交通疏散模型的比较
考虑疏散效率与公平的应急避难场所选址模型
考虑疏散效率与公平的应急避难场所选址模型近年来，全球各地频发的自然灾害事件，如地震、洪灾、火山喷发等，给人民生命和财产带来了巨大的损失。
在这种情况下，公众对应急避难场所的需求显得越来越迫切。
作为应急救援的一个核心环节，应急避难场所的选址及建设显得尤为重要。
如何在最短时间内尽可能多地保障公众的生命安全，既需要考虑疏散效率，也需要考虑公平性，因此建立起一套完整的应急避难场所选址模型具有重要的现实意义。
在疏散效率方面，重点考虑以下三个因素：地理位置、交通运输及供给情况。
首先，考虑避难场所的地理位置，即选址应该尽可能靠近灾区，以减少人员疏散的路程长度，缩短疏散时间，提高疏散效率。
其次，考虑交通运输条件，选择有便捷公共交通或自行车道、步行道等交通工具，以降低交通成本，增加人员队伍的疏散速度。
最后，考虑避难场所本身的供给情况，包括水、食品、药品等生命必需品的供应是否充足，是否如洪水等自然灾害所导致的局部环境问题暴发使得再选择也无法留在原地等。
在公平性方面，考虑以下两个因素：人口的分布及社会经济地位。
首先，要考虑人口分布，即避难场所应该设置在人口密集的地区，以尽可能地覆盖人口。
其次，考虑社会经济地位差异，即避难所的位置应该更加关注低收入人群等弱势群体的利益，以保障群众的基本权益。
需要注意的是，不同的自然灾害场景在应急避难场所的选择方面具有不同的特征。
例如，在地震等突发事件发生时，建筑物易受损，自带救援能力的大型建筑物常常成为避难场所的首选，而在一些涉及到水的场合，更需要选择居高且干燥的场所作为避难场所。
总之，应急避难场所的选址模型需要考虑所有可能影响疏散效率和公平性的因素。
建立这些模型将有助于使政府和相关救援机构在自然灾害发生时，能够更加有效地进行应急救援工作，并尽可能地保护公众生命和财产安全。
多集结点的应急交通时变疏散需求预测模型
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交通流理论排队论模型跟弛模型与交通波模型
2.说明：排队等待的车辆从一开始起动,就产生了起 动波,该波以接近 的v f 速度向后传播。
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29
交通流中观测的加速度
把速度简单地看成密度的函数v(k)，使得求解连续方程变得简单。 现实中交通流的平均速度v不可能瞬时地随密度发生变化，驾驶
员总是根据前方密度来调整车速
dv
k
dv
2
17
跟驰模型稳定性
多数个车辆在做跟驰运动时，一辆车状态的改变会导致其后续车 辆运行状态接二连三的改变，称为运行状态的传播
局部稳定 关注跟驰车对引导车运行波动的反应。如车头间距摆 动大则不稳定，摆动愈小则愈稳定
引导车向后面各车传播速度变化，如果速度振幅扩大，就是不稳 定，如果振幅衰减，就是渐近稳定
C T
Reuschel, Pipes
跟驰车辆的加速度与 两车速度差成比例
Chandler, Herman, Kometani and Sasaki
Gazis, Herman （跟驰模型一般形式）
m, l 的不同取值对应着不同的密度－速度关系模型
m=0, l=2, Greenshield; m=0, l=1, Grenberg 交通运输与物流学院
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密度波模型
在交通流中存在密度不连续 的地方，密度在该处的移动
速度是C。单位时间内通过
断面A、B车辆数的差等于 断面内滞留的车辆数。
波阵面
(q q) q C(k k k)
C q k
C dq dk
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33
密度波传播分析1
密度波描述了两种交通状态的转化过程，C代表转化的方向与进程
解这是一个M/M/1排队系统
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析地铁车站是城市重要的交通枢纽，每天都有大量的乘客在车站进出，因此车站的安全疏散是一个非常重要的问题。
为了提高车站的应急疏散能力，利用仿真分析的方法对车站的疏散情况进行评估和优化具有重要意义。
社会力模型（Social Force Model，简称SFM）是一种用于模拟人群运动行为的经典模型，它基于人与周围环境以及其他人的相互作用力来描述人群的运动。
在地铁车站疏散仿真分析中，我们可以借助SFM模型来模拟车站中乘客的行为和运动。
我们需要对车站进行建模。
车站可以通过图形来表示，每个区域都可以被划分为一个个小的方格。
每个方格可以表示一个具体的区域，例如过道、安检口、闸机等。
每个方格可以设置一个容量参数，表示该区域可以容纳的最大人数。
我们需要确定模拟中的行为规则。
根据实际情况，我们可以设定一些行为规则，例如乘客从站台进入过道时需要排队，乘客在闸机前需要刷卡等。
这些行为规则可以通过编程语言来实现，并作为惯性力和社会力的参数输入到SFM模型中。
然后，我们需要设定仿真的初始状态。
初始状态包括车站中的乘客数量和位置分布。
可以根据车站的实际情况，确定乘客的数量，并按一定的概率分布在各个区域。
初始状态的设定将直接影响到仿真结果的准确性。
我们可以运行仿真模型，观察车站中乘客的运动轨迹和疏散情况。
通过对仿真结果的分析和统计，我们可以评估车站的疏散能力，并对车站的设计和布局进行优化。
需要注意的是，SFM模型是一种简化的模型，它并不能完全精确地描述车站中乘客的行为和运动。
在仿真分析过程中需要充分考虑实际情况，并结合实地调查和观察结果进行修正和优化。
基于社会力模型的地铁车站应急疏散仿真分析是一种有效的方法，可以帮助我们评估和优化车站的疏散能力。
通过利用仿真模型，可以更好地理解车站中乘客的运动行为，并根据仿真结果提出改进建议，从而提高车站的安全性和效率。
应急交通疏散路径的网络模型
、
，
协调 的交通 组
，
的弧 长
。
那 么停车场至 车站 之 间的行程时 间 以及 车站至 避 难场 所 之 间 的
织 。 以公共 运 输工 具 为主 要 运 输 方式 ， 高效 利用 城 市路 网通 行 能 力
、
从
行程时 间可 以用 下 式表 示 出来 ：
，
。
车 l型及
^
们上 车 后 到达避 难场 所 之 间 的时 间看 做费用
，
那 么 应 急交通 疏
。
如 了 国 家应 急预 案框 架体 系
界各 国 的重 要 议题 之
但对 于 特大 事件 下 的交通 疏散
，
，
特别 是 车
散路径 的选择问题 则 可 以转化 成 为运 筹学 中的最 小 费用 流 问题
1)
屯 L 吐
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，
本文研 究 了 基于 公 交 系统 的应 急
1 所示
：
(2 (2
—
1) 2)
疏 散方法 具 体 的 公 交疏散 的网 络拓 扑结 构 图 如 图
。
式中 对 于 应 急疏散
，
，
特 别 是 危 害程 度较 为严 重
，
，
影响 范 围 较 大的突发
j
=
