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基于Agent的轨道交通通道内行人行为研究和通道优化

时间:2015-11-24 11:41来源:www.e-lunwen.com 作者:lgg 点击:
本文是公路工程论文,由于轨道交通通道的设计大都依赖于行人流的预测和经验公式等宏观数据,这样建成的通道难以应对突发状况,同时在客流不断增长的情况下也难以再满足将来客

1绪论


1.1研究背景和研究意义
近几年,我国的轨道交通得以大量的发展,建设里程不断增长。截止到2013年底,实现地铁远期规划的城市就有四十多座,远期规划里程在800公里左右的就有10座左右,中国即将进入地铁时代。进入21世纪以来,轨道交通建设里程急剧增加。到2015年底,北京有望建成“三环、四横、五纵、七放射”的综合轨道交通网。服务水平不断提高,地铁客流不断增加。据相关机构统计,2012年,北京每名"地铁族”每天平均乘距为15公里左右,平均换乘次数0-2次。2013年以来,轨道交通路网客运量更是不断上升,多次突破历史峰值,先后突破900万人和1000万人次大关。同时,“地铁族”增多,使得地铁车站早晚高峰限流。这是由于初期的客流预测的不准确,地铁交通中出现了拥堵现象,特别是北京地铁早晚高峰,拥堵不堪,严重浪费了人们的出行时间、降低了人们的生活质量。同时,当遇到特大暴雨,火灾等突发状况,解决拥堵,顺畅的疏散行人显得尤为重要。为了缓解交通压力,在一些设施处人为设置栅栏,延长了换乘时间。所以解决换乘问题需要统筹考虑、综合治理。行人作为轨道交通的主体,其安全和对地铁交通的满意程度尤为重要,要想提高地铁的换乘效率和服务水平,对行人运动的研究显得尤为重要。行人的群体运动问题也越来越受到学者的关注。为了更好地研究行人的运动,需要依赖行人运动参数的统计、行人运动理论的研究和行人仿真技术的提高。实现成千上万个行人实际运动的准确高效模仿,不仅对于地铁设施的设计具有重要的意义,而且对于其他潜在领域的研究也有重要的借鉴和指导意义。行人运动研究潜在的应用领域主要有:行人设施的设计、行人管理和行人逃生分析⑴。
………


1.2国内外研究综述
与本文研究相关的内容包括行人仿真模型研究、行人流数据观测和状态研究、行人仿真平台研究等。行人仿真模型研究为行人流仿真分析提供仿真分析的方法,行人流数据观测和状态研究为理论提供现实数据支撑,而行人理论的可视化则要借助于行人仿真的平台。国外对行人交通的研究最早始于二十世纪50年代,由于条件有限只对行人流进行定性的描述,对行人参数进行简单的分析,这些奠定了行人流研究的基础。通过半个多世纪的发展,速度、位移等仿真变量能够实地测量,大量的行人运动数据也得到了收集,行人仿真理论获得了长足的发展,涌现了一大批仿真模型。根据行人运动的描述细节程度不同,把行人仿真模型分为宏观模型、中观模型和微观模型。微观模型中根据行人之间的作用方式和时间更新算法的不同,模型可分为连续型模型(社会力模型等)和离散型模型(元胞自动机模型等),离散型模型中行人状态和时间均为离散的[3]。由于微观模型既能体现宏观模型的特征,又能从细节上描述行人行为,因此微观模型得到了广大研究者的青睐。
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2元胞自动机的基本原理


CA (元胞自动机)模型不同于力学模型,元胞模型没有力学模型那样复杂的力学公式,而是仅仅依靠简单的行为规则描述产生复杂的行人运动现象。元胞自动机模型不仅可以表现行人个体的微观行为,而且能够产生宏观现象(快即是慢效应、集聚效应和成行现象等)。以下将对行为规则的不同实现方式进行论述。


2.1普遍化的车辆交通CA理论
在此模型中每个行人都具有一个偏好行走方向。运用一个3X3的偏好矩阵来表示行人运动的可能性(格子被占据的情况下,行人不会向此格子运动)和速度。行人走向具有最大可能性的格子。图2-1中表示行人没有运动,其他的8个表示行人向相应的邻居格子运动。方法一:当多个粒子共同竞争同一个目标元胞时,相对可能性最大的格子中的粒子被允许进入这个格子,其他格子中的粒子保持不动,如图2-2所示。方法二:随机选择一个粒子进入格子,其它粒子保持不变,每个粒子都是等概率的被选中。
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2.2 地板场 CA 理论(Floor Field)
在地板场理论中,行人运动受到周围元胞的占用情况、偏好矩阵、动态地板场值和静态地板场值等因素的影响[87]。在不同的场合下,以上四种因素的影响程度不同,如在正常情况下行人能看清出口的位置,因此静态地板场的影响较大,而当在充满浓烟的情况下,出口看不清楚,大部分行人会跟随别的行人行走,这样动态地板场的影响就会较大。因此可以调整各个因素的親合系数来表示不同的情况。Blue的元胞自动机理论是基于规则描述的元胞自动机理论,更新规则为同步更新。具体规则描述如下:第一步:通道分配规则一:检查相邻通道。如果直接相邻的左(右)元胞不能进入,则左右元胞被占据并执行规则三,否则执行规则二。规则二:确定相邻通道是否为空。如果左(右)次邻元胞被占据,则左(右)通道以的可能性被占据,然后执行规则三。规则三:确定行人是否必须留在当前通道。如果行人的左侧邻近通道和右侧邻近通道都被占据,则行人?留在当前通道,否则执行规则四。规则四:行人进入具有唯一最大空隙的通道。计算当前通道和未被占据的相邻通道的空隙。如果只有一个空隙为最大值,则行人进入具有最大值的通道,否则执行规则五。
………


