“鸟巢”演唱会人员疏散CA-BP仿真研究

针对现今大型活动中的人群踩踏事故频发问题,通过对"鸟巢"演唱会进行人流疏散仿真分析,研究紧急情况下人流疏散逃生规律及均衡疏散方法。通过设置人员速度、移动余值、出口逃生条件等因素扩展元胞自动机行人流模型,并借助Matlab语言实现可视化仿真模拟,以探究人流疏散逃生规律;引入疏散系数,并通过建立BP神经网络获取较优疏散系数,均衡各个出口所承担的疏散任务。结果表明,"鸟巢"演唱会在疏散过程中人群对通行出口的选择较为不合理,仿真疏散总时间长达455.5 s,与理想疏散曲线所得疏散总时间270.0s相比,存在40.7%的偏差,为减小此偏差引入出口疏散系数指导人群定向选择出口,通过仿真模拟得到的疏散总时间为312.0 s,减少约31.5%,出口选择不均衡现象被显著缓解。最后提出了针对疏散不平衡问题的相关措施。

基于点排队模型的多出口疏散优化模型研究

针对室内多出口条件下,行人自主疏散时盲目选择疏散出口而导致的出口利用不对称问题,本文基于点排队模型计算了行人从单个拥挤出口疏散所耗时间,并据此构建了室内多出口条件下行人疏散的出口选择优化模型,设计了该模型的混合遗传模拟退火求解算法.同时,进一步提出了出口选择确定的元胞自动机仿真模型,用于仿真评估包括本模型优化解在内的多个出口选择方案对疏散时间的改善效果.结果表明,本文所提出的模型和方法,能够保证各个疏散出口的利用率均衡,降低总体疏散时间,对制定可行的疏散计划有一定参考意义.