基于小波神经网络的多楼层疏散模型

多楼层环境下室内人群疏散问题是社会关注的热点,而传统的社会力模型在模拟多楼层环境时容易出现停滞等待现象。基于小波神经网络来改进社会力模型,建立一种新的多楼层疏散模型。该模型利用场域模型来获得行人的运动方向,以此作为社会力模型中行人的自驱力方向。同时给出了多楼层环境下出口拥挤度、路径拥挤度和平均速度的评价指标,并利用小波神经网络建立疏散优化方法。利用搭建的仿真平台和上述改进模型模拟了多楼层疏散过程,深入分析了影响该模型的关键因素。该环境下疏散结果表明：适当提高行人的疏散速度有利于提高疏散效率,但是速度过大会使行人快速聚集在楼道处,反而不利于疏散;此外疏散时间随楼梯宽度的增加呈现递减趋势直至平稳,当楼梯宽度达到8 m时,再增加楼梯宽度也不能降低疏散时间。     

考虑精英混沌搜索策略的室内行人疏散模型

为解决传统场域模型在模拟密集人群疏散时容易陷入排队等待的问题,基于精英混沌搜索策略建立了 一种改进的室内行人疏散模型.结合场域值、通行能力和平均速度计算每时刻行人的移动收益,构建了行人流疏散的场域模型.在此基础上,给出了系统最小疏散时间和出口最小排队长度的目标优化函数,并利用精英混沌搜索策略来实现上述目标函数求解,以此...     

一种元胞自动机与类电磁法相结合的行人流模型

针对室内空间的行人流疏散过程,在元胞自动机的基础上,利用类电磁法和模糊神经网络建立了一种新的行人流优化模型.该模型首先基于静态影响因素和动态影响因素给出了行人移动概率的计算公式,以及行人流演化过程.同时,结合疏散时间、系统平均速度、出口处流率给出了目标优化函数,并通过类电磁法和模糊神经网络对上述目标函数进行求解.最后,利用仿真平台进行实验,深入分析了疏散时间、出口宽度和初始行人密度之间的关系.结果表明,疏散时间与出口宽度呈现负相关,并且适当提高系统平均速度有利于降低疏散时间.