行人从众过街对机动车流延误影响分析

运用交通流可穿越间隙理论,通过对中国行人特有过街行为的分析,分别针对无信号交叉口和有信号交叉口情形建立了行人从众过街行为对道路交通流的延误影响模型,并运用道路实际数据对不同情形进行了模拟分析.结果显示,过街行人对道路车流的总平均延误随着行人从众过街行人等待容忍度的减小,呈现先平稳后急速增长的趋势:在有过街行人违章的情况下,随着过街行人流量的增加,呈先增后减的趋势.该结果反映出中国道路交通中,行人违章过街行为对交通流造成了严重延误影响,为提高交叉口通行效率提供理论基础.     

多障碍物场景中的行人运动模型

社会力模型是一类重要的行人运动模型,在行人建模仿真领域得到广泛应用.然而该模型仅能应用于简单空间场景,当空间中有障碍物,行人与目标点不满足通视条件时,行人不能绕过障碍,会出现穿透障碍、轨迹振荡等问题.本文引入规避障碍行为,与社会力模型融合在一起,实现行人在复杂二维空间中的运动.规避障碍行为的核心是确定绕行点,以期望行走路线最短为准则构造了求解绕行点的计算几何方法,并解决复杂空间场景中的多重遮挡问题.建立行人运动逻辑,设计渐进式路径规划算法,实现行人运动.开发了行人仿真系统,对所提出的模型进行验证.仿真结果表明:在多障碍物空间场景中,行人能自然的规避障碍,形成合理的运动轨迹.     

考虑结伴行为的行人流场域元胞自动机模型

与行人流疏散情景不同，在行人流聚集过程中，行人动力学特性具有一些显著的特点，如对目标位置的选择相对模糊不清，结伴同行的行人组凝聚力明显，组内行人存在着明显的跟随行为. 论文以行人流聚集过程为研究对象，分析结伴行为对行 人流聚集动力学的影响，扩展场域思想，提出一种扩展的行人流场域元胞自动机模型. 模型运用感知区表示行人对周边环 境的感知能力，提出用组内场对同伴间彼此凝聚、相互牵制的结伴行为进行建模. 行人转移概率的计算新添了组内场因子并 考虑了行人忽略场值的微小变化而保持原地不动的情景. 模拟实验成功再现了行人对独立空间领域的需求和结伴行人的聚簇 成团现象，讨论了行人组尺寸对聚集时间、行人间平均间距的影响.     

一种基于社会力的行人运动模型研究

人群运动过程中人与人、人与建筑之间的相互作用非常复杂,涉及到人的心理和行为特征、人群特征和环境特征等多种因素.以现有的社会力模型为基础,考虑到行人运动的各向异性、行人对于动态阻塞区域的避让行为,提出了一种改进模型.该模型能更为真实的体现人群的实际运动,模拟人群运动的分层自组织现象.将改进后的模型应用于人群拥挤的行为特性研究,其结论可为公共场合的建筑通道设计提供一些依据.     

多出口条件行人疏散的元胞自动机模型

在行人疏散元胞自动机模型的基本框架下,提出了一种针对多出口条件的静态场计算方法,该方法能成功解决疏散空间中存在障碍物的问题,在此基础上设计了满足多出口条件行人疏散仿真需要的模型更新规则。之后通过对行人出口选择行为的影响因素进行分析,将行人出口选择行为的影响因素归结为行人主观因素、客观因素和随机因素。根据随机效用理论,用效用描述了行人出口选择行为,建立了行人出口选择行为的多项Log it模型,并以此为基础完善了模型更新规则中的出口选择规则。最后通过计算机编程仿真研究了行人疏散时的理性程度、影响因素的敏感性系数等模型参数对仿真结果的影响。通过仿真表明,该模型能有效地显现多出口条件行人疏散特性。     

基于动态广义势能场的行人微观模型及仿真

为了改善既有行人微观仿真模型计算效率与模型精度的矛盾,遵循“时空离散,属性连续”的原则,建立“大网格,小时段”的仿真环境。根据障碍物空间占有率的大小将网格分为空地网格、完全障碍物网格、渠化障碍物网格和小型障碍物网格4类,研究不同“体型”行人通过网格的速度衰减变化,并引入机会成本,建立基于动态广义势能场的行人微观仿真模型。通过仿真实验,从行人步速、轨迹和基本图对模型进行验证。结果表明本模型能兼顾效率与精度,并充分体现行人特性的差异。     

一种应用于人群仿真的改进社会力模型

针对传统社会力模型在人群疏散过程中,难以处理行人轨迹单一、人群松散等问题,提出了一种改进的社会力模型.在原有模型基础上,通过考虑行人疏散过程中运动方向的选择,改进行人疏散过程中的轨迹;然后考虑行人疏散过程中恐慌情绪和吸引力的强度,再现行人疏散运动过程中自组织行为,并进行个人及群组模式下的模拟仿真;引入真实视频中自组织群...     