F “ L 陬 ■ 书 车场 B 到车站 Ⅵ之 间的当量 疏散时间 ； 车 站到避 难场所 之 间的 当量 疏散时 间 ； k
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根据突发事件影 响范 围 的确定
，
提 供疏散 目 的地 即
，
点 集合 ； S
s 2I
…
，
s
J 为有 限避 难所 结 点 集合 ； 为 有 向弧 集合
奥运会场馆人员疏散的数学模型
奥运会场馆⼈员疏散的数学模型奥运会场馆⼈员疏散的数学模型⼯⾼班姜伟3011141076吴志军3011211085摘要本⽂参阅⼤量具有实际背景的统计数据, 对体育场⼈员组成、交通⼯具使⽤情况做出合理评估. 针对体育场⼈员疏散各环节, 提出了“拥挤状态下的⼈流模型”、“运动场通道设计的最⼤流量原则”、“车辆停放优化模型” 和“地铁-公交车疏散模型”四个⼦模型.对模型进⾏了适⽤范围、边界条件、实测数据拟合等特性的分析, 得到了: “密度-⼈流通量”曲线、体育场疏散时间和通道设计计算公式、最优停车⽅式设计、地铁-公交车疏散时间公式等⼀系列具有实⽤价值的结果. 上述结果与各种参考⽂献中提供的实测数据⾮常吻合.借助所获得的模型和结论, 给出了对运动场疏散全过程的时间、进程模拟, 并利⽤虚拟现实建模技术给出部分疏散场景的实况.根据模拟的结果, 认为100 000⼈规模的体育场可以在45min左右的时间内完成⼈员疏散. 并在此基础上提出体育场及其周边设施建设的若⼲优化⽅案.关键字体育场馆疏散调度⼈流模型问题重述2008年奥运会将在北京举⾏，奥运会期间的交通问题是⾮常重要的问题。
特别是开幕式、闭幕式这样的场合，参与⼈员多，离开时间集中，对交通设施的建设和车辆的安排调度都是⼀个值得探讨的问题。
根据你所了解的往届奥运会举办城市的有关交通⽅⾯的解决⽅案的信息，考虑到北京市的场馆设施和交通状况，请你分析和设计⼀套可以保证在奥运会期间的任何仪式或⽐赛结束后能够在合理的时间内将⼈员疏散的⽅案，⽅案的设计要尽可能的节省投资。
假设场馆坐落在市郊，可容纳10万⼈，附近有⾜够通⾏能⼒的⾼速公路。
要求就场馆的出⼝、通道、停车场的设置、合理的车型、各类参加⼈员的构成估计、车辆的调度、可以接受的等待时间等问题进⾏分析和设计，建⽴适当的数学模型来解决。
给出⼀个模拟疏散实况，计算全部撤离所需的时间。
1．1．相关假设1.1 体育场选址和规模根据北京市对奥运会场馆建设的规划[1] 承担奥运会开、闭幕式的国家体育场(The National Stadium)将位于北京市北部奥林匹克公园的中⼼区域. 这⼀区域周边公路通⾏能⼒较强且处于市郊, 可认为疏散过程不会受到外部交通的影响.题⽬给出的体育场设计规模为10万⼈, 依照参照[2]所给出的建筑标准以及往届奥运会场馆的建设先例, 估算体育场的占地⾯积(不包括停车场等周边设施)约为12万m2.图1-1. 北京2008奥运会⽐赛地点图1-2. 奥林匹克公园平⾯图1.2 出席⼈员组成体育场的⼈员由表演⼈员、观众、贵宾、⼯作⼈员组成, 奥运会在主体育场举⾏的各种仪式或⽐赛, 观众都将占⼈员总数的95%以上. 可以认为体育场疏散的主体为观众, 因此⽂中建⽴的模型除特殊提及外, 均针对普通观众.1.3 交通⼯具选择分配体育场的选址位于市郊, 绝⼤部分观众都将乘坐代步⼯具往返. 届时可以选择的交通⼯具包括: ①通往体育场的地铁和公交车②⼩型私⼈车辆③出租汽车④私⼈团体使⽤的客运车辆.这⾥认为④所占⽐例不⼤, 可以忽略. 下⽂将着重讨论①和②的调度⽅案和疏散能⼒.2． 2．拥挤状态的⼈流模型2.1 个体⽣理尺⼨个体的占地⾯积由其各⽅向上的最⼤⽣理尺⼨决定, 通常使⽤肩宽b p 和⾝体厚度d p 决定. 为了简便计算, 通常将个体抽象成椭圆形, 或矩形区域[3].图2-1. ⼈体的椭圆形模型图2-2. ⼈体的矩形模型此时的个体占地⾯积S p (m 2)可分别表⽰为:p p pE 41d b S π=12- 和p p pS d b S =22- 下⾯给出不同地区⼈群⽣理尺⼨的数据考虑到我国⼈⼝素质未来6年的发展情况, 兼顾计算的简便, 在本⽂中取 b p =0.5m, d p =0.25m, S p =S pS =0.125m 2.2.2 ⼈群密度⼈群中个体的⽣理尺⼨和个体之间的间距共同决定⼈群的密度, 参考资料[4]给出了⼀些典型情况下的空间占⽤(最⼩包络圆的直径).鉴于体育场疏散时观众⼈群密度偏⼤, 可以假设相邻个体的横向间距恒为100mm, 纵向间距随⼈群密度变化.资料[5]进⼀步指出: 出于对安全因素的考虑, 拥挤区域站⽴⼈群的最⼤密度不应超过40⼈/10m 2. 结合上⾯对个体占地⾯积的计算, 可以得到体育场各通道内的⼈群密度的允许区间为(0, 4) ⼈/m 2. (此处尚未考虑速度因素, 下⽂将给出理想值).2.3 拥挤状态下的⼈流模型⼏点假设:1 1 ⼈流限制在单向定宽度⽆限长通道内前进, 且相对饱满, 即速度不⼤于某极限速度V max =3m/sec.2 2 任何个体均遵循普遍原则前进: 不试图超越前⽅个体, 亦不会留出过⼤间距.3 3 ⼈群密度ρ(⼈/m 2)在通道各处相等, 且随速度v (m/sec)的递增⽽递减, 取值范围为(ρmin , ρmax )4 4 定义⼈流通量q (⼈/m ·sec)为单位时间、单位通道截⾯积通过的⼈数, 则有q =ρv模型建⽴:拥挤状态下步幅l (m)等于相邻个体的间距. 参照图2-3, 结合上⽂对个体⽣理尺⼨参数的计算, 可以得到:p p )1.0(1d b l -+=ρ32-图 2-3. ⼈流模型⽰意图利⽤[6]和[7]给出的速度、步幅等数据, 能够确定⼈群密度ρ与⾏⾛频率f 之间存在关系:n K ρ=f 42- 并可以进⼀步验证上式中K=1.36, n ≈0.5.将⼈群速度表⽰为密度的函数:np p K ))1.0(1(ρρ?-+=?=d b f l v 52- 确定⼈流通量:nK d b v q ρρ?-+=?=)1.01(p p 62- 利⽤前述数学模型和相关参数, 并考虑边界条件, 绘制v -ρ曲线和 q -ρ曲线如下:图 2-4. 密度-速度曲线图 2-5. 密度-⼈流通量曲线可以确定当⼈流密度值ρ0=2.22⼈/m 2, 相应的速度为v 0=1.01m/sec.时, 通量q 取得极值q *= 2.25⼈/m ·sec.结论和分析:理论预测所得曲线⾛势与⽇常经验相符, 并且量值上与现有数据相当吻合. 通过对⼈流通量变化趋势的计算, 可以获得满⾜通量最⼤的速度和密度条件.体育场内的各通道均为狭窄路段, 且疏散过程中⼈流密度⾜够⼤, 可以应⽤此模型进⾏疏散分析. 为了获得最⼩的疏散时间, 运动场内各处通道的设计均应满⾜⼈流通量在q *附近. 下⽂中将应⽤此结论探讨实施细节, 并给出预期的疏散时间.3． 3．运动场设计优化和疏散时间计算3.1 通道设计的最⼤流量原则前⾯分析得到: 为使疏散时间最⼩, 需要在设计体育场内通道时保证⼈流通量q 在其极值q *附近, 并且尽量宽阔. 为此参考[2]总结下列设计原则:1. 1. 根据中国⼈的⾝材特点, 座宽设计为0.6m. 每圈平均有50组座椅坐供1 600⼈就座. 相邻两组间距离为 1.0m. 