系统本身数据仓库的有效信息和在物理世界采集到的冬奥会、冬残奥会举办模式下的不同时间、空间的多元异构数据信息，通过有效的数据管理和挖掘手段，从而更准确地实现客流预测、客流密度监测、客流形态分析，最终更智能地服务于多元运输模式匹配、多元化票制与票样设计、时空演化条件下旅客全流程出行链挖掘的过程。具体表现如下。

（1）提供面向冬奥会全流程出行链的票制。通过分析冬奥会赛时出行人群的多元需求信息，结合全球首次跨区域冬奥会及冬残奥会举办模式带来的多重影响因素，构建出时空演化条件下的高速铁路全流程出行链；根据不同出行人群对票制的多元需求信息，设计出适应冬奥会场景的单日票、计次票、储值票、团体票等多元票制；基于铁路电子客票旅客服务记录(Passenger Service Record，PSR)构建冬奥会旅客出行服务数据模型，支持冬奥会多元票制验检票服务，为冬奥会不同旅客人群便捷购票出行提供保障支持。

（2）多模态信息融合的车票样式。将历届冬奥会票制和京张高速铁路文化、冬奥文化、审美学等不同维度的信息进行有机融合，研发出具有冬奥特色的车票样式，为旅客营造富含冬奥氛围的票制体验。

（3）提供面向冬奥的京张高速铁路票务运营保障服务。结合全球首次跨区域冬奥会及冬残奥会举办模式带来的多重影响因素，基于京张高速铁路冬奥期间列车开行方案，针对多元运输需求，设计出匹配的高速铁路运输资源配给，形成旅客运输保障匹配技术，同时，研究面向多种人群的列车席位管理技术和票额分配模型；解决典型交通异常情况下超停控制及预警问题，实现京张高速铁路列车票务运营保障智能化提升。

基于上述分析，铁路票务体系通过各种差异渠道感知和采集不同利益群体、冬奥时空信息、旅客出行需求信息、天气信息、观众对比赛项目的接纳度和喜爱信息、疫情信息等，这些数据通常具有空间、时间或时空特性，如气象数据通常是时间数据/序列，而三赛区办赛信息、节假日交通流量同时涉及时间与空间数据，这些多源异构数据在采集后，结合铁路12306 数据仓库的数据信息构建多模态数据层，通过有效的数据管理方法，形成多元化车票信息、运输能力信息、全时空需求链信息库，而后采用机器学习及相关预测算法等对上述数据进行挖掘和分析，以提供需要的服务，最终服务提供的数据将进一步修正和优化多源异构数据的种类和数量，形成多模态信息融合闭环。多模态信息融合应用在铁路票务体系技术架构如图1所示。

图1 多模态信息融合应用在铁路票务体系技术架构Fig.1 Technical architecture of multi-modal information fusion applied in railway ticketing system

2 基于多模态信息融合的旅客运输保障服务

旅客运输保障服务主要是指针对铁路票务体系提出的一系列运营保障措施和服务，主要包括多元客流运输模式匹配、复杂非常态票额及席位管理、列车超停控制与预警等。

2.1 基于多元运输客流需求分析的运输模式匹配

2.1.1 多元运输客流成分分析

对冬奥会期间京张高速铁路客流成分进行分析，主要包括常态化通勤客流、周末客流、春运客流、冬季滑雪爱好者客流、奥组委客流(含官员、媒体、志愿者、利益相关方等)、运动员客流、观赛群众客流及基础随机客流等。客流成分分析表如表1所示。

表1 客流成分分析表Tab.1 Analysis of passenger flow component

2.1.2 旅客运输模式

综合冬奥会期间京张高速铁路多元客流需求，提出3 种旅客运输模式。运输模式分析表如表2所示。

表2 运输模式分析表Tab.2 Transportation mode analysis

2.1.3 多元客流跨区域高速铁路运输模式匹配

对多类别客流与多种旅客运输模式进行协调匹配是针对不同客流的需求得出其理想乘坐方式进而推导出高速铁路列车运输资源的分配。为解决这个问题，首先要寻找出合适的决策方法。窦慧娟等[7]应用层次分析法解决交通运输方式选择问题，李庆华[8]将层次分析法用于解决交通工具的选择问题。因此，将多元客流与多种旅客运输模式匹配问题转化为旅客选择哪种运输方式的决策问题，建立旅客满意度影响因子体系作为评价准则，以运输模式作为备选方案，建立多因素层次结构模型如图2所示。

图2 多因素层次结构模型Fig.2 Multi-factor hierarchy model

按照层次分析法的计算步骤进行计算，具体如下。

（1）按照上述结构模型构建对比矩阵，首先构建中间层对最高层的对比矩阵，依据Santy 的1-9标度方法[9]，利用专家打分法对评价指标进行打分，进而得出不同类别客流-满意度对比矩阵，经过计算，并通过一致性检验可得到各类客流看重的因素排序。

