三车道元胞自动机交通流模型研究

在Nagel-Schrekenberg（NS）元胞自动机交通流模型的基础上，提出了一种高速公路三车道元胞自动机交通流模型．该模型中所有的车辆均遵循相同的演化规则，并允许车辆以一定概率换道．根据计算机数值模拟．研究了车辆减速概率、换道概率对车流量、车道利用率影响关系，结果表明，在相同情况下，此模型所得到的基本图显示出交通流量比单车道NS模型大，并且发现减少不必要的车辆换道行为可以使驾驶更安全．这些研究为管理三车道的道路系统提供了一定的参考依据．     

基于元胞自动机的多出口人员疏散模型的研究

在对多出口场所紧急疏散过程的研究中着重考虑个体在决策时的主观智能作用,通过引入目标方向密度概率,出口影响因子概率,移动方向校正因子,建立了基于元胞自动机的多出口人员疏散模型.通过对教室中学生的疏散行为的模拟仿真,表明所建模型在考虑上述三个因素时,模拟疏散的过程和结果更加合理,模型具有较好的实用性.     

基于异质元胞自动机的SARS传播

结合SARS传播的特点,建立了一个SARS传播元胞自动机模型,把人群分为五类:易感者、发病者、疑似患者、确诊患者和因病死亡者。由于考虑了不同个体在传染性、对疾病抵抗能力等方面的差异,因而这一模型是异质的。利用该模型模拟了隔离延迟时间、隔离力度和超级传播者对疾病传播的影响,有助于从微观个体相互作用的角度解释、预测疫情的发展趋势,以及政府对疫情干预措施的效果。     

基于元胞自动机的交通模型综述

对基于元胞自动机的交通模型进行综述，将其分为单车道模型、多车道模型和城市交通模型三类。NaSch模型是最重要的单车道模型，经过改进能够再现许多重要的交通流特性。换道是多车道模型的核心。围绕着动机产生和安全要求提出了多种换道规则，最近的模型能够再现密度反转等异常现象。城市交通模型从系统角度研究了网络交通流的相变规律，近期出现了网络模型与多车道模型相结合的趋势。以TRANSIMS为代表的微观仿真平台在大规模路网中得到了成功应用。然而CA交通模型在方法论上存在不足。一些实证规律未能再现，其实际应用也较少。     

基于元胞自动机的智能疏散模型的仿真研究

本文结合元胞自动机对信息表达和机器人对行为表达的优势,将疏散个体看成是具有分析决策能力的智能体,采用模块化结构构建了基于元胞自动机的智能决策模型.通过疏散时间模型、方向选择模型、通道吸引力模型等模块的组合,实现对复杂疏散行为的描述.将模型用于对大型超市疏散过程的描述,模拟仿真和数据分析的结果表明本文所构建的模型能够对个体及群体疏散行为进行逼真的描述,进而说明模型是有效的.     

考虑避让行为的人员疏散元胞自动机模型研究

为研究避让行为在疏散过程中起到的作用,建立了一种考虑避让行为的元胞自动机模型。模型把疏散人员分为避让者和被让者,通过改变人员的被选概率体现避让行为;通过仿真分析避让行为在不同人员比例、不同人员初始位置分布等情况下,避让行为对疏散效率及疏散进程的影响。研究表明:避让行为能够优化人员的疏散顺序,提高疏散效率,并减少疏散过程的危险性;避让概率超出临界值时疏散时间明显减少,且人群密度越大临界值越小;被让者比例较小时,避让行为的效果较好,且避让概率越大效果越显著;避让行为在被让者初始位置分布不同的情况有不同的影响。     

初始化对交通元胞自动机模型稳定性的影响

针对现有交通元胞自动机模型运行初始不稳定,数据输出存在较长时间的初始波动问题,基于Fisher-Yates算法原理,设计出一种新的交通流初始化方法。该方法可以确保车辆从进入元胞空间到随后的演化更新,其位置及更新时机的随机性。通过对采用新交通流初始化方法的模型进行演化实验,结果表明：任意空间占有率条件下交通流的初始波动区间都在50步以内;当演化更新总步数达到3 600步时,模型剔除初始波动区间的输出数据已充分收敛,这时模型运行已足够稳定。     

