Emergency Evacuation Routing at Sutong Bridge Based on AHP Method

为了应对突发事件对交通运营造成的影响,必须建立突发事件的交通疏散预案.以苏通大桥为例,根据应急疏散的特点,分析了应急路径选择环节中的各种影响因素,选取平均疏散距离、路网基础设施建设、疏散路网的服务水平、疏散平均等待时间4大因素作为影响应急路径选择的决策属性,应用层次分析法进行权重分配.根据在最短时间内疏散的流量最大的目标,建立数学模型,运用Lingo分析运算,得到了路径选择方案.该研究可帮助应急调度中心提供科学的车辆线路调度决策,从而提高应急救援工作的响应能力.     

地铁站人员疏散路径选择行为分析及Logit建模

掌握地铁站的密集人群在应急疏散过程中的路径选择行为规律,对于紧急情况下保障地铁站人群安全具有重要意义.但现有针对疏散路径选择行为的研究多局限于主观分析与优化算法设计,尚缺乏结合实测数据的客观机理和建模研究.为此,基于地铁站疏散演习数据,重点针对疏散路径中的3个路径选择决策点,提取了这3个位置每个可选路径方向上的人流量、疏散引导信息、人员行为以及每条路径的属性数据,分析了有引导和无引导情况下的人员疏散路径选择行为规律.发现疏散人员在选择路径时具有跟随性,且更倾向于选择人流量大的路径.在本次演习中,3个有疏散引导的方向上,疏散人员对引导的服从率分别为47.25%,51.35% 和84.97%,表明了疏散引导人员的关键作用;基于疏散演习数据,构建了包含6个影响因素的人员疏散路径选择行为的Logit模型,并对每个路径选择决策点分别进行了模型参数逻辑回归求解,结果表明,模型都能够通过卡方检验,整体预测正确率分别为76.1%,86.2% 和91.2%.模型可直接计算得到在该疏散演习条件下,3个路径选择决策点处每个疏散人员根据实时情况作出判断后选择每条路径的概率.对于微观人群疏散模拟来说,该方法对预测真实情况下人员路径选择和疏散时间具有明显的价值.      

公路隧道人员疏散速度与个体属性相关性研究

为定量分析个体属性对公路隧道内人员疏散速度的影响,在全比例尺公路隧道烟雾环境下开展了人员疏散试验。根据123条有效试验结果数据,对试验参与者疏散速度与个体因素进行相关性检验,检验结果表明,性别、年龄、隧道逃生知识掌握程度及逃生培训经历等4种个体因素与疏散速度显著相关,职业、隧道出行频率与疏散速度相互独立。在相关性分析结果的基础上,采用回归分析构建疏散速度与4种相关因素的线性模型,模型标定结果显示,性别变量对疏散速度的影响无统计学意义;此外,逃生培训经历变量对疏散速度的影响程度最大,年龄变量的影响程度最小。可见,加强面向出行者的隧道逃生培训教育工作,对提高隧道内突发事件下的人员自我疏散能力具有重要意义。     

基于舆情传播理论的应急疏散需求演化特性研究

为更准确的刻画应急疏散需求演化规律、揭示演化特性,进一步准确预测应急疏散交通需求、为制定应急疏散策略提供量化支撑.分析影响疏散需求演化的因素,构建了基于舆情传播理论的应急疏散需求演化微分方程模型;从微观个体的角度,定义基于舆情传播的个体交互规则并建立多智能体模型,并运用仿真方法刻画疏散舆情在社会网络结构上的传播过程以及社会联系紧密程度、个体敏感性、初始疏散者数量及分布等因素变换条件下疏散需求演化的差异性.基于舆情传播理论的应急疏散需求演化微分方程模型刻画了应急疏散需求曲线的宏观特性,该曲线斜率呈现"小-大-小"的"S型"曲线特征;随着初始疏散者数量从100增加至500、个体平均敏感性由25%增加至100%以及平均节点度由3增加至12,疏散需求达到90%的时间分别减少了62%,57%,90%,应急疏散需求曲线的整体速率增大,此3项因素主要影响应急疏散需求曲线的整体速率,对曲线的线形影响较小,而初始疏散者的分布类型对应急疏散需求曲线的线形及疏散需求增长速率的影响均较大;个体平均敏感性和社会联系紧密程度根据取值的不同,对疏散需求演化影响的敏感性呈现明显差异.      