（2）分别构建最低层对中间层的对比矩阵，即乘坐舒适度-运输模式对比矩阵、服务专业性-运输模式对比矩阵、流线管控度-运输模式对比矩阵、时间自由度-运输模式对比矩阵、运输可靠性-运输模式对比矩阵，经计算，最下层针对中间层的5 个对比矩阵均通过一致性检验，对上述结果计算组合权重并做组合一致性检验，可得到各类客流选择运输方式的权重排序。

（3）综合各计算结果，得出各类别客流与高速铁路运输模式的匹配结果如表3所示。

表3 各类别客流与高速铁路运输模式的匹配结果Tab.3 Matching results of various passenger flow types and high speed railway transportation modes

2.2 冬奥背景下复杂非常态票额及席位管理

受疫情管控等因素制约，冬奥会期间高速铁路运输管理模式不同于正常运营时期，分为闭环管理和非闭环管理。因此，票额及席位管理应在充分满足多元运输客流需求的基础上实现分类管理，针对不同的运输模式设置相关差异化管理策略。

2.2.1 票额管理

票额管理的基础是客流预测，根据多模态信息融合的客流预测手段得到不同类别客流的主要特征，以运输模式匹配结果为依据设置票额管理方案。

（1）整列运输模式下的票务管理。整列运输主要面向运动员，属于闭环管理人员，在该模式下，票额在预售期外可整列预留为特殊用途。

（2）分车厢运输模式下的票额管理。分车厢运输适用于奥组委人员，可满足冬奥期间不同管理模式下多种客流的出行，其中媒体等冬奥注册人员一般均在闭环内出行，仅能乘坐闭环车厢。分车厢运输的票额根据列车的车厢定员，按照闭环与非闭环分席别、分用途进行设置，同时票额均需指定到发站。

（3）零散运输模式下的票额管理。在考虑列车管理定级与列车自有客流形态的基础上，综合运用精确投放、弹性投放、票额通售、共用等策略对预售期外和预售期内的票额设置规则体系，满足京张高速铁路冬奥会期间沿线客流的出行需求。

2.2.2 席位管理

席位管理主要考虑乘车日期、始发日期、全车次、乘车站、限售站、以远站、席位范围、车厢号、席位号等。通过席位设置、订座权限设置和车厢设置等方式管理列车席位。

（1）席位设置。根据前述对客流成分以及冬奥会期间管理模式的分析，将席位类别划分为闭环注册人员(奥运闭环)、非闭环注册人员(奥运非闭环)、持冬奥门票观赛旅客(奥运观赛)及普通购票旅客。为区别各类人群，在客票系统对“奥运闭环”“奥运非闭环”“奥运观赛”3个奥运专用用途分别设置对应的用途代码以示区别。席位策略按照一站直达设置，不设共用、复用和转票策略。

（2）订座权限设置。为方便冬奥会多元客流的高速铁路列车席位管理，需对不同类客流设置相应的订座权限，如一级交通权限可预订商务座、一等座、二等座；二级交通权限可预订一等座、二等座；三级交通权限可预订二等座；特殊需求交通权限可预订多功能座、二等座。对应的管理原则为：对每类人员设置可预订席位的最高权限；如果预定者对应的最高权限席位不足且低于该权限的席位有剩余时，可预定低于预定者交通权限的席位。

（3）车厢设置。冬奥会列车车厢设置如表4所示。

表4 列车车厢设置Tab.4 Train carriage setting

2.3 列车超停控制与预警

从前述票额管理策略可以看出冬奥会服务列车相比于普通列车票额管控更严格，超员风险极低，但考虑到冬奥会期与春运时间部分重叠，常规旅客的运输可能存在超员风险，而常规列车的超停会对冬奥服务列车产生影响。因此，超员控制研究对象主要指冬奥会期间的常规列车。

2.3.1 超员业务场景

（1）列车无坐席超员。车站业务人员可以通过增加无座席票额来满足中途旅客乘车需求，但是在实际操作过程中，车站业务人员对列车前方车站无座席发售、到达本站的车内人数、下车人数、后方乘车站的客流等情况均无法掌握和了解，故存在该站发售无座席席位过多，造成列车在该站超员的可能。极端情况下，每一车站都可能出现这种情况，则该趟列车将全程超员[10]。由于京张高速铁路本线列车尤其是冬奥列车均为复兴号高等级动车组，只有部分跨局列车才允许发售无坐席，因此对于冬奥保障列车该场景并不会出现。

（2）短途车票超售。在客流高峰期，会采用票额共用和席位复用相结合的售票组织方式，更好地满足旅客的乘车需求和列车安全组织需求。这种情况下，一张有座席票额在共用售出时，会售出一张乘车站为共享车站的有座席，这张票在未售区间产生复用席位时，向前、向后可复用则产生的是原有座席席位号的有座席席位。但是，如果列车全程共用和复用，则会造成短途车票过多，冬奥需求无法被有效满足，造成冬奥会旅客大量滞留，影响观赛，造成负面影响。

