基于元胞自动机的轨道站非收费区活动模拟

元胞自动机已广泛应用于紧急情况下的行人疏散,但对常态下行人的有序活动行为研究得很少．在排队理论、元胞自动机模型、有限自动机模型以及可视图理论的基础上,对行人的排队行为和活动驱动的寻路行为进行了建模．另外,考虑到行人活动的有序性、目的性以及方向性,提出了基于目标方向的行人运动行为模型．并利用面向对象的开发语言C#对轨道站的入口、售票口、闸机以及非收费区通行空间等物理环境和仿真行为模型进行了建模和实现．当修正夹角敏感因子取0．03时,仿真动画结果表明该模型能很好模拟常态下行人的行为．     

基于元胞自动机的城市道路偶发性拥堵交通行为模拟

以元胞自动机模型为基础,在传统的车辆换道规则上,引入驾驶人行为因素,根据不同区域交通流特点和驾驶行为特点,给出了不同的车辆换道规则,建立了一种适用于城市道路偶发性拥堵交通流行为分析的元胞自动机改进模型。并利用该模型,模拟分析了偶发性拥堵发生时不同车流密度的车辆排队和平均车速情况。     

地铁车站步行障碍行人避让行为建模与进出站仿真

为向步行障碍人群提供更精细化的出行服务,本文研究步行障碍行人微观出行行为,解析不同个体属性行人间的冲突避让行为机理。从行人的生理差异角度出发,扩展传统元胞自动机模型场域,同时改进场强模型和模型更新规则,建立步行障碍行人运动及避让行为的元胞自动机模型。通过构建行人运动场地实验,提取普通行人和步行障碍行人轨迹,分析其运动速度、运动偏移角度和横向移动距离等冲突避让特征参数,标定元胞自动机模型中的相关参数。场地实验结果表明,步行障碍行人的运动能力较差,自由度较低,其在冲突避让过程中的偏移角度和偏移距离均明显小于普通行人,主要通过降低行走速度进行被动避让。仿真结果显示,行人速度及普通行人、轮椅行人和婴儿车行人的横向偏移距离与实测数据的误差分别为2.74%、3.35%、6.71%、6.16%。最后,基于改进模型对上海地铁迪士尼站站台层乘客出站场景进行仿真,进一步验证了模型的有效性,并提出无障碍电梯布设的优化方案。步行障碍行人仿真模型的有效建立,可为地铁无障碍电梯等无障碍设施的规划和设计提供理论支持。     

一种基于方向模糊可视域的行人流疏散仿真研究

通过定义行人方向模糊可视域,改进了层次域元胞自动机模型.模型中,行人目标位置选择行为受到距可选位置的相对距离、方向模糊可视域内的行人之间的排斥力和吸引力三种因素的共同作用.分别模拟单个出口和四个出口,行人服从均匀分布的疏散场景.仿真结果显示,该模型不依赖于各因素的影响系数,从而避免了影响系数量化过程的主观性和疏散系统的限制性;该模型能够有效地模拟阻塞聚集,双拖尾等宏观自组织现象;在疏散过程中,如果行人保持一个适中的视野半径,就能够有效地提高行人流疏散效率.该研究有助于相关行人流疏散策略和方案的制定.     

车辆能源补给诱发交通拥堵的元胞自动机模拟

车辆能源补给需求的产生存在空间和时间上的随机性,可能会在能源供应站点形成聚集,进而影响正常道路交通.为此,本文将能源供应站点抽象为多服务台单排队系统,通过需求车辆行驶特征、能源补给行为特点的分析和元胞矩阵的设计,构建了开放边界条件下的能源供应站点元胞自动机模型.模型实验结果表明:模型能够实现车辆能源补给行为的模拟;需求聚集和补给行为会诱发道路拥堵现象,并会在需求高度聚集时加剧道路拥堵状态;通过模型实验可以明确需求聚集诱发拥堵的边界条件,而不同聚集程度下的边界条件对比结果证明了实施需求车辆引导的必要性.     

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元胞自动机是研究交通仿真的强有力工具。但以往的元胞自动机模型都对交通的局部规则进行大量简化,这种简化用于描述路段的车流规律是可行的,却很难真实反映交叉口复杂的车流运行状态。鉴于此,本文提出新的无信号交叉口二维元胞自动机模型。该模型的特点在于:(1)细化了元胞自动机交叉口模型;(2)引进了驾驶员在交叉口的微观行为模型,如车辆饱和流,跟车模型,穿越冲突交通流临界间隙理论等。这使得模型能充分考虑交叉口中各方向车流的冲突影响,更加真实地反映交叉口的车流规律。在此基础上,本文建立了一个单交叉口的仿真平台,经检验该平台是合理有效的。     

不同信息模式下车辆多站点目标选择及影响分析

特定条件下,车辆能源补给行为会恶化道路交通状况,而交通信息引导、共享技术的应用为这一问题的解决提供了可能性.为分析和明确该应用的效果,本文以道路和多个能源供应站所构成的系统作为对象,通过系统和车辆行驶的特征分析,构建了基于多服务台多排队的干线多站点元胞自动机模型.不同信息共享模式下的模型实验表明：模型能够模拟需求车辆对目标站点的选择过程;信息共享时,需求车辆聚集程度能够得到缓解,进而延缓了交通流饱和状态的出现;站点信息共享的系统优化效果好于路况信息共享,而相应拥堵边界条件的分析也明确了信息共享介入的时机.     