为使流量最⼤,由于座位密度近似为⼈流密度的初始值, 应把座位密度设为2⼈/m 2, 即每⼈占据0.5m 2的空间, 则每前后相邻两排间距设计为0.5/0.6=0.83m. ⼀圈平均周长为50×(30×0.6+1)=950m. 上下层各有31~32排. 总计约有100 000个座位.图 3-1. 座椅排布和通道设置2. 2. 相邻两排座椅之间的通道(称为0级通道)仅需承载单股⼈流, 其设计宽度满⾜⼀⼈通过即可. ⼈流在0级通道⽆法达到理想的通量q *, 因此每段的长度应尽可能短(建议为15倍座位长度). 0级通道的总长度仅与场内座位数⽬有关.3. 3. 其它依次各级内部通道的设计, 应合理控制宽度, 保证前⼀级的⼈流均匀汇⼊, 使稳定状态下整个通道内的平均⼈流通量尽可能⾼.图 3-2. 通道连接部分由此原则可以得到 1n n 2-=D k D 13-k —— n 级通道与n -1级通道的汇合点总数 D i —— i 级通道的宽度4. 4. 外通道(出⼝)的设计, 存在关系式:BC D =23-B —— 疏通⼝(道)设计可通过⼈流股数C —— 单股⼈流宽度. ⼀般地, C =b p +0.1=0.6m.其他设计细节还包括:1 1 采⽤下⾏、⽔平、坡道疏散⽅式以提⾼⼈群移动速度.2 2 楼梯和坡道宽度较⼤(>3m)时, 加设中间分隔栏杆扶⼿, 辅助疏导⼈流. 3.2体育场疏散时间的计算体育场观众数量多, 疏散时间集中, 因此设计应有畅通的交通道和均匀分布的出⼊⼝, 以便在⼀定时间内使全部观众疏散完毕. 给出⼤型体育场疏散时间计算公式[2]:BA N V S T +=s 33- T s —— 疏散时间V —— ⼈流疏散速度(m/min)A —— 单股⼈流通⾏量(⼈/min)B —— 疏散⼝(道)可通过⼈流股数N —— 疏散⼈数S —— 疏散距离(m)就影响体育场疏散时间的⼏个因素分别加以分析:1 1 单股⼈流通⾏量A(⼈/min)ρρVC C V A ==143- C —— 单股⼈流宽度. ⼀般取C =b p +0.1=0.6m.ρ —— ⼈群密度2 2 疏散⼝(道)数量n b疏散⼝(道)数量越多, 则从看台出⼝到外出的加权总距离越⼩, 越有利于缩短疏散时间T s .但外出⼝的数量不应过多, 否则从体育场涌出⼈流过多且过于分散, 不利于控制, 同时加重场外通路的负担, 容易在较狭窄路段形成瓶颈, 不利于安全.考察国外⼤型体育场设计, 把主要外出⼝数n b 定为4. 对称分布. 并可增加备⽤出⼝使总出⼝数达到8个甚⾄更多, 为意外事故发⽣时恐慌⼈流的疏散.3 3 疏散⼝(道)可通过⼈流股数B这是影响疏散时间的最主要因素, 是可以控制的. 参考体育场观众疏散设计标准及其设计规模, 预计外出⼝疏散时间T o 为15min.观众应占总⼈数的95%以上, 认为N =100 000.b o An T N B =53- 4 4 ⼈流疏散速度V (m/min)“拥挤状态下的⼈流模型”定量地给出了⼈群密度和速度之间的关系. 为了获得最⼩的疏散时间, 运动场内各处通道的设计均应满⾜⼈流通量在q *附近. 从⽽速度亦应在v 0附近.⼈流疏散速度V = v 0=60m/min5 5 .疏散距离S (m)由看台上的出⼊⼝⾄外门⼝,经过道、楼梯的实际距离, 计算体育场总距离时则为加权距离, 其计算公式如下:∑∑==?=ni i n i i i bb S S 1163- b 1, b 2, ... 为第⼀、第⼆疏散道⼈流股数S 1, S 2, ... 为第⼀、第⼆疏散道疏散距离疏散距离S 应尽量⼩. 参考现有体育场设计, 观众席分为上下2层. 疏散形式如图3-3[2]:图3-3. 双层的疏散通道体育场设计为对称结构, 为⽅便计算, 只考察取出的扇形部分.图 3-4. 看台的扇形模型由公式3-6, 此处:212211)(s s s S s S S ++?=73- S 1 —— 上层观众平均疏散距离S 2 —— 下层观众平均疏散距离s 1 —— 上层看台扇形⾯积s 2 —— 下层看台扇形⾯积此扇形模型中⽤扇形⾯积代替了⼈流股数. 在这个扇形中, 中间⼀排有1600/8=200个座位. 假设相邻长排相差2个座位, 上下层均有30排左右. 因⽽, 离赛场最近⼀排座位有140个座位, 最远⼀排有260个座位. 计算扇形看台⾯积:排数最远⼀排座位数最近⼀排座位数?+=)(s 83- 则有:172321=s s 83- 每圈距离l c ≈120m. 楼梯及缓台的坡度α=30o. 上下层观众席⾼h =排数×每排⾼(约0.47m)=14.1m. 则上下楼的平均距离为14.1/sin30o=28.2m. 则:m 7421c 1=+=h l S 93-m 88sin 212=+=αh S S 103- 带⼊公式3-7得到:m 05.82=S 113- 计算体育场疏散时间 min 4.16o s =+=T V S T 123-4． 4．停车场规划和疏散时间4.1 停车场规模前⾯1.3中提到疏散车辆以地铁-交车和私⼈车辆为主, 运动场附设的停场为私⼈车辆专有. 下⾯计算乘坐私⼈车辆观众的⽐例.北京市2001年私有车总计为50万辆, 并保持每年15%的增长率[8]. 同期⼈⼝总数为1 380万, 预计年增长率2.4%[9]. 可以推知: 2008年北京市及周边地区车辆占有率约为每百⼈8.16辆. 加之对未来车辆增长的考虑, 停车场设计规模为10 000辆, 按平均每辆车承载3⼈计算, 将可疏散27 000⼈.为减少疏散⼈群的步⾏时间, 建造两个地上停车场, 单个停车场容量约为5 000辆.为了节约成本, 将考虑尽量减⼩停车场尺⼨和提⾼空间利⽤率.4.2 车辆尺⼨数据利⽤从[10]获得的常见车型尺⼨数据, 可以估算出私⼈车辆的平均尺⼨.本⽂中使⽤下述模型及数据计算停车场的相关设计参数.图 4-1. 平均车型尺⼨4.3 车辆停放⽅式优化单车占地⾯积与停车⾓度θ的关系如图4-2所⽰:图4-2 单车占地⾯积设l c 和w c 分别为⼀个停车位的长和宽:θθcos 5.2sin 5c +=l 14- θsin /5.2c =w 24- 则⼀个车位的占地⾯积θθθsin )cos 5.2sin 5(5.2c +=S 34-变化规律如图4-3所⽰图 4-3 Sc-θ的关系曲线 S c 随θ减⼩⽽增⼤, 但θ的减⼩有利于车的开出. 当θ为45o时, 单车占地⾯积变化不⼤, ⽽出车较易. 并且可以选择使车辆交错停放, ⼤⼤节省了空间.图 4-4(a) 45度斜式泊车⽰意图图 4-4 (b) 泊车⾓度⾮45度时存在空间浪费θ=45o时, 单车平均占地为:m 4.4c =l 44- m 5.3c =w 54-4.4 停车场设计和车辆调度优化为进⼀步优化停车场结构, 减少或避免阻塞, 提出下列停车场设计和车辆调度原则:1. 1. 尽量缩短停车场长宽⽐, 以保证观众⾏⾛路线尽可能短, 即尽量缩短⾏⾛的时间.2. 2. ⼈⾏道与出车道交叉处, 设置斑马线, 同时提前设置限速障碍物. 限速障碍物可以保障⾏⼈安全, 并使车辆通过减速带后的车距拉⼤, 便于其它车辆插⼊车流.图4-5 限速障碍物对⾏⼈的保护作⽤图4-6 限速障碍物利于车辆插⼊车流图4-7 设置限速障碍物对相邻车距的影响3. 3.⼊车道为4车道, 其中中间两车道只允许停车位在7⾄12组的车⾏驶, 以避免车⾏⽅向交叉或相互阻碍图4-8. 