考虑恐慌情绪和信息传递的行人疏散模拟

为分析应急疏散过程中恐慌情绪和信息传递对行人疏散效率的影响,提出基于热传递原理的情绪感染模型和元胞自动机场域模型相结合的疏散模拟方法。该方法通过量化的恐慌值影响行人决策偏好,并引入信息扩散模型,修正成功接收到出口信息的人群的疏散路径,模拟研究恐慌情绪作用下行人受到信息引导后疏散行为的变化。研究结果表明:恐慌情绪感染主要出现在人群聚集时期,伴随恐慌的蔓延,整体疏散效率降低,且对小规模行人疏散影响效果更显著;随着危险源向出口靠近,恐慌情绪使行人做出非理性决策的可能性更大,导致出口处人群出现分散再聚集现象;有效的信息传递可以降低恐慌情绪影响、提高疏散出口利用率,且信息传递影响效果随疏散人数的减少和危险源向出口的靠近而有所增强。研究结果可为提升应急疏散效率提供理论支持。

基于CTM的大型活动突发事件交通影响范围确定(英文)

为了确定大型活动下突发事件的交通影响范围,以元胞传输模型(CTM)为基础,对大型活动中消散过程中交通流时空分布状况进行模拟研究.结合突发事件下常用的交通管制和疏导措施的特点,将静态多路径交通分配方法与元胞传输模型结合,设计出适合突发事件下的准动态交通分配方法.以一个小规模路网为研究对象,通过仿真研究了大型活动条件下路网交通流随交通控制方案的实时调整而变化的时空规律,提出了依据突发事件下各交叉口节点的拥堵时刻划定突发事件交通影响范围的方法.通过对比车辆的平均延误指标,研究了不同交通管控方案下交通拥堵的疏散效率.算例结果表明,基于CTM的准动态交通分配方法可以细致地描述路网中任一位置交通流的时空变化,确定突发事件的动态影响范围,可以为大型活动突发事件下交通组织方案的制定和评价提供定量依据.

基于CTM的干线信号模糊控制优化方法在大型活动中的应用

为了提高城市干道在大型活动交通消散过程的控制效率,利用能够反映交通流动力学特性的元胞传输模型CTM实现消散干道交通信号优化控制.基于CTM建立了消散干道单向交通动力学模型,提出了基于滚动周期的干线模糊控制优化方法,通过实时调整主路绿灯时间从而实现绿波控制路段总延误最小的优化目标.对一个由4个路口组成双向六车道干线道路算例进行仿真,在消散干道主路输入流量随时间变化的情况下,采用各路口绿灯时间一致的控制方案与各路口变化绿灯时间即优化控制方案2种情况下,主路消散方向上车辆总延误分别为4254和3825s.算例结果表明,优化方案对于减少主路消散方向的交通流总延误具有较好的控制效果.

基于CTM的干道协调控制相位差优化方法研究

为探讨城市干道双向协调控制信号相位差优化方法,基于元胞传输模型(CTM),建立了车辆实际运行状态的城市干道交通流模型与城市干道信号协调控制相位差优化模型;采用免疫遗传算法,提出了使城市干道双向信号协调控制系统车辆总延误最小的最优相位差优化方法;运用MATLAB 7.0编程建立的实验平台,对该模型及其优化方法进行仿真验证。结果表明:该相位差优化方法得到的车辆平均延误分别比传统图解法、数解法减少26.2%,17.3%。

基于三维宏观基本图的城市机非混行交通研究

为解决城市交通中机动车与非机动车混合行驶造成的交通拥堵,提出一种三维宏观基本图的理论分析方法,探究机动车与非机动车混行交通流的微观运行特征和宏观演化规律,揭示在非机动车干扰下交通拥堵的形成、传播和消散机理。先分别建立描述非机动车流的元胞自动机模型和机动车流的元胞传输模型,并借助非机动车越线次数函数将两个模型耦合;然后,在Simulink仿真平台上,运行该耦合模型以求得路网的三维宏观基本图,并以此分析非机动车驶入流量与路网平均流量、冲突次数三者间的相互关系;最后,提出提高路网硬隔离占比和加大非机动车道宽度的两种方法,借助三维宏观基本图来验证其缓解交通拥堵的效果。研究结果表明:三维宏观基本图的分析方法可量化机动车和非机动车冲突的影响,指导混行交通拥堵的治理,该结论为改善中国城市交通出行秩序和出行环境提供了参考。