基于元胞自动机的创新扩散模型综述

元胞自动机（CA）是一种微观仿真模型，通过在微观层面上模拟个体行为和属性，自底向上地构建模型．更符合创新采纳的真实过程．是研究创新扩散的一种重要方法，CA模型应用于创新扩散已有十多年的时间．但至今仍然缺乏一个统一的研究体系．尚未见有相关的总结性文章发表。本文对这些模型进行综述性研究．旨在找出其中的内在联系．给出一个该领域的研究分析框架。首先从介绍CA入手，用一个具体的扩散模型说明了CA各要素的定义；接下来借鉴Mahaian对数学模型的分类方法将CA模型分为基本模型和扩展模型，并分别对这两类模型进行综述性研究；最后对当前研究的优势和不足分别进行了讨论。     

股市演化的遗传元胞自动机模型

以复杂性科学的理论方法为指导,运用元胞自动机、遗传算法、系统仿真、分类器系统等研究工具,结合投资分析技术,在形成演化规则库的基础上,构建了股市系统演化的遗传元胞自动机模型。其中,分类器系统被用来学习演化模型的参数,它使演化市场的复杂性特征充分逼近现实市场。通过对兖州煤业的实证分析,表明该演化模型可以模拟现实市场的复杂性,可以通过具有学习功能的演化模型进一步分析股票市场,为股市的监管和调控提供依据。     

具有中心车站的元胞自动机城市交通流模型

在Biham等人提出的二维元胞自动机交通流模型基础上,建立了具有中心车站的二维元胞自动机城市交通流模型,该模型考虑了对外交通对城市交通流的影响,推导出了这种二维CA交通流模型的演化方程.在计算机上模拟了在不同对外交通概率情况下的交通状况,得到了车辆在不同参数下交通流模型的基本演化图,进一步还模拟了城市长途车站数量对城市交通的影响.结果表明,较小的对外交通概率就会对城市交通状况产生较大的影响,适当增加中心车站的数量对城市交通状况有一定的改善.     

基于超网络的线上线下舆情演化模型研究

舆情交互存在于现实空间与虚拟空间,为具体研究两空间中舆情的演化,首先分析了舆情在不同空间中传播演化的特点及演化过程中相互间的联系.随后,结合改进的有界信任机制构建基于超网络的线上线下舆情演化模型,并针对该模型提出了包括模型初始化模块、信息传播与交互影响模块与双空间同步模块三部分的仿真系统框架.根据同步方向,提出"现实空间-虚拟空间"和"虚拟空间-现实空间"两种同步率,并通过对比仿真实验研究了同步率与空间速度比对舆情演化的影响.     

泛在媒体环境下的网络舆情传播控制模型

正逐步形成的泛在媒体环境深刻影响着网络舆情的传播与控制.将传统的传染病模型推广到泛在媒体环境这样一个开放系统中, 建立了新的带直接免疫的SEIR舆情传播控制模型, 新模型克服了已有网络舆情传播模型存在的对网民个体状态处理过于简单, 对舆情传播媒介的处理过于简化等缺陷.证明了模型的传播平衡点及稳定性, 提出了从网络舆情传播环境入手, 在舆情形成初期进行干预的控制方法.据此, 构建了基于Wiki技术的网络舆情传播控制平台, 对该平台的舆情传播控制效能做了仿真剖析, 验证了控制方法的有效性.     

多层同步网络在舆情仿真研究中的应用

为统筹考虑线上社交网络与线下社交网络在舆情传播中的作用,首次提出了一种包含"媒体层-线上层-线下层"的多层同步网络模型,并在此基础上搭建了舆情仿真系统框架.基于对人类社交网络拓扑结构的已有研究成果,给出了多层同步网络的缺省设定.通过案例仿真,分析了线上网络与线下网络之间的相互影响,对比了舆情事件目击者数量在多媒体传播、自媒体传播这两种舆论传播模式中的作用差异.最后,讨论了多层同步网络模型的兼容性与可扩展性,并指出了该模型改进的方向.     