停车位分组⽰意4. 4.停车场形状设计成狭长有利于出车道与公路的连接.5. 5.疏散⼈流进⼊停车场时, 可利⽤⼊车道将⼈流导⼊停车场, 这时不允许车辆驶⼊.4.5 停车场疏散时间的计算⼏点假设:1. 1.停车场采⽤单⼊多出式, 中部驶⼊车道, 设计为4车道, 宽10m. 共⽤驶出车道的两排车为⼀组, 出车道道宽4m. 每隔固定间隔设置⼈⾏道, 道宽2.5m.2. 2.⼈⾏道数⽬变化较⼩, 为⽅便计算⼜不失⼀般性, 设⼈⾏道共有六条.3. 3.在疏散时, ⼈流可由⼊车道引进, 极⼤避免了⼈流与车流的交叉. 且有限速障碍物限速, 使车在通过⼈⾏道之前速度很慢, 因此先忽略⼈流对车流的影响.4. 4.出车时的平均车速为5m/sec, ⼈⾏⾛的速度为1.3m/sec.变量说明:n——组数w p——⼈⾏道总宽w i——⼊车道宽t1——疏散过程中离出⼝最远车辆的驶出时间t 2 —— 从停车场⼊⼝到某辆车步⾏的最⼤时间计算公式:n w t 25000c 1=64-)225000)42((3.11i p c c 2w w n w n l t ++++=74- 经计算, t 1<< t 2, 因此疏散时间主要取决于t 2. 当n 取19时, t 2的值最⼩. 停车场疏散时间:min 7)min(21p =+=t t T 84- 同时可以进⼀步给出停车场的优化设计参数: 单排车总数132辆, 停车总数为5 016辆. 每隔22辆车设⼀⼈⾏道. 共设四条⼈⾏道. 车场总长为500(487)m, 总宽为250(244)⽶. 占地⾯积为12.5(11.9)万m 2.5． 5．地铁和公交车疏散时间前⾯4.1中计算得出观众中将有27%即27 000⼈使⽤私⼈车辆, 这⾥假设余下观众均按照承载⼈数⽐例选择轨道交通⼯具和公交车. 鉴于这两种交通⼯具的时间规律, 承载能⼒固定, 模型相对简单, 下⾯直接给出假设和结论:地铁和公交车疏散时间:g c t N N N T b ?=15- t g —— 相邻车次的等待间隔时间(min).N —— 选择交通⼯具的⼈数 73 000⼈N l —— 可⽤的线路数⽬.N c —— 每车次的疏散能⼒(⼈/车次)参考[11]给出的量值, 可以测算N c 数量级为103, 这⾥设为2 000⼈/车次. 并设理想等待时间t g =2.5min. 根据[1]的有关新闻, 北京市将为2008年奥运会新建7条地铁线路, 假设其中N l=3条位于主体育场附近. 则带⼊公式 5-1 得到:min 30b =T 25-6． 6．结论和分析根据2.3节拥挤状态下的⼈流模型: 体育场各通道和出⼝的设计均尽量保⾜够⼤的⼈流密度ρ和必要的流动速度v , 从⽽使⼈流通量q 尽可能接近极值q *. 在此前提下, 3.2, 4.5和5节分别针对⼈员疏散的各个阶段, 给出体育场通道、外出⼝、停车场布局等定量结论和车辆调度原则等设施建设的细节. 进⼀步得到各阶段疏散时间的估计. 给出体育场⼈员总体疏散时间T 的表达式:),max (b p i T T T T +=16- T i —— 体育场内疏散时间(公式3-12)T p —— 停车场疏散时间(公式4-8)T b —— 地铁和公交车辆的疏散时间(公式5-2)总结前⽂分析和计算结果, 100 000⼈规模的体育场的全部疏散时间约为46分钟.分析T的各分量不难发现: 地铁和公交车疏散时间T b为影响疏散时间的主要因素, 为尽量减⼩T b, 可以考虑增加可⽤线路数⽬和车次密度. 另⼀⽅⾯, 由于我国私⼈车辆基数处在相当低的⽔平, 停车场规模较⼩使得T p被T b所掩盖. 但是可以预见, 2010年之后的体育场馆疏散将更多⾯对如何协调各种交通⼯具的搭配问题.7．7．参考⽂献[1]. 北京2008奥运会官⽅⽹站, /doc/c0112cbf9a6648d7c1c708a1284ac850ac0204cd.html /[2]. 蔡镇钰主编, 《建筑设计资料集第7册》. 北京: 中国建筑⼯业出版社. 1997[3] J. J. Fruin, Pedestrian Planning and Design. Metropolitan Association of Urban Designers and Environmental Planners, Inc. 1971.[4] Stephen Pheasant, Bodyspace: Anthropometry, Ergonomics and the Design of the Work2nd Ed. USA Taylor & Francis Inc. 2001[5] Department of National Heritage, Guide to Safety at Sports Grounds 4th Ed.H.M.S.O. Publications. 1997[6] 姜启源编, 《数学模型》第2版. 北京: ⾼等教育出版社. 1993[7] G.. Keith Still, Crowd Dynamics. /doc/c0112cbf9a6648d7c1c708a1284ac850ac0204cd.html /[8] 竞车⽹, /doc/c0112cbf9a6648d7c1c708a1284ac850ac0204cd.html /news_3/rushiyiwei.htm[9] 中国⼈⼝信息⽹, /doc/c0112cbf9a6648d7c1c708a1284ac850ac0204cd.html /new0406-6.htm[10] 中国汽车⽹, /doc/c0112cbf9a6648d7c1c708a1284ac850ac0204cd.html /[11] 许燕莉, 《北京轻轨铁路梦圆在即》. 《光明⽇报》1995年11⽉15⽇[12] 刘禹，林威，李德志, 2002年哈尔滨⼯业⼤学数学建模竞赛试题答卷。
大型公共建筑物人员应急疏散模型
维普资讯
第 ４期
大型公共建筑 物人 员应急疏散模型
ＥＶＡＣＮＥＴ＋ Ｌ 引。
口容 量确定 人 员在 建筑 物 内 的移 动 速度并 确 定相 应
的几何位置 。这种方式 能够进行大 容量 的人员 计 算 ，然而由于不能反映个体成员 的确切位置 ，因此 很难对个体移动 以及个体之间相互作用进行详细计 算， 进而无法反映个体人员的基本行为特性 ，计算 精 度较 低 。这种 模型 适用 于 大型建 筑 ，尤 其是 功 能
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ４ １２ ．
Ｊ ｌ ，２ ０ ｕｙ ０ ８
大 型 公 共 建 筑 物 人 员 应 急 疏 散 模 型
王富章 ，王英杰 ，李 平
（．北京交通大学 交通运输 学院，北京 １０ ４ ￣２ 中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所 ，北京 １ ０ ８ ） １ ００ ４ ． ０ ０ １ 摘 要 ：已经完成和正在开发的大型公共建筑物人员应急疏 散模 型有 ２ Ｏ多种 ，基本 上可归结为 网络节点模