（3）以短乘长超售。如前所述，在客流高峰期，为充分发挥铁路运力，会采用共复用相结合的售票组织方式进行票额发售，但共复用的售票组织方式会把原从始发至终到的票额拆分生成多段短途票额，但如果原来的持前段票额的旅客不按票面上的到站下车，持短途票乘车至下一车站甚至是终到站，则会造成以短乘长超售，始发站至终到站的票额被拆分成的短途票额越多，超员的情况可能就会越严重。

2.3.2 超员控制策略

（1）列车无坐席上限控制方式。列车超员率控制可以通过设置无座席上限阀值的方法实现。当列车没有设置无座席上限时，则该趟车不允许发售无座席票额[10]。

（2）短途车票超售控制方式。铁路运输需优先满足长途旅行的需求，为防止从始发至终到站的票额被过早拆分成短途票额，通过以远站设置只可发售以远站(包含)后续车站的车票。如果至发车前规定时间内，长途票额未全部售出，可以通过取消以远站限售设置以充分满足短途旅客出行需求。在客流高峰期，采用共复用相结合的售票组织方式时，可以对列车的复用方式设置成复用产生无座，此时，一张有座席票额在共用售出时，会售出一张乘车站为共享车站的无座席，这张票在未售区间产生复用席位时，向前复用则产生的是原有座席席位号的有座席席位，向后复用则产生的是无座席。如果“以短乘长”情况发生较多，可能出现无座票额超售，从而对旅客安全候乘车造成影响，此种状态下，可以通过减少无座席位和停售无座席位2 种方式来控制列车超售，进而有效保障旅客全方位的旅程安全[11]。

（3）指定区间停售。当出现极端天气情况，如冬季突发的雨雪天气或其他突发事件时，可能会对冬奥会的赛事举办进行临时调整，此时高速铁路客流临时出现较大变动，需要提供灵活的保障措施，如调整车票策略，停止发售特定发到站的车票等。在指定区间执行车票停售控制措施时，特定日期某车次从特定发站到特定到站的车票将无法购买，但旅客可购买该车次其余发到站的车票。

2.4 运用效果

基于冬奥会期间实际客流组成，提出的多元客流预测方法在冬奥会客流预测方面起到了技术和方法储备的作用。冬奥会期间，该方法在常规客流预测方面开展了应用，为票额组织和席位管理提供了运输需求输入。面对运输模式多样与多元需求匹配方法不足的问题，设计了一套运输模式与多元需求匹配方法，为冬奥运输模式与用户匹配安排方案提供了理论性支撑。结合后期实测客流验证，出行前3天内常规客流预测误差率可稳定低于10%。

针对疫情下客流组织的特点，提出的多元客流票额组织和席位管理技术，将票额与席位按照客流种类进行分类管理。在冬奥会期间，为用户提供了管理精细化、流线不交叉的组织策略，有效降低了疫情扩散的风险，降低了赛区间的社会面疫情管理成本。同时，利用精确投放、弹性投放、票额通售、共用等策略对预售期外和预售期内的票额进行管理，尽量减少冬奥运输对京张高速铁路沿线客流出行需求的影响。冬奥会期间，京张高速铁路非冬奥列车的全程平均客座率仅比2021 年同期增长0.5%，基本持平，说明冬奥运输对京张高速铁路沿线客流出行影响甚小。

面对冬奥会期与春运期的需求叠加，提出包含列车超员控制和超员预警的京张高速铁路超员预警技术，从票额监控和实时监测方面支撑列车超员预警。该项技术主要应用于京张高速铁路普通列车超员监控，辅助保障冬奥列车的运输安全。

后续票务运营保障技术为疫情下举办重大赛事时铁路客流分类保障提供了可复制和推广的经验。同时在日常运营中，票额组织和席位管理技术、超员预警技术仍可以继续发挥相应作用，保障铁路运输的安全平稳运营。

3 结束语

研究将多模态信息融合理论引入智能票务体系，基于多模态信息进行客流分析及预测，提出一系列旅客运输保障手段，相关成果在冬奥会期间应用于京张高速铁路。所提供的旅客运输保障手段大幅提升了旅客出行服务质量和客运生产组织工作效率，有效保障了站车运营安全。客流预测的准确性与列车开行方案息息相关，基于多模态信息融合的预测结果可以更准确地对其进行指导，有效提升资源利用率，产生经济效益；多元客流跨区域高速铁路运输模式匹配灵活多样，可以有效提升不同旅客满意度，节省运输资源；均衡合理的票额分配及不同方式的席位管理策略可以更智能地服务冬奥期间的普通客流及赛事客流，为高效运输保驾护航；列车超停控制与预警的研究保证了冬奥会期间京张高速铁路列车运行的稳定性。