公路网车辆行为时间价值计算方法研究

在总结国内外对车辆行为时间价值研究的基础上,提出了一种车辆行为时间价值计算方法--车型分类法.首先,对公路网上的车辆,按照其经济属性、社会属性和车型3个标准进行组合分类.然后,构建虚拟路网,并对各类型车辆的路径选择行为进行选择性偏好问卷调查,通过调查得到每类车辆选择各条路线的比例.最后,利用路线选择比例,通过建立交通方式选择数学模型,反算车辆广义费用,进而确定车辆的行为时间价值.车辆行为时间价值的计算对于确定车辆的广义费用,分析车辆路径选择行为具有重要意义,是交通流分配的关键环节,并且是交通流分析与预测的前提.     

泥石流灾害危险性现状评估及应用

泥石流灾害危险性现状评估是建设用地地质灾害危险性评估中的一项重要评估内容.分析了地质、地形地貌、水文及气象条件等影响泥石流形成的主要因素,论述了泥石流易发程度的多因素定性一定量分析法,并结合兰武二线实例进行了阐述.     

攻击性驾驶行为选择模型及影响因素敏感度分析

基于行为学理论和非集计方法,以160名驾驶人为研究对象,确定了影响驾驶人攻击性驾驶行为选择的影响因素变量及取值方法,建立了攻击性驾驶行为选择模型（多项Logit模型）。运用弹性值理论进行各变量对攻击性驾驶选择行为的影响程度与过程敏感度分析;最后选取58名驾驶人的驾驶行为数据进行计算,验证模型的有效性。结果表明：驾驶人人格和其他车辆违法情况2个因素对驾驶人攻击性驾驶行为影响较大,起决定性作用;该模型计算值与量表判定值相对误差在10%左右,模型精度可满足实际使用要求。     

基于MNL模型的居民出行方式选择行为研究——以南方某小城市为例

为明确城市居民出行方式选择的关键影响因素，调节城市居民出行结构，提高城市交通系统效率，以南方某小城市居民出行数据为研究对象，基于随机效用最大化理论构建多项MNL(Multinomial Logit)模型，分析了个人属性、家庭属性和出行方案属性对出行方式选择产生的作用。通过分析MNL模型统计回归结果，得出以下结论：1)个人属性中，年龄、性别、个人月收入、受教育程度、驾照拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；2)家庭属性中，住户小汽车拥有情况和摩托车拥有情况对居民出行方式选择行为有显著影响；3)出行属性中，出行时间和出行目的对居民出行方式选择行为有显著影响，而出行费用在出行选择过程中没有显著作用。     

考虑决策规则异质性的地铁应急疏散选择行为研究

为深入研究乘客在地铁应急疏散选择中的决策规则,考虑决策者的个体选择偏好与所面临决策环境的差异性,从相同决策者在不同情景下和不同决策者在相同情景下遵循的决策规则两个角度出发,分别建立混合Logit模型、广义随机后悔最小化模型和前景理论模型。通过将模型应用于上海世纪大道地铁站问卷调查数据,结果表明地铁应急疏散选择行为中存在决策规则异质性,即相同决策者在不同情景中遵循的决策规则不同,相同的决策者在到出口距离较近的情景中遵循后悔最小,在到出口距离较远的情景中遵循前景最大,在到出口距离更远的情景中遵循效用最大的决策规则;不同决策者在同一情景中遵循的决策规则不同,到该站的目的为通勤、上/下学但并非几乎每天都来的决策者在相同情景中遵循效用最大,到该站的目的为购物餐饮娱乐的决策者遵循前景最大,换乘或其他的决策者遵循后悔最小。决策规则的异质性在地铁应急疏散选择行为研究中不可忽视,将为制定合理的应急疏散策略提供理论依据。     

交通诱导信息对驾驶员路径选择行为影响调查分析

可变信息板通过向驾驶员发布实时路况信息,诱导驾驶员选择合理路径.影响驾驶员路径选择行为的因素是多元的,包括驾驶员个体属性、道路属性、可变信息板属性等.使用RP调查获取驾驶员行为数据,探讨交通诱导信息对驾驶员行为的影响.分析表明,交通诱导信息对驾驶员行为影响较大.在驾驶员个体属性中,驾龄和道路熟悉度对驾驶员行为影响最大;道路属性中,驾驶员对拥堵状态最为敏感;VMS信息中,年长的驾驶员偏好实际交通信息,年轻的驾驶员偏好驾驶建议信息.