算模型 、群集疏散模 型、地下商业建筑疏散预测模 型 、网格疏 散模型 和地下大 型商场疏 散模 型 。铁路 大型客运 站应研究建立风险评 估模 型 、三维多尺度模型 、预警及疏散模型和多维可视化预案。 关键词 ：应急疏散模型 ；大型公共 建筑 物 ；公共安全 中图分类号 ：Ｕ２ ８ ９ ３ ９ ：Ｘ １ 文 献标识码 ：Ａ
细 网格类 不考虑建 筑实 体 的具体 物理分 隔 ，如
建 立我 国铁路 大型 客运站 旅客应 急疏 散模 型借鉴 。
房间、楼道 、走廊等 ，而是把整个建筑平面分割成 同样 形状 和 法 的模 型 主要 有 Ｂ ＡＦ， ＸＯＤ ＿ ｊ ＧＲ Ｅ ＵＳ２ ，
基 金项 目：科技部科研院所专项基金项 目 （ Ｓ ２ ０ ２ ６ ＮＣ ＴＥ ０ ７ ０ ）
大型交通枢纽人员疏散设计
理 的疏 散 设施 和 准 安 全 区 ， 取 替 代 防 火 墙 的 防 火 分 隔措 施 ， 采
配套设 施 ， 形成 了一个 大型 的综合 客运 交通枢 纽 。该 工
程 属 于 地 下 公 共 建 筑 ， 筑 耐 火 等 级 为 一 级 ， 筑 结 构 为 建 建
［ ］Ｈｏｆ ｎ ２ ｆ ｍａ ｎＮ Ａ，Ｈｅ ｓｎＤ Ａ．Ｓｍｕａｉｇｔａ ｓ ｎ ｖ ｃａｉｎａｄ ｎｏ ｉ ｌｔ ｒｎｉ ｔｅａｕ ｔ ｎ ｎ ｅ ｏ
ｐ ｄｓｒ ｎｍｏ ｅ ｎ ｓｎｓａｉｎ ￣ ］ ｅ ｅｔｉ ｖ ｍｅ ｔ ｉ ｔｔ ｓＣ ，Ｋｕ ｌ Ｌ ｍｐ ｒ Ｉｔｒａｉｎ ｌ ａ ｏ ａａ ｕ ｕ ：ｎｅｎ ｔ ａ ｏ
Ｃｏ ｆ ｒ ｎｃ ｎ Ｍ ａ ｓ Ｔｒ ｎｓｔＭ ａ ａ ｅ ｅ ｔ ｎ ｅ ｅ ｅｏ ｓ ａ ｉ ｎ ｇ ｍ ｎ ，１ ９ ． ９ ７
２ １ （ ）：２ — ３ ． Ｏ ０， ７ ６ ０
Ｅ３刘 栋 栋 ． 京 地 铁 交 通 枢 纽 行 人 特 征 的 调 查 与 分 析 ［ ］ 建 筑 科 学 ， ｓ 北 Ｊ．
２ １ （ ：７ Ｏ ０， ３） ０— ７ ． ４
［ ］Ｈｅ ｏ ｇＤ， ａｋ ｓＬ， ｃｅ ６ ｌ ｎ Ｆ ｒａ Ｖｉ ｋＴ．Ｓｍｕａｉｇｄ ｎ ｍｉ ｌｅｔｒ ｆ ｓ ｂ ｓ ｉ ｌｔ ｙ ａ ｃ ａｕｅｏ ｎ ａｆ ｅ
筑 空 间 复 杂 、 员 流 动 性 大 ； 为 地 下 空 间 ， 旦 发 生 火 人 作 一 灾， 防排 烟 困难 。如 何 合 理 设 置 疏 散 设 施 ， 人 员 在 发 生 使 火 灾 时 能 快 速 向安 全 区 域撤 离 是 面 临 的 重 要 问题 之 一 。
人员应急疏散仿真模型比较
人员应急疏散仿真模型比较作者：徐乾屈波高波来源：《人间》2016年第02期摘要：本文概述了疏散动力学研究的基本内容，介绍了人员应急疏散仿真的几种主要模型，并分析了各自的特点和优势。
对目前疏散仿真主要采用的元胞自动机和格子气模型予以了介绍，最后展望了人员应急疏散仿真模型的发展方向。
关键词：应急疏散仿真；社会力模型；网络模型；网格模型；元胞自动机中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1671-864X（2016）01-0150-01公共场所人员密集，突发险情时，人们本能地会尽快离开危险地带，可能导致相互挤压、踩踏，发生群死群伤事故；或者虽无险情，但有人失稳摔倒时，也易造成有序的人流出现紊乱，致使惨剧发生。
对此，如何避免，能否事先预估，是学者们多年来研究的方向，并逐渐发展出一套理论。
其中，关于人员应急疏散的理论称之为疏散动力学，而人群疏散行为的计算机仿真实现则是疏散动力学研究的一个主要内容，也是目前研究的热门，有多种仿真模型和相关的软件问世，有的已实现商业化。
总体来看，人群疏散行为仿真模型可以分为连续型、离散型和复合型。
一、连续型疏散模型主要有磁力模型和社会力模型。
磁力模型把人员个体、障碍物、出口等视为磁体，被赋予正负极，同性相斥，异性相吸。
社会力模型是目前研究最多的模型，由Dirk Helbing等在Kurt Lewin的研究基础上提出。
Kurt Lewin将格式塔心理学的理念扩大到社会情境，提出了著名的行为公式：B=f（PE），表示行为（B）是随人（P）与环境的变化（E）而变化的。
基于此，Dirk Helbing等提出的社会力模型[1]给出了个体之间、个体和物体之间相互作用力的计算式和在恐慌时人流的动态特征模型。
其他学者又进行了不断完善，如F. Zanlungo等研究了人们为避免碰撞而不断调整自己的运动轨迹[2]。
只要考虑足够多的因素，社会力模型就能对人群疏散中个体动力学特征作出近似真实的刻画，据此编写的计算机程序甚至能够模拟出人群运动呈现的复杂自组织现象，但计算的复杂性也是显而易见的。
高速公路隧道火灾疏散模型
高速公路隧道火灾疏散模型随着交通运输的发展和人口的增加，高速公路隧道被广泛应用于城市交通系统中。
然而，由于隧道内部环境封闭、通风不畅以及火灾蔓延迅速等因素，隧道火灾事故容易造成重大人员伤亡和财产损失。
因此，研究高速公路隧道火灾疏散模型并制定相应的应急预案是非常重要的。
火灾发生时，人们首先需要寻找最近的出口。
然而，在一个长达数千米的隧道中，人们可能面临离他们最近的出口的距离过长的情况。
因此，我们需要以疏散时间为基础建立火灾疏散模型，以确保人们在火灾发生时能够迅速安全地逃离隧道。
首先，我们需要考虑隧道内部的疏散路径设置。
根据人们在遭遇火灾时的不同反应和行为，我们可以将火灾疏散路径分为主要疏散路径和备用疏散路径。
主要疏散路径是指距离最近、通风良好且通行能力较大的路径，通常是地下隧道的两侧车道。
备用疏散路径是指对于某些区域人员可能无法及时到达主要疏散路径，而另外设置的备用路径。
通过合理设置疏散路径，可以最大程度地减少人员遭遇火灾时的阻塞和混乱情况。
其次，我们需要考虑空气流动对火灾蔓延和疏散的影响。
在隧道内部，通风系统可以起到重要的作用。
合理的通风系统可以确保隧道内空气新鲜，并将烟雾排出隧道，使人们在火灾发生时能够呼吸清新的空气，减少中毒和窒息的可能性。
因此，隧道设计中的通风系统应当能够实现快速、高效的排烟和通风，以缩短疏散时间，增加人员的生存能力。
另外，我们需要考虑人员密度对疏散时间的影响。
在火灾发生时，人们会出现恐慌和拥挤的状况，这会导致疏散时间变得更长。
因此，在隧道设计中，应该根据隧道的规模和预期通行量，合理规划出口数量和宽度，以确保人员能够迅速有序地疏散。
此外，火灾疏散模型还应考虑人员行为和心理的影响。
人们在火灾发生时的行为和心理状态可能导致火灾疏散的失败。
例如，人们可能会因为不愿意放弃个人物品而延误疏散时间，或者因为恐慌而迷失方向。
因此，预防和控制火灾疏散过程中的人员行为和心理反应是至关重要的。
高速铁路桥梁救援疏散通道建模
高速铁路桥梁救援疏散通道建模摘要：一、引言1.高速铁路桥梁救援疏散通道的重要性2.建模的必要性二、高速铁路桥梁救援疏散通道的现状与挑战1.当前救援疏散通道存在的问题2.面临的挑战三、建模方法与数据来源1.建模方法2.数据来源四、模型构建与优化1.模型构建步骤2.模型优化五、模型应用与效果评估1.模型在救援疏散通道设计中的应用2.效果评估六、结论1.建模的意义2.对未来的展望正文：一、引言随着我国高速铁路的快速发展，高速铁路桥梁救援疏散通道在保障旅客安全方面发挥着越来越重要的作用。
然而，当前我国高速铁路桥梁救援疏散通道在设计、管理等方面存在一定问题，因此有必要对其进行建模研究，以提高疏散通道的效率和安全性。
