Effects of shadow evacuation on megaregion evacuations

Transportation systems serve important roles during emergencies, in particular for evacuations. However, efficient travel during these life-and-death scenarios can be adversely impacted by external conditions, such as unnecessary and unneeded travel. This research sought to enhance the understanding of the effects of these conditions by analyzing shadow evacuations, and their impact on regional traffic operations in megaregions, more broadly. The research was based on simulations of a range of hurricane evacuation threat scenarios in the Gulf of Mexico building upon prior study using TRANSIMS. These assessments are also targeted at what many assume could be worst case evacuation conditions and pushing the limits of current simulation modeling capability. Among the broader findings of this work was that shadow evacuation participation rates did not significantly impact the evacuation clearance times within mandatory evacuation areas of the megaregion as long as demand could be temporarily spread out. This finding does not, however, suggest that the shadow evacuations have no impact on evacuation processes. High rates of shadow evacuees can cause significant congestion if they are not able to exit critical routes before mandatory evacuees reach areas further away from the coast.     

行人通过人行横道交通行为初步分析

为了了解行人通过人行横道时的交通行为特性,对不同地区行人通过人行横道时的速度进行了调查和分析。分析结果表明行人通过人行横道的交通行为受年龄、地域等的影响有显著差异。     

深埋地铁车站人员紧急疏散计算

提出深埋地铁的新站型,进行紧急疏散演算, 探讨针对深埋地铁新站型的人员消防疏散的计算问 题,通过计算来验证和归纳深埋地铁站在建筑设计时 应重视的设计要点,为未来深埋地铁车站的设计提供 参考。将两座车站的客流代入两个深埋车站的新站型 中,根据国家标准和新地标的疏散公式进行计算。结 果表明: 首先,新站型的建筑形式是成立的,可以满足 国家标准疏散的要求; 其次,两个计算公式均反映了客 流与疏散设施的匹配度问题,当客流较大时,需增加通 行设施的数量以及缩短站厅层至站台层的距离来满足 疏散要求; 再次,通过北京新地标的公式计算发现,在两 种站型通行设施数量相同的情况下,影响深埋车站人员 疏散时间的两大因素是站厅至站台的距离和客流。     

上海轨道交通世纪大道站防火卷帘门误降引起的思考

从上海轨道交通世纪大道站所发生的一次防火卷帘门误降事件入手,介绍了世纪大道站在换乘形式上的选择,以及在防火分区及安全疏散设计上相关规范的要求和做法,通过分析事件发生原因提出了大型换乘枢纽站防火设计上的新思路.     

基于GEM算法的地铁车站乘客疏散能力研究

为分析和提高地铁车站通过设施的疏散能力,保证乘客的运行安全,在分析地铁车站行人流运动特性的基础上,利用GEM(generalized expansion method)算法,求解地铁车站乘客疏散模型,通过计算得到车站疏散设施的拥堵概率、吞吐量等指标,给出地铁车站疏散能力的瓶颈点。以西直门地铁站为案例,证明将GEM算法应用于解决地铁车站人员疏散问题的可行性,并在此基础上提出合理的进站线路疏散优化方案。     

城市云道的人致振动舒适度分析

综合对比了国内外规范对于人行桥通行舒适度的规定,并以某城市云道工程人行桥为研究背景,利用大型通用有限元分析软件Midas/Civil建立背景工程的有限元模型,计算了其在人群荷载激励下的加速度响应,最后参考德国人行桥设计规范中的舒适度评价方法对该人行桥进行舒适度评价,并提出了相关建议.     

基于人-车交互的行人轨迹预测

针对行人轨迹预测具有复杂、拥挤的场景和社会交互问题,基于长短时记忆网络（Long Short-term Memory Network, LSTM）对行人与车辆、行人与其他行人的交互进行建模,提出一种基于人-车交互的行人轨迹预测模型（VP-LSTM）。该模型同时考虑了行人与行人的交互、行人与车辆的交互,更适用于复杂的交通场景。所构建的VP-LSTM包括3个输入,以行人的方向和速度作为历史轨迹序列输入,行人与行人的相对位置作为人-人交互信息输入,行人与车辆的相对位置作为人-车交互信息输入。该方法首先设计扇形人-人交互邻域和圆形人-车交互邻域来准确捕捉对被预测行人有相互作用的行人和车辆;其次建立3种不同的LSTM编码层来编码历史行人轨迹序列、人-人、人-车社交信息;然后定义人-人、人-车交互的防碰撞函数和方向注意力函数作为人-车、人-人社交信息的权重,进一步提高社会信息的精度;再将人-人、人-车交互信息输入到注意力模块中筛选出对行人影响大的社会信息;最后将筛选后的社会信息与行人历史轨迹序列一起输入到LSTM神经网络中进行行人轨迹预测,并在构建的DUT人-车交互数据集上验证提出的网络。研究结果表明：提出的方法能够准确地预测出交通场景中,人-车交互行人未来一段时间内的运动轨迹,有效提高了预测精度,提高了智能驾驶决策的准确性。     

轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素分析

轨道交通车站突发事件下乘客的心理行为对安全疏散具有重要影响。将轨道交通车站应急疏散乘客心理行为影响因素概括为环境信息、引导信息、受度信息及乘客基础信息等四个方面,并加以分析。探讨了影响因素的作用机制,针对相应因素提出了指导应急疏散的建议。     

轨道交通大客流换乘站客流组织仿真分析——以深圳会展中心站为例

为有效应对轨道交通网络化运营初期可能出现的客流拥挤等问题,运用行人仿真方法进行客流组织方案的动态检验和调整。以深圳会展中心站为例,选取适当的仿真参数和评价指标,对车站客流组织进行防真,分析客流拥堵原因,提出客流组织调整方案,并对调整方案进行仿真及评阶。总结了车站行人仿真在指导车站客流组织方面的普遍适用性。     

地铁车辆紧急疏散门系统结构研究与选型建议

介绍了国内、外地铁车辆采用的两类紧急疏散门系统,从结构形式、疏散模式、承载及疏散能力等方面对这两类紧急疏散门进行研究分析与对比,并提出地铁车辆紧急疏散门系统选型建议。