基于公众认知与政府引导的邻避舆情演化模型

针对近年邻避群体事件的舆情诱发性,基于公众认知和政府引导视角研究邻避舆情演化问题.首先,通过多案例比较分析,提炼邻避舆情演化的宏观特征,并基于Gompertz模型改进给予刻画;随后,分析个体对邻避项目的微观认知交互行为,运用演化博弈建模来描述个体复制动态;同时,考虑政府通过正面舆论对邻避舆情给予回应,运用信息熵理论和动力学方法构建政府舆论引导的交互熵模型和动力学方程;进而在此基础上,给出公众-政府邻避舆情演化模型;最后,讨论该模型均衡点的存在性和稳定性,并以广东茂名PX事件的邻避舆情演化为基础案例进行数值仿真研究.结果表明:当公众对邻避项目风险认知偏差较小时,政府应适当尊重邻避舆情,并遵循渐进式的引导路径对邻避舆情给予及时、主动的关切性回应,否则,邻避舆情会愈演愈烈;而当公众对邻避项目风险认知偏差较大时,政府应对邻避舆情加强跟踪和监管,并给予及时、适量的客观回应,否则,邻避舆情会演化到较高稳态.     

基于群集动力学和演化博弈论的网络舆情疏导模型

互联网已经成为公共舆情传播的主要平台,网络舆情的危机疏导问题直接关系到整个社会的安全和稳定,而对网络舆情的活动进行分析是网络舆情疏导的重要前提,基于网络舆情在产生和发展过程中所呈现的群体性,本文应用群集动力学和演化博弈论的,在研究网络舆情群体流动过程和个体流动过程的基础上,构建了网络舆情疏导模型.通过使用多Agent仿真,应用所提出型,寻求在相关约束下的最佳疏导策略,证明了网络舆情疏导模型的有效性.本文的研究成果为有效解决群体危机环境网络舆情疏导问题提供理论依据.     

基于不确定微分方程的网络舆情传播模型研究

不确定微分方程是由典范过程驱动的一类微分方程,是一种描述不确定过程或不确定动态系统的新型数学工具.本文在研究网络舆情传播过程和传播类型的基础上,充分考虑网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,根据网络舆情传播的不同阶段提出相应的基于不确定微分方程的网络舆情传播模型.最后结合甘肃兰州自来水苯含量超标事件给出了衰退阶段模型的数值计算实例,预测结果与实际传播情况基本吻合.     

微博舆论场:突发事件舆情演化分析的新视角

微博舆论场逐渐成为了突发事件网络舆情的策源地,在舆情生成演化中扮演重要角色.本文以微博舆论场为研究视角,首先运用超网络建模理论,构建了集社交、信息、心理、观点四层子场为一体的微博舆论场超网络模型,并对各层子场内部以及子场间关系进行建模分析;然后提出了微博舆论场超网络模型的衡量指标,对微博舆论场场强进行了量化分析;最后使用社会计算和数据挖掘算法,定量分析了微博舆论场对新进入的无知者和感染者的作用过程,以及对新个体发生作用后,微博舆论场中舆情的演化.以期对突发事件舆情态势进行预测预警,为舆情干预治理提供理论依据,有效引导突发事件舆情良性发展.     

考虑信息真伪的食品安全网络舆情传播仿真与管理对策研究

食品安全网络舆情对于食品安全管理具有重要意义.本文针对食品安全网络舆情的特点,在考虑信息的真实性、网民的信息甄别能力、网民对信息传播主体的信任程度等因素的基础上,运用MATLAB软件对舆情的传播过程进行模拟仿真研究,探讨食品安全网络舆情的传播机理.研究结果表明,可以通过减少信息发布节点、集中发布食品安全网络信息,以及加强食品安全知识宣传与培训、提高公众的食品安全信息甄别能力,以提高真实性较高的食品安全网络信息在舆情中的传播概率.