二、高速铁路桥梁救援疏散通道的现状与挑战1.当前救援疏散通道存在的问题目前，我国高速铁路桥梁救援疏散通道存在以下问题：一是设计不够合理，导致疏散通道在使用时容易出现拥堵现象；二是管理不够完善，部分疏散通道在紧急情况下无法及时启用。
2.面临的挑战随着高速铁路桥梁规模的不断扩大，救援疏散通道的设计与管理面临以下挑战：如何在保证安全性的前提下，提高疏散通道的通行能力；如何有效地对疏散通道进行管理，确保在紧急情况下能够及时启用。
三、建模方法与数据来源1.建模方法本文采用系统动力学（System Dynamics）方法进行建模，该方法可以模拟复杂系统在不同时间尺度上的行为，适用于研究救援疏散通道这种具有时间动态特性的问题。
2.数据来源本文所采用的数据主要来自于以下几个方面：一是相关法律法规和标准，如《高速铁路桥梁设计规范》等；二是实际案例分析，通过对比分析不同高速铁路桥梁救援疏散通道的设计和管理情况，提炼出一些共性问题；三是专家访谈，通过与相关领域专家的交流，获取一些定性数据。
四、模型构建与优化1.模型构建步骤首先，明确模型的目标，即优化高速铁路桥梁救援疏散通道的设计与管理；其次，建立模型的基本结构，包括疏散通道的物理结构、人员流动、资源分配等；然后，根据数据来源，为模型赋值；最后，通过模拟不同场景，验证模型的有效性。
火车站出站系统客流疏散研究
5、提升智能化水平：引入先进的科技手段，如人工智能、大数据分析等， 实现对火车站出站系统客流动态的实时监控和预警，为决策提供数据支持。
6、加强旅客安全教育：通过广播、海报、视频等多种方式向旅客宣传安全 知识和应急措施，提高旅客的安全意识和自我保护能力。
7、建立合作机制：与当地政府、公安、消防等部门建立紧密的合作机制， 共同应对突发情况，确保旅客安全和交通畅通。
文献综述
在以往的研究中，许多学者提出了基于各种统计方法和机器学习算法的客流 预测方法。然而，这些方法往往存在一定的局限性和不足。例如，部分方法仅适 用于特定类型的客流数据，无法泛化到其他场景；另一些方法则可能过度拟合数 据，导致预测结果不准确。
研究方法
支持向量机是一种广泛应用于模式识别和机器学习领域的算法。其基本原理 是通过构建一个最优超平面，将不同类别的样本分隔开来。在客流预测中，SVM 可以用于分类或回归，以实现对客流量的准确预测。
二、西安地铁换乘枢纽大客流特 点
西安地铁的换乘枢纽主要服务于城市中心区域，这些区域的客流量较大，且 具有以下特点：
1、高峰期明显：在上下班高峰期，换乘枢纽的客流量会急剧增加。
2、流向复杂：乘客从不同的线路交汇到换乘枢纽，流向复杂多变。 3、空间有限：在换乘枢纽内，由于空间有限，乘客的疏散速度受到限制。
8、持续改进：定期对火车站出站系统的客流疏散情况进行评估和总结，发 现问题及时采取措施进行改进和完善。
四、结论
火车站出站系统的客流疏散研究是一个复杂而又重要的课题。通过对火车站 出站系统的现状及问题进行深入分析，并提出相应的优化策略，可以为提高铁路 运输效率、保障旅客安全、提升旅客满意度提供有力支持。需要在实际工作中不 断探索和创新，持续优化和完善出站系统的客流疏散方案，以适应不断变化的社 会环境和运输需求。
地铁车站人员疏散模型与安全疏散策略研究
地铁车站人员疏散模型与安全疏散策略研究在日常生活中，我们经常会利用地铁来快速便捷地前往目的地。
然而，随着城市人口的不断增加和交通压力的不断增加，地铁车站的人员疏散问题也变得越来越重要。
本文旨在探讨地铁车站人员疏散模型与安全疏散策略，以提升乘客的安全感和运输效率。
首先，我们需要建立地铁车站人员疏散模型。
疏散模型是基于人群流动规律和地铁车站特点的数学模型，可以辅助我们理解人群在紧急情况下的行为，并预测疏散过程中可能出现的问题。
疏散模型可以考虑人群密度、人员流动方向、拥挤程度等因素，通过计算机仿真加速实验，我们可以模拟出不同情境下的人员疏散效果。
其次，地铁车站安全疏散策略也至关重要。
首先，我们可以利用人工智能技术监控地铁车站的人员流动情况，通过预测和判断出现拥堵或异常情况，及时采取措施避免事故的发生。
同时，针对不同地铁车站的特点，我们可以设计不同的疏散策略。
例如，对于狭小的车站通道，可以设置人工引导员，合理引导乘客的行进方向，避免拥堵发生。
对于高峰期客流集中的车站，可以设置分流通道，引导一部分乘客选择其他出口，分散人流量。
此外，还可以合理设置应急通道和紧急出口，以便紧急情况下人员能够快速疏散。
当然，地铁车站人员疏散模型与安全疏散策略的制定并不是一成不变的。
随着科技的不断进步和实践的不断完善，我们可以不断更新和优化模型与策略。
例如，可以通过大数据技术分析车站客流特点，结合乘客的行为偏好，进一步探索更科学、更智能的疏散模型。
同时，可以结合地铁车站设计方案，将人员疏散考虑在内，采用更合理的建筑布局来提高车站的安全性。
此外，对于乘客来说，建设乘客的安全意识也是十分重要的。
在地铁车站内，我们可以通过宣传海报、广播等方式提醒乘客注意安全疏散的重要性，告知应急出口的位置，提醒遇到紧急情况时保持冷静，并根据情况选择合适的疏散策略。
同时，在乘客购票、安检等环节，也应加强人员引导，减少排队时间，避免引发拥堵局面。
综上所述，地铁车站人员疏散模型与安全疏散策略的研究对于提高乘客出行的安全性和舒适度至关重要。
城市地铁车站的疏散模拟与安全评估研究
城市地铁车站的疏散模拟与安全评估研究引言：随着城市化进程的不断推进，地铁成为了现代城市交通运输的重要组成部分。
然而，由于人员众多、车辆密集、通道狭窄等因素，地铁车站的安全问题成为了亟待解决的难题。
本文将探讨城市地铁车站的疏散模拟与安全评估研究，旨在提升地铁车站的安全性能，确保乘客的生命安全。
一、疏散模拟疏散模拟是对地铁车站人员疏散行为进行建模和仿真，以评估疏散过程的效率和安全性。
疏散模拟通常包括三个主要步骤：数据收集和分析、模型建立和仿真实验、结果评估和优化。
1.数据收集和分析通过收集地铁车站的人流量、人员密度、通道宽度、出口数量等相关数据，并对其进行统计和分析，以建立合理的疏散模型。
2.模型建立和仿真实验基于数据分析的结果，建立地铁车站的疏散模型，包括人员运动模型、通道模型和出口模型。
通过仿真实验，模拟人员在紧急情况下的行为，探索最佳的疏散策略。
3.结果评估和优化根据仿真实验的结果，评估疏散过程中的人员流动特点、拥堵现象和疏散时间等指标，发现并解决瓶颈问题，优化车站的设计和布局，提高疏散效率和安全性。
二、安全评估地铁车站的安全评估是对车站安全性能的全面评价，包括事故风险评估、风险管理和应急救援等内容。
1.事故风险评估通过分析车站潜在的事故风险源和发生概率，评估事故对车站乃至整个地铁系统的影响程度。
常用的方法包括事件树和故障树分析等。
2.风险管理基于事故风险评估的结果，制定相应的风险管理策略和应急预案，包括事前预防、事中监测和事后管理等环节，以提高地铁车站的安全性能。
3.应急救援针对紧急情况下的疏散和救援工作，制定科学的应急救援方案，包括安全设备配置、人员组织和协调机制等，确保车站乘客的生命安全。
结论：城市地铁车站的疏散模拟与安全评估研究对于提升地铁车站的安全性能至关重要。
通过疏散模拟，可以深入了解车站乘客的行为特点和疏散策略，优化车站设计和运营管理。