基于CA模型的城市轨道交通站台疏散仿真

为更好地模拟城市轨道交通站台区域乘客在突发情况下的应急疏散过程,为城市轨道交通运营管理提供高效的疏散方案,建立一种基于元胞自动机(Cellular Automata, CA)的站台疏散仿真模型。通过研究乘客行为特征选择采用冯诺依曼型CA模型作为站台的疏散模型;结合对疏散空间特点的分析确定基于动态规划的疏散路径规划方法,并给出最优路径的计算方法;根据站台乘客的初始分布提出基于欧式距离和综合考虑路径长度与排队时间的两种出口选择方案。最后针对仿真案例,运用上述模型和出口选择方案进行了仿真分析。结果表明:模型通过对每个乘客元胞进行疏散路径规划,实现了对乘客排队行为的模拟,符合运营管理介入情况下乘客疏散的实际情形;基于欧氏距离的出口选择方案可用于站台乘客初始分布大致均匀情况下的疏散仿真;综合考虑路径长度与排队时间的出口选择方案由于排队权重参数的引入,可较好地模拟站台乘客初始分布不均时乘客选择路径远但排队人数少的出口这一行为。模型的演化规则可成为运营管理人员组织疏散的依据。     

学区交叉口行人流元胞自动机模型

基于学区交叉口上下学时间段家长和儿童混合行人流过街特性,利用元胞自动机建立了学区交叉口行人过街模型.在模型中引入空格参数、方向参数和同向吸引参数,并综合考虑家长和儿童成对组合过街时的行为规则.通过仿真研究在双向行人流不均衡,以及家长和儿童组合比例不同的条件下,行人流速度—时间、速度—密度,流量—密度的关系,分析家长和儿童组合对过街行人流的影响.结果显示,当行人流中家长和儿童的组合超过一定比例时,会降低行人流过街的平均速度,加速行人流的拥堵,使得系统的临界密度值有所下降,并对行人流平均速度和流量在临界密度点的变化趋势有一定的影响.     

基于颗粒流离散元方法的行人动力学 模型及仿真研究

离散元方法是分析和求解复杂离散颗粒系统问题的一种高效力学数值模拟方 法,对于提高目前行人动力学模型中的求解效率,细致刻画行人运动中的力学关系具有 优势.本文利用颗粒接触理论中的软球模型描述行人的接触及挤压行为,以现有社会力模 型中的主观运动力作为外部输入,构建了基于颗粒流理论的行人运动模型,并在离散元 EDEM仿真平台上实现.通过对不同密度条件下行人运动行为及平均速度的仿真及统计, 对比实测数据,验证了模型的有效性;通过对比不同仿真平台的计算速度,验证了算法的 高效性.研究结果表明：模拟得到的行人流在不同密度下的行为符合现场观测,模拟所得 行人平均速度数据与实测数据基本吻合,所建模型具有较高计算效率.因此,基于颗粒流 理论的离散元方法能够实现对行人运动的模拟,且具有进一步的研究价值.     

地铁乘客对步行楼梯和自动扶梯的选择行为分析及建模

基于北京地铁6 个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序.利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律.研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素.本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合.此外,扶梯前排队人数少于25 人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25 人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显.不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降.     

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基于北京地铁6个换乘站客流高峰期乘客对上行方向步行楼梯和自动扶梯的选择行为调查数据,采用灰色关联法计算乘客选择行为影响因素的重要度并排序。利用模糊数学理论建立乘客的选择行为模型,并分析乘客选择行为与相关影响因素的变化规律。研究表明,楼梯高度、扶梯前排队人数、乘客携带行李情况为影响乘客选择行为的重要因素。本文建立的模型可较好地刻画乘客的选择行为,模型计算结果与实际数据较吻合。此外,扶梯前排队人数少于25人时,乘客选择楼梯的概率较小,受其他因素影响小;超过25人后,乘客选择楼梯概率随排队人数的增加显著增加,且乘客负重、楼梯高度越小,影响越明显。不同负重乘客选择楼梯的概率随楼梯高度的变化规律一致,并随楼梯高度的增加近似呈线性下降。     

交通信息系统在高峰期事故瓶颈中影响作用分析

根据驾驶者的行为模式建立了一个路径选择模型及排队模型.在高峰时期发生交通事故的情形下,通过对比行驶车辆在配备车载信息系统和未配备交通信息系统两种情况,分析事故瓶颈引起车辆阻塞占用道路长度与事故处理时间的关系的影响,论证交通信息系统对交通瓶颈的改善作用.通过案例分析予以验证.     