基于需求预测与CTM的高速公路交通事件影响范围预测

交通事件在高速公路上经常发生,其时间与空间上的不确定性,以及对上游路段和相邻国省道带来的动态衍生影响,使得提前制订具有针对性的预案难度很大。如何快速预测交通事件的影响范围以及交通管控措施的实施效果,成为高速公路应急处置管理的基础。提出基于交通需求预测与元胞传输模型相结合的技术,首先通过卡尔曼滤波算法估计和预测交通需求矩阵,并将上述交通需求加载在元胞传输仿真模型中模拟未来路网的交通运行状态,用于实时、快速预测交通事件发生后未来短时的交通拥堵发展态势。基于该技术,开发了公路网交通运行状态预测系统,通过实际数据的测试,证明该系统在公路网交通事件影响范围预测方面具有良好的精度,并且预测精度随着路网基础交通量的增大而提高。

基于CTM快速路事故下交通流牵制同步仿真

针对交通事故引发的城市快速路拥堵问题,在分析事故路段交通流特性基础上,对事故点上下游元胞重新划分,重构节点并建立了元胞传输模型改进的节点交通流仿真模型,结合复杂网络理论修正节点耦合模型,以牵制同步为目标设计多入口匝道协调控制器,推导出系统稳定性条件,得到优化后需调节的入口匝道范围和调节参数,通过具体仿真予以验证。结果表明,采用所提方法,能在快速路出现事故后以小的匝道调节范围代价达到抑制交通拥堵,提高道路通行效率的目的,最大限度降低事故所造成的影响。

基于深度强化学习的平滑车速控制系统

为调整不同路段的限速值,平滑交通流,从而提升高速公路车辆通行的安全性和效率,针对交通瓶颈区设计一种基于深度强化学习的平滑车速管控系统。该系统主要包含动态限速启动、限速值确定与更新和情报板动态发布等3个模块。将深度强化学习算法DDQN(Double Deep Q-Network)引入系统中,提出一种基于DDQN的平滑车速控制策略,从目标网络和经验回顾2个维度提升该算法的性能。基于元胞传输模型(Cellular Transmission Model,CTM)对宁夏高速公路某路段的交通流运行场景进行仿真,以车辆总通行时间和车流量为评价指标验证该系统的有效性,结果表明该系统能提高瓶颈区内拥堵路段车辆的通行效率。

基于元胞自动机的某无人系统供电网络故障分析

无人系统供电网络中,当系统中的某一个子系统发生故障退出系统运行时,可能会促使临近子系统发生故障,最终导致整个无人系统的连锁故障。将元胞自动机理论应用到某无人系统供电网络故障分析中,提出并搭建了应用元胞自动机来模拟供电网络故障机理的元胞自动机模型,并提出计算方法,最终得到无人系统供电网络故障传播路径,研究结果表明这种方法能够有效地揭示各故障间的模型关系,为实际工程的故障分析提供理论依据。

自由流速度变化下快速路路网性能变化研究

在经典元胞传输模型的基础上,采用上下匝道无控制策略构建快速路元胞传输模型。依据模型算法对城市快速路进行仿真,分析广义路网容量和狭义路网容量与系统总延误之间的关系。仿真结果表明:在自由流速度逐渐增大情况下,城市快速路总延误先减小后增大,而广义路网容和狭义路网容量都是先增大后减小,总延误谷值与路网容量峰值相对应。确定该结论在一定条件下与城市快速路越快越堵悖论具有一致性。

基于智能交通信息的预期与适应性元胞传输模型

动态智能交通(ITS)信息在微观层面提升驾驶员的预测能力和适应能力,在宏观层面表现为车队群体的预期性和适应性.本文引入期望密度/速度函数以及预期性和适应性调节系数扩展了元胞传输模型,弥补了原始模型未考虑ITS信息影响的不足.线性稳定性分析和收敛性仿真结果表明预期性和适应性会减少弛豫带来的负效应,增大交通流的线性稳定域,不同的状态调节系数组合刻画了不同程度的预期性和适应性,改变了平衡曲线与收敛速度,智能交通信息将有益于辅助安全驾驶和减少道路拥堵.

基于元胞传输模型的应急交通疏散研究

为降低台风、飓风、洪水等严重自然灾害情况下的人员伤亡和财产损失,研究大范围应急交通疏散变得越来越重要。以元胞传输模型(CTM)理论为基础,以最小化总行程时间为目标函数,构建应急交通疏散模型。基于数值求解与微观交通仿真方法,采用MathProg和Lp-solve对应急交通疏散模型进行数值求解,并利用VISSIM软件对疏散过程进行微观仿真。通过案例应用,将数值结果与仿真结果进行比较分析,得出两者具有较好的一致性。