通过安全评估，可以识别风险源、制定应急预案、提高车站的应急救援能力。
高速铁路桥梁救援疏散通道建模
高速铁路桥梁救援疏散通道建模摘要：一、引言二、高速铁路桥梁救援疏散通道的概述三、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的必要性四、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的方法五、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的实际应用六、总结正文：一、引言随着我国高速铁路网的快速发展，高速铁路桥梁救援疏散通道的设计与建设成为了一个重要的课题。
在紧急情况下，如何快速疏散旅客，确保他们的生命安全，是高速铁路桥梁救援疏散通道需要解决的问题。
因此，对高速铁路桥梁救援疏散通道进行建模研究具有重要的实际意义。
二、高速铁路桥梁救援疏散通道的概述高速铁路桥梁救援疏散通道是指在高速铁路桥梁上设置的，用于旅客疏散的通道。
它通常包括横向疏散通道和纵向疏散通道。
横向疏散通道是指在桥梁两侧设置的，用于旅客横向疏散的通道；纵向疏散通道是指在桥梁上设置的，用于旅客纵向疏散的通道。
三、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的必要性高速铁路桥梁救援疏散通道建模的必要性主要体现在以下几个方面：1.有助于提高旅客疏散的效率。
通过建模，可以对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构、布局和容量进行优化，从而提高疏散效率。
2.有助于提高旅客疏散的安全性。
通过建模，可以对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构和材料进行优化，从而提高疏散的安全性。
3.有助于提高高速铁路桥梁救援疏散通道的可维护性。
通过建模，可以对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构和材料进行优化，从而提高通道的可维护性。
四、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的方法高速铁路桥梁救援疏散通道建模的方法主要有以下几种：1.基于数学模型的建模方法。
这种方法主要是通过建立数学模型，对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构、布局和容量进行优化。
2.基于物理模型的建模方法。
这种方法主要是通过建立物理模型，对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构和材料进行优化。
3.基于计算机模拟的建模方法。
这种方法主要是通过计算机模拟，对高速铁路桥梁救援疏散通道的结构、布局和容量进行优化。
五、高速铁路桥梁救援疏散通道建模的实际应用高速铁路桥梁救援疏散通道建模的实际应用主要包括以下几个方面：1.在高速铁路桥梁救援疏散通道的设计和建设中，可以通过建模对通道的结构、布局和容量进行优化，从而提高疏散效率和安全性。
数学建模在交通管理中的应用有哪些
数学建模在交通管理中的应用有哪些交通管理是一个复杂的系统工程，涉及到道路规划、车辆流量控制、交通信号优化等多个方面。
数学建模作为一种有效的工具，为解决交通管理中的问题提供了科学的方法和决策依据。
接下来，让我们一起探讨数学建模在交通管理中的具体应用。
一、交通流量预测准确预测交通流量对于交通管理至关重要。
通过建立数学模型，可以分析历史交通数据、考虑天气、节假日、特殊事件等因素对交通流量的影响，从而预测未来某一时间段内道路上的车辆数量。
常见的数学模型有时间序列模型、回归分析模型和神经网络模型等。
时间序列模型如自回归移动平均（ARMA）模型和自回归积分移动平均（ARIMA）模型，通过对历史流量数据的分析，找出其内在的时间规律，从而进行预测。
回归分析模型则将交通流量与相关的影响因素（如日期、时间、天气等）建立线性或非线性的关系，以预测未来流量。
神经网络模型具有强大的学习和泛化能力，能够处理复杂的非线性关系，对交通流量进行较为准确的预测。
二、交通信号优化交通信号灯的设置直接影响着道路的通行效率。
数学建模可以帮助优化信号灯的配时方案，减少车辆等待时间和拥堵。
例如，通过建立排队论模型，可以计算出在不同信号灯周期下车辆的排队长度和等待时间，从而找到最优的信号灯周期和绿信比。
另外，利用图论和线性规划方法，可以对多个路口的信号灯进行协同控制，实现区域交通的整体优化。
例如，通过建立交通网络模型，将道路交叉口视为节点，道路路段视为边，根据交通流量和道路容量等约束条件，求解最优的信号灯控制策略，使整个交通网络的运行效率最大化。
三、道路规划与设计在城市发展过程中，合理的道路规划和设计是缓解交通拥堵的重要手段。
数学建模可以帮助评估不同道路规划方案的效果，为决策提供依据。
例如，利用交通仿真模型，可以模拟车辆在不同道路布局下的行驶情况，包括车辆速度、流量分布、拥堵状况等。
通过对比不同规划方案的仿真结果，可以选择最优的道路规划方案。
公共场所应急疏散模型设计与仿真
公共场所应急疏散模型设计与仿真公共场所的应急疏散是保障人员生命安全的重要措施之一。
设计合理的应急疏散模型能够帮助人们更好地了解疏散过程中的各种因素，优化疏散策略，并为实际应急情况提供决策支持。
本文将针对公共场所应急疏散模型的设计与仿真展开详细探讨。
首先，公共场所应急疏散模型的设计应考虑到场所的特点和人员分布。
不同类型的公共场所，如体育馆、商场、地铁站等，其结构和人员分布情况各不相同。
因此，在设计应急疏散模型时，需要对场所的平面布局、出入口位置、通道宽度等进行充分考虑，并根据实际情况进行模型参数的设定。
同时，考虑到人员特点的差异性，如年龄、身体状况等因素也需要纳入模型中。
其次，应急疏散模型必须考虑人员的行为特点与心理反应。
在实际应急疏散中，人们的行为与心理反应常常会影响整个疏散过程的效果。
因此，模型设计应该充分考虑到这些因素，并结合心理学和行为科学的相关理论进行建模。
比如，人们在面临危险时往往会产生恐慌情绪，可能会导致逃生路径选择的不合理和冲突的产生。
因此，在模型中引入恐慌指数等度量指标，并基于模拟实验得到的数据进行精确的描述，以提高模型的可信度和实用性。
进一步，应急疏散模型的设计应考虑到外部因素的影响。
公共场所的应急疏散常常受到外部因素的干扰，如建筑火灾、地震等。
合理的模型设计不仅需要考虑到人员的疏散过程，还要充分考虑到外部因素对疏散过程的影响。
例如，建筑火灾可能会导致通道阻塞、烟雾弥漫等情况，从而影响人员疏散的速度和效率。
因此，在模型设计中引入这些外部因素，并对其进行精确的模拟和演化，以提高模型的预测能力和真实性。
另外，应急疏散模型的仿真是验证模型的有效手段之一。
通过仿真可以模拟和重现实际的应急疏散情景，验证模型的合理性和准确性。
仿真可以通过计算机模拟软件实现，也可以通过实际演练进行。
计算机仿真可以更加精确地描述人员的运动轨迹、疏散时间等信息，帮助人们更好地理解和优化应急疏散策略。