行人运动仿真研究综述

行人运动仿真是近年来仿真领域研究的热点之一。从行人运动仿真的研究意义和研究内容出发,介绍了国内外行人运动仿真研究发展历程和研究现状,论述了行人运动仿真模型的三种类型,分析了成本效益元胞模型、元胞自动机模型、磁场力学模型、社会力学模型、排队网络模型五种典型的行人运动仿真模型的原理和适用条件。最后探讨了目前行人运动仿真研究中存在的问题及未来的发展前景。     

顾客行为的离散选择模型及实证研究

离散选择模型是顾客行为研究的重要理论基础。相对经典的MNL和NL等模型,由于新提出的MDM和MMM模型,应用限制条件较弱,适用性较强,可以广泛应用到个人的行为研究中,本文就MDM和MMM的有效性展开研究。首先讨论了4种模型及它们之间的特征与联系,然后通过实证研究和多元非线性回归,分析不同模型下顾客购买行为的影响因素。理论分析和结果表明,随着顾客需求的多样化和个性化,MDM和MMM模型更贴合于实际,结果优于MNL和NL模型,并有广阔的应用前景。本文的研究将为企业的产品优化、营销方案设计提供理论基础和决策支持。     

基于目标跟踪与轨迹聚类的行人移动数据挖掘方法研究

随着物联网、大数据、人工智能等技术在安防领域不断取得突破性进展,公共视频监测系统近年来得到飞跃式发展.基于监控设备产生海量的非结构化视频数据,通过对监控视频中的行人轨迹进行分析和研究,可以挖掘出其中蕴含的行为模式,这对人群行为研究有着重要的研究价值.本文使用基于目标检测的多目标跟踪算法对地铁站出口,商场出口等场景中的行人移动轨迹进行提取,并在此基础上对行人的轨迹模式进行分析.针对行人轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,提出并实现了基于轨迹相似度的轨迹聚类方法.结果表明,该方法能够有效的提取行人轨迹,并且从大规模轨迹数据中提取出轨迹模式.     

基于有限理性约束的自适应人群疏散仿真模型

为有效提高人群拥堵时的疏散模拟精度,基于社会力模型和有限理性约束,提出一种自适应人群疏散仿真模型。该模型改进了传统社会力模型中行人自驱动力的期望方向和期望速度,对避障情况下行人的最优运动方向和速度进行自适应计算,同时引入有限理性路径决策机制,更为准确地描述行人在拥堵状态下的路径选择行为。结果表明：所提出的模型是可行有效的,行人的有限理性约束在人群密度较大的时候表现出疏散优势,更加符合真实情况下的人群疏散过程。     

用于估计信号交叉口行人延误的微观仿真系统

针对发展中城市中由定周期两相位交通灯控制的交叉口，建立了用于估计行人延误的微观仿真系统。信号灯周期被划分为一系列分相位，每个分相位持续1s。仿真系统包括车辆发生器、行人发生器、行人模型、统计模块等。其中，车辆发生器用于估算各分相位穿越人行横道的车流率，进而产生车辆序列；行人发生器用于产生到达人行横道的行人序列；行人模型包含若干行人行为规则；统计模块用于统计各分相位到达行人的平均延误，以及总的行人平均延误。最后，微观仿真系统用采集自西安市一个信号交叉口的数据进行了验证，结果表明它能比较准确地估计行人延误。     

改进YOLO的遮挡行人检测仿真

针对已有的YOLO(you only look once)模型在行人目标检测中对遮挡及多尺度行人易造成漏检和精度较低的问题,提出改进YOLO行人检测算法YOLO-SSC-s(YOLO-spatial pyramid poolingshuffle attention-convolutional block attention module-simplified)。修改YOLO模型骨干网络,增强跨尺度特征提取能力;在3个YOLO层前的不同位置引入空间金字塔池化模块以及空间与通道、组特征2种注意力机制,加强对不同尺度行人的特征融合;为了缓解网络模型过于复杂而降低检测性能,提高模型训练效率,根据实际情况对网络结构进行简化。实验结果表明：与YOLOv3等检测模型相比,YOLO-SSC-s可有效提高遮挡情形下中、小行人目标的检测精度、速度,降低漏检率。     