交通事件持续时间预测及参数标定

有效的交通事件管理应基于精确的交通事件持续时间预测。交通事件持续时间包括4个部分:事件发现时间,事件响应时间,事件清除时间和交通恢复时间。提出了基于元胞传输模型的交通事件持续时间预测模型以及参数标定方法。实测数据和仿真数据对比结果表明,基于元胞传输模型的交通事件恢复时间预测方法具有较高的精度。

基于元胞自动机的轨道交通客流拥堵传播研究

随着轨道交通网络化运营的发展,客流拥挤己成为大城市轨道交通常态.本文基于元胞自动机建立轨道交通大客流拥堵传播仿真模型,研究通勤大客流情景下城市轨道交通车站与区间拥堵状态传播问题.该仿真模型克服平均场理论的局限,通过建立局部交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用,定义列车满载率作为传播强度的衡量指标.从网络层、线路层和车站层构建指标,定量分析大客流拥堵传播规律.结果表明,本文模型可用于分析可预见性的大客流,预测客流在轨道交通网络中的传播规律,为客流控制策略的制定和评价提供依据.

考虑优先权的人群安全疏散动态模型

为制定合理、高效的应急状况下建筑物内人群疏散方案,考虑拥堵对人流速度的影响及疏散中不同人员特点,对建筑物内人群疏散动态实时分配问题进行研究。首先,采用元胞传输理论将建筑物内复杂的结构转化为元胞—连接桥路网模型,进而以最短疏散时间为目标函数、元胞流量守恒和流量传播为约束条件建立线性优化模型。通过对模型的求解可以得到不同优先级人员的网络清空时间、各路段实时人员数量及路径选择最优方案。案例分析结果表明,疏散过程中人员的优先级差异以及拥堵的发生均会影响不同人员的网络清空时间,因此,针对建筑物内人群疏散进行建模时,应考虑以上因素。

基于细胞传输模型的交通流仿真特征及适用性研究

运用对比分析的方法,对基于细胞传输模型(CTM)的交通流仿真的特征及适用性进行了研究。通过对仿真结果数据进行分析,比对了CTM和Vissim 2种仿真方法的不同特点,对其各自的适用性进行说明。在描述未饱和交通流问题时,CTM和Vissim具有一致性,而CTM在描述过饱和问题上具有优越性。相对而言,CTM对流密速基本关系的覆盖范围较广,基于CTM的仿真模型扩展性和灵活性较好,对于科学研究具有较好的适应性;而Vissim发展较为成熟、应用方便,具有更高的工程应用价值。

一种数据传输网络元胞自动机模型的研究

根据现实的计算机数据传输网络,建立了一种数据传输网络元胞自动机模型,研究了在周期边界条件下路由节点最大发送速率和系统密度对路由节点的排队长度和发送速率的影响。计算机模拟结果表明,路由节点的平均排队长度与系统密度成线性关系,路由节点的发送速率与其最大发送速率和系统密度有关。利用平均场理论求出了发送速率与系统密度的解析关系。

采用元胞自动机的甲型H1N1流感传播模型研究

运用复杂系统元胞自动机原理,研究突发传染病事件的演化机理。通过对H1N1流感的特征分析,利用元胞自动机模拟复杂系统的行为演化的特点,建立基于元胞自动机的H1N1流感传播模型,并对甲型H1N1事件进行了模拟仿真。模拟仿真结果与实际基本吻合,加深了对甲型H1N1流感传播规律的了解。

城市道路交通元胞传输模型构建方法及评估优化

随着我国经济的发展和城市化进程的加快,缓解和预防交通拥堵成为众多城市发展的先行规划。在城市交通工程中,合理地改进交叉口设计对提高城市路网的运输效率有重要意义。该文主要从两方面对交叉口进行了研究。首先从动态网络交通流出发,研究交叉口的渠化设计方法;其次将渠化设计方法应用于实证,分析其应用效果。

基于前馈神经网络的改进交通流元胞传输模型

宏观交通流模型是交通估计、预测以及交通控制的基础。元胞传输模型(The Cell Transmission Model,CTM)已经被认为是一种能够实际应用到交通状态预测的建模方法。元胞之间交通流量的传输关系在交通状态预测精度方面起着重要的作用。但是,在实际的交通条件下,这种传输关系是一种非常复杂的非线性关系。原始的CTM交通流之间的简单函数关系在一定程度上与实际不符。为了提高CTM的精确度,本文提出了一种改进的元胞传输模型,在该模型中,使用前馈神经网络描述元胞之间交通流的非线性关系。准确地说,我们采用前馈神经网络利用交通感应线圈检测的历史数据训练参数,来改进模型的精度。然后,我们使用VISSIM构建京通快速路的一段快速路模型,使用该模型比较本文方法与原始方法的性能优劣。仿真结果表明,在预测交通流状态方面,本文提出模型的要比原始模型有更优的性能。