基于偏好序的高铁票价与售票时间窗联合优化

采用形式灵活且适用性好的偏好序模型刻画旅客购票选择行为，拓展现有高速铁路动态定价与售票控制策略联合优化的研究方法。按照票价变动范围划分客票等级，结合偏好序模型的特点，通过决策各等级客票售票时间窗进行售票控制，同时，在一定范围内优化各客票等级的票价，实现票价与售票控制的联合决策。本文在分析弹性客流的基础上，采用偏好序选择概率、 到达率和时间窗长度测算客票销售量。根据运营需要设定客票产品排序，以各客票产品停售时间和票价作为决策变量，建立以期望总收益最大为目标的非线性规划模型，并且将粒子群算法与线性规划精确求解嵌套求解模型。以京沪高铁为背景进行数值实验，结果表明：与固定各等级票价只优化售票时间窗的方案相比，联合优化方案可提升期望总收益约4.54%；不同需求水平下，联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案；期望总收益随着转移购买概率增加而增加，且不同转移概率取值下联合优化方案的期望总收益均高于固定票价方案。所提方案可为高铁列车动态定价和制定售票控制策略提供决策支持。     

考虑动态交通流的停车场车辆最优疏散模型

为有效地制定停车场车辆疏散方案,缩短车辆疏散时间,研究了考虑道路网动态交通流特征的停车场车辆最优疏散模型. 首先,根据排队论将停车场每个出口车道的车辆排队抽象成一个M/M/1/1排队系统,分析出口道路交通流车头时距对车辆离开率的影响,从而估算车辆在停车场内的排队时间. 其次,构建道路网节点交通流均衡模型和路段交通流均衡模型模拟车辆的疏散路径选择行为,并估算疏散车辆的行驶时间以及在交叉口的延误时间. 最后,选取一个具有4个出口的停车场进行车辆疏散仿真模拟. 研究结果表明:出口处道路交通流车头时距对停车场车辆排队时间、行驶时间和总疏散时间均有显著影响,并且车辆在道路网中最优路径的选择主要受非疏散交通流影响;该模型能模拟停车场车辆在疏散过程中的动态交通特征及时间消耗,根据出口处道路交通流车头时距动态调整车辆离开率,提升疏散效率.      

基于VISSIM的安德门站交叉口交通组织优化

针对地铁站点周边交叉口道路出现的交通拥挤现象,以南京地铁安德门站为例,应用VISSIM仿真模型,分析站点周边交叉口道路行程时间、平均延误、排队长度、停车次数、通行能力等指标,探讨交通组织优化方法,可为提高道路交叉口通行能力提供借鉴。     

考虑行人随机行为波动的改进社会力模型

为在仿真模型中更全面地反映行人特性,并研究随机行为对双向行人过街的影响,本文基于社会力模型建立了考虑行人随机行为的仿真模型.分析了随机行为对行人过街的影响,从速度和受力两个方面对行人随机行为进行建模,建立两个不同的行人随机行为模型.通过数值模拟,在双向行人比例1：1 的条件下,得到了考虑随机行为条件下行人的仿真轨迹和行人平均过街时间与行人总数的关系;此外在不同行人随机行为各向异性参数λ_αε 条件下,对比分析了仿真过街时间与经验模型过街时间.结果表明,行人随机行为导致过街时间增加,考虑随机行为后,改进模型二能够得到与实际相似的过街轨迹,当0.5<λ_αε <1时,改进模型二的行人仿真过街时间与利用经验模型得到的过街时间最为接近.     

基于多级排队模型的锚地规模仿真研究

通过分析锚地所在"航道-锚地-泊位"系统的作业流程,构建M/M/l/N～M/M/n/K两级排队模型,运用离散事件系统仿真软件Simevent对该模型进行建模仿真,以此来进行锚地规模的研究,并通过实例对该模型进行验证同时分析船舶到达率、泊位数以及锚位数的变化对平均等待时间和平均等待队长的影响.     

基于卡尔曼滤波的交叉口排队长度实时估计模型

为解决现有排队长度估计方法不能对排队长度进行实时秒级估计的问题，本文采用车联网实时数据，构建基于卡尔曼滤波的实时排队长度估计模型。首先，以当前时刻加入和离开排队队列的车辆数为输入变量构建状态转移方程，以当前排队网联车的数量和渗透率构建观测方程；其次，采用回归模型估计状态转移方程和观测方程的噪声协方差矩阵；然后，提出基于卡尔曼滤波方法估计排队长度的流程算法和模型性能评价指标；最后，基于实际数据构建仿真环境验证模型的有效性。结果表明：当网联车渗透率为30％时，平均绝对误差(MAE)，平均绝对百分比误差 (MAPE)和均方根误差(RMSE)的平均值分别为1.6辆，20.9％和2.5辆；当渗透率大于20%时，与基准方法相比，本文模型估计效果更优。