3轨道交通枢纽站内客流调研.......21
3.1行人运动的基本特点和特征......21
3.2轨道交通车站内行人行为运动特点......21
3.3轨道交通通道内行人行为运动特点......22
3.4轨道交通平面通道内行人数据调查和统计分析......23
3.5本次调研结果与己有数据的对比情况......54
3.6小结......56
4基于AGENT的行人微观仿真CA模型......57
4.1建模技术及建模平台......57
4.2系统建模方法......59
4.3小结......69
5仿真结果分析......71
5.1取定不同的速度,研究行人的速度-密度曲线......71
5.2不同通道宽度对行人运动的影响......73


5仿真结果分析


5.1取定不同的速度,研究行人的速度-密度曲线
首先,先取定一种速度的行人,这里取定与平均速度最为接近的速度,即1.35m/s。研究随着密度的变化,平均速度的变化情况。模型中通道的宽度为3格子宽,长度为100格子长,最多能容纳的行人数量为300人。通道为环形通道,即行人运行到通道的末端时再运行出现在通道的始端,如此运行,保证密度的恒定。运行模型10000秒,得到行人在此密度下的平均速度。在NetLogo上运行模型,并用origin软件进行拟合,得到图5-1。图5-1单一速度下(1.35m/s),随着密度的变化平均速度的变化情况,从图中可以看出,行人的速度-密度关系呈直线关系,且通勤行人(Fruin)的自由行走速度和本文的自由行走速度(1.35m/s)接近Commuters (Fruin)曲线和本文所得到的速度-密度曲线有一定的差异性。这可能是因为地域不同,简化处理程度不同造成的。把3.4.4中在上班高峰时的密度1.5625p/m2分别带入算式1和算式2,得到计算结果为1.14m/s和1.05m/s,与调研得到的此密度下的平均速度1.16m/s进行比较,得到的误差分别为-1.75%和-9.48%。误差比较小。且算式1的效果更好。再把上班高峰时的密度2.3438p/m2分别带入算式1和算式2,得到计算结果为0.78m/s和0.74m/s,与调研得到的此密度下的平均速度0.76m/s进行比较,得到的误差分别为+2.63%和-2.63%。误差比较小。因此,得到结论,以要研究的人群在自由行走的情况下的平均速度为最大速度的行人模型,可以很好的模拟此类型的行人在不同的密度下的运动。同时,可以根据实际情况,调整模型中不同速度组的行人的比例,使得结果与实际情况更符合。以上研究得出行人的速度-密度曲线符合高斯分布,通过速度-密度曲线就可以得到不同密度下的行人速度,为设施的设计和优化提供依据。


……….


结论


行人行为研究是涉及到交通工程、统计科学、安全科学、人机工程的一门复杂交叉研究,因此对于轨道交通内行人行为的研究和评价相当困难,本文在实际调研和观测的基础上,分析和改进已有研究理论,使模型更符合现实状况,并在NetLogo仿真平台上建立了基于元胞自动机的通道行人仿真微观模型。研究通道内行人行为运动的特征和通道几何参数对行人运动的影响。最后将仿真结果与STEPS软件运行结果和实际调研数据进行对比,在此基础上不断优化仿真程序。本文的主要研究成果与结论如下:
(1)首先对已有的元胞自动机理论进行了系统的研究与分析,包括基本的车辆交通元胞自动机理论、地板场元胞自动机理论、经典的Blue, VJ.元胞自动机理论以及基于动态参数的元胞自动机理论;
(2)采用跟随测速的方法,对西直门站(4—2)单向通道、崇文门站(5—2)单向通道、知春路站(13—10、10—13)带隔离栅栏双向通道和军事博物馆站(1—9、9—1)带隔离栅栏双向通道进行了实地调研,在收集已有行人行为特征和运动参数的基础上,实地观察并总结了轨道交通枢纽内和通道内行人行为的基本特征,并对各个通道内行人的基本参数进行了总结和对比,找出差异性及原因;
(3)运用并改进已有的元胞自动机理论,在NetLogo仿真平台上建立仿真程序,再现了通道内单向和双向行人流运动,并研究了行人组的不同组成比例和不同速度,对整个行人群平均速度和疏散时间的影响,研究了通道基本参数对行人运动的影响。建立了以上各种情况下的速度-密度和时间-密度曲线。
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参考文献(略) 

(责任编辑:gufeng)
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