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结伴是行人运动中的普遍行为,且对行人的整体运动具有显著影响,因此仿真行人运动时,有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景,首先利用视频观测数据,深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后,区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者),基于社会力模型原理,结合颗粒流理论,建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型,并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后,以某一地铁通道作为实例,通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性,并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响,得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持,为通道内行人组织提供帮助. 相似文献
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为研究地铁站的精细化分类问题,利用基于出行链分析的通勤出行识别方法筛选通勤客
流,结合早晚高峰的进出站客流量,识别车站的职住功能特征;基于百度地图开源平台抓取POI
(Point of interest)数据,从用地功能角度进行组合归类,得到细粒度的车站周边土地利用特征。结
合以上两类特征,建立基于非监督学习K-Means++方法的地铁车站分类模型,将北京地铁307个
车站分为7类。根据其客流和周边用地特征分别识别为配套设施开发完善的典型居住型车站,具
有商业开发潜力的典型居住型车站,配置一定工作岗位的居住型车站,高度开发的典型工作型车
站,职住结合的工作型车站,旅游休闲型的车站,以及尚待开发的远郊车站。经过分析,该分类结
果与实际情况高度吻合,验证了模型的有效性,可以为城市规划及车站周边土地开发提供依据。 相似文献
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为优化城市轨道交通车站服务设施设计,研究车站服务设施对客流集散的影响,基于随机服务理论描绘车站客流集散过程,并利用设施服务强度、设施协调度和设施服务水平等级对集散情况进行评估。以轨道交通车站内各类服务设施为建模对象,考虑设施服务及客流到达规律,基于随机服务理论,分别构建服务型设施、通过型设施、集散型设施随机服务模型,并通过Simulink仿真平台建立车站客流集散随机服务网络模型,通过行人跟随实验获得的实测数据验证模型的有效性。同时模型还可通过更改到达和服务分布、服务台等参数,实现对不同车站的仿真,无需重新建模,具有较好的普适性。 相似文献
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结伴是行人运动中的普遍行为,且对行人的整体运动具有显著影响,因此仿真行人运动时,有必要考虑结伴行为. 本文以地铁内一般通道为空间背景,首先利用视频观测数据,深入分析了通道内的结伴行为特征. 然后,区分普通个体行人、结伴行人及结伴群体中的不同角色(领导者、跟随者),基于社会力模型原理,结合颗粒流理论,建立了包含驱动力、接触力、排斥力3 个子模型的行人运动模型,并构建了考虑结伴行为的行人仿真平台. 最后,以某一地铁通道作为实例,通过观测数据及对结伴行为的刻画验证了该仿真模型的真实性及有效性,并分析了不同结伴比例对行人流平均速度的影响,得出行人速度随着结伴比例增大而减小的结论. 该模型可为进一步完善地铁枢纽的行人运动仿真模型提供理论支持,为通道内行人组织提供帮助. 相似文献
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