基于模型转换频率估计的低空目标分类

为解决传统机械扫描预警雷达的低空目标分类问题, 提出一种利用模型转换频率估计的飞鸟与无人机目标分类方法。首先, 建立可能的无人机和飞鸟目标运动模型, 进而对目标轨迹进行多模型滤波和平滑处理。然后, 通过估计目标的模型转换频率实现目标分类。仿真结果验证了所提方法的鲁棒性和有效性, 证明经过平滑处理的目标分类结果优于仅经过滤波处理。针对低空预警雷达在机场和海岸环境中采集的真实数据, 在无人机频繁改变飞行方向模拟飞鸟机动性特征的情况下, 所提方法仍然可以较好地跟踪和区分无人机与飞鸟目标, 大幅降低了雷达系统的虚警率。     

基于机器学习的地铁行人流在线优化控制研究

为了实现高峰期地铁站行人流管控的在线优化，设计了基于机器学习的地铁站行人流管控算法框架。以某地铁车站早高峰的行人流管控流程为研究对象，利用Agent技术搭建地铁站行人流管控仿真模型。多次运行仿真模型可以获得深度学习网络的训练数据。通过对网络进行充分训练，得到优化调度策略。将网络接入地铁站行人流实时运行数据，实现实时优化管控。仿真实验表明：引入的深度强化学习框架可以实现在线优化，调度结果优于传统方法。     

大规模人群网络流瓶颈识别方法研究

在体育赛事、集会等场合,大规模人群沿路网流动过程中易发生拥塞并诱发恐慌、踩踏等严重事故.因此,理解网络结构对人群流动特征的影响,对大规模人群在网络上的流动进行有效的组织和管理十分必要.首先结合大型活动行人路径选择行为的一般特征,采用交通分配模型将大规模人群分配到具体的网络拓扑结构上,采用非线性行人路阻函数模拟人群拥挤效应;随后,计算路网流量增加条件下人群在各路段走行时间变化率,并提出以路段走行时间变化率排序作为各路段结构重要度排序的方法,据此计算各路段的鲁棒性,确定瓶颈路段.最后,以德国2010年"爱的大游行"踩踏事故为例,分析验证了大规模人群网络流瓶颈识别方法,研究讨论了对路网实施管控的流量阈值以及不同管控条件下网络流的定量演化规律,可为路网的科学管理和规划提供基础数据和理论依据.     

分布式nested阵列及其高精度DOA估计

为了进一步提高分布式阵列的自由度和分辨力,提出一种分布式nested阵列。该阵列将nested阵列作为分布式阵列的子阵。基于Khatri Rao积, nested子阵可提高整个阵列的自由度。分布式nested阵列以较少的阵元数及硬件成本实现大的孔径和较高的分辨力,而且提高了目标波达方向(direction of arrival, DOA)估计的精度。并利用基于Khatri Rao积的空间平滑酉旋转不变子空间(estimation of signal parameters via rotational invariance techniques, ESPRIT)算法进行DOA估计。其先对协方差矩阵向量化提高自由度,然后利用空间平滑对新数据协方差矩阵进行秩恢复,最后使用双尺度酉ESPRIT算法得到DOA估计。仿真结果证明所提方法的有效性。     

Multi-agent based modeling and simulating for evacuation process in stadium

A multi-agent evacuation model is proposed in this paper to simulate the pedestrian evacuation process in stadium with or without obstacles. The authors give a multi-agent individual decisionmaking framework, in which the action direction of each pedestrian （called agent） is affected by the distance of the agent to the exits and the occupant number and density within the view field of the agent. Different from the existing results, the authors divide all the pedestrians in the stadium into four classes： Young male, young female, old male, and old female. In evacuation process, the weighting that affects individual decision-making between each class of agents is different. In the simulation, the authors present the effects of obstacles, crowd distribution and the exit position in evacuation process. Simulation results show that the proposed model can reproduce exactly the real evacuation process in stadium. Therefore, this method might be useful to assess public buildings design.     

基于旅客舱位选择的航空收益管理

针对EMSR和传统旅客舱位选择行为研究中的不足，以logit模型为基础，运用变精度粗集方法构建了旅客舱位选择模型（passenger seat choice model，PSCM）和基于PSCM的收益管理模型（revenue based on PSCM，RPSCM）。该模型无需知道旅客舱位选择数据集合之外的任何先验信息和旅客舱位选择的概率分布的解析表达式，即可直接求解旅客舱位选择的真实因素及各因素权重．计算出特定航班旅客舱位选择概率和收益值。将计算结果与EMSR为控制策略的航班收益值进行比较，提高了4．82％收益，证明PSCM和RP-SCM具有较好应用价值，为航空公司进一步实施收益管理提供了借鉴和新视角。