而实际演练可以将人们直接置于应急疏散环境中，模拟应急状况，检验和完善模型设计。
地铁紧急疏散研究报告
地铁紧急疏散研究报告地铁紧急疏散研究报告地铁作为城市重要的交通工具之一，在人口众多、交通流量大的都市中扮演着重要的角色。
然而，面对突发紧急情况，地铁的安全和疏散能力也成为了关注的焦点。
本报告旨在研究地铁紧急疏散的情况，并提出改进建议。
一、研究方法本研究通过收集地铁紧急疏散的相关数据和资料，并进行分析。
同时，进行了现场观察和调查问卷调研，以获得更全面的数据和信息。
二、紧急疏散情况分析1.人员密集性：地铁上的人员密集度较高，特别是在高峰时段，车厢中的人数可能超过安全标准。
这将对疏散产生困难。
2.疏散设施：地铁站内的紧急疏散指示牌、应急门和安全通道等设施齐全，但在现场调研中发现，有些人对这些设施的存在和使用方法并不了解。
3.人员意识：在紧急疏散情况下，人员的自救和互救意识需要进一步提高。
调研结果显示，很多乘客并没有参加过相关的灾难疏散训练，缺乏相应的应急知识和技能。
三、疏散改进建议1.提供培训：地铁公司应定期组织培训，提高乘客的紧急疏散意识和技能，向他们传授灾难疏散知识，提高自救和互救能力。
2.加强宣传：地铁站内应设立标语牌和宣传海报，介绍紧急疏散设施的使用方法和注意事项。
地铁公司还可以通过媒体和社交媒体渠道，向广大乘客传递疏散相关的信息。
3.加强指导：在地铁车厢和站台上，加强工作人员的值守和指导。
工作人员应在每趟列车进站前提前进行公共广播，并提醒乘客有关紧急疏散的注意事项。
4.改善设施：地铁公司应加强对紧急疏散设施的维护和更新，确保其正常工作。
同时，定期检查和维护应急通道，以便在紧急情况下快速疏散。
四、结论地铁的紧急疏散需要多方面的改进措施。
通过加强乘客培训和宣传，提高乘客自救和互救能力；通过提供清晰的指导和加强设施维护，提高疏散效率和安全性。
这些措施将有效提升地铁紧急疏散的能力，保障乘客的安全。
五、参考文献1.黄小玲.城市地铁系统紧急疏散模型研究[J].市政技术,2018(09):28-30.2.王岩.城市地铁站疏散模拟及对策研究[D].湖南大学,2015.3.葛亚文,赵天琛.城市地铁疏散共性问题及对策研究[J].铁道科学与工程学报,2019,16(01):209-215.。
大型活动散场观众交通疏散模型
大型活动散场观众交通疏散模型叶霞;夏海霞;高志刚【摘要】大型活动散场时的观众疏散在城市中至关重要,处理不当极易造成交通拥堵事件的发生.提出基于人流预测的大型活动散场交通疏散模型.根据目标函数确定最优部署策略,通过临时部署和调度共享单车加速观众的疏散.实验结果显示利用该模型进行疏散的时间比使用活动举办地附近原有固定部署的公共自行车进行疏散的时间减少31.4％.这表明该模型能够有效提高疏散效率,减少疏散时间.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2018(035)012【总页数】7页(P54-60)【关键词】大型活动;观众疏散;人流预测;疏散模型;共享单车【作者】叶霞;夏海霞;高志刚【作者单位】浙江理工大学信息学院浙江杭州 310018;浙江理工大学信息学院浙江杭州 310018;杭州电子科技大学计算机学院浙江杭州 310018【正文语种】中文【中图分类】TP3910 引言随着城市的发展，大型活动在城市中举办越来越频繁。
在活动结束后，观众短时间内大量涌出，受限于观众的步行速度以及道路情况，无法及时地疏散，从而造成严重的交通拥堵问题[1]。
目前针对大型活动散场问题的研究通常是建立大型活动观众疏散模型[2-4]，对大型活动散场人流进行仿真[5-7]来预测大型活动散场时的观众疏散情况，没有制定相应的措施解决实际的拥堵问题。
为了更好地解决大型活动散场时周围道路的拥堵情况，本文使用共享单车进行临时部署与调度的方式加快观众的疏散，缓解拥堵问题。
从场馆出发到公共交通站点的这段距离被称为“最后一公里”[8-9]。
针对“最后一公里”问题，已有许多相关文献提出用公共自行车的方式解决。
如文献[10-11]从服务水平和自行车容量考虑，提出自行车共享系统的策略设计模型。
文献[12]在北京现有公共自行车站点分布不合理的基础上提出了一种新的自行车部署方案，使其更好地解决“最后一公里”问题。
上述文献都是基于日常生活、通勤方面去解决“最后一公里”问题。
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疏散模型的比较
七大模型：
微观模型：元胞自动机模型（Cellular Automata Models, CA）、格子气模型（Lattice gas models）、社会力模型（Social force models）、基于智能体模型（Agent-based models，ABMs）、博弈论模型（Game theoretic models）。
宏观模型：流体动力学模型（Fluid-dynamic models）。
基于生物实验视角（Approaches based on experiments with animals）。
元胞自动机模型
将建筑物或者其它场所划分为网格，格点是网格的基本单位, 每个格点可以容纳一个行人或者空闲. 每个行人都可以以一定的概率向他的 4 个相邻格点行走, 或者静止不动。
当向 4 个方向行走的概率不相等时, 称为有偏行走, 其中的行人称为“有偏行走者”。
离散型模型
规则简单, 运算速度快
准确度不高，侧重于定性分析
大多数CA模型不擅长描述紧急疏散的复杂行为，例如：“欲速而不达”现象
缺少生理上及心理上的要素
格子气模型
一种特殊的元胞自动机。
一般应用于瓶颈区域、T型路口、黑屋、烟屋等。
研究人群流动特征。
离散型模型
规则简单, 运算速度快
准确度不高，侧重于定性分析
概率统计的方法研究群体步行者的特点，同时考虑建筑空间对群体的影响，表现步行者的宏观特点，例如群体流动状态转移等。
参考文献：Nagatani T. Dynamical transition and scaling in a mean-field model of pedestrian flow at a bottleneck [J]. Physica A, 2001,300:558-566.
社会力模型
Helbing 等人提出的社会力模型属于多粒子自驱动模型, 是一种多主体模型.模型中, 引入“社会力”的概念表示人与人、人与环境的社会心理和物理的作用。
运动学方程描述（由三部分组成：疏散人员的社会心理作用力、人员相互作用力、人与墙或人与障碍物的作用力）：参考文献：Helbing D, Molnar P. Social force model for pedestrian dynamics [J]. Physical Review E,1995,51(5):4282-4286.
连续型模型
较好地描述人员疏散中出现的人行道、相对人流、拥挤、堵塞等特殊现象
模拟的速度较慢
定量分析
缺少生理上及心理上的要素
能够非常准确地重现恐慌时人群行为
流体动力学模型
宏观模型，流体动力学模型以类似流体的属性来描述群体，应用流体动力学的逻辑以偏微分方程的形式来描述密度与速度怎样随着时间而变化。
为了弄清楚特大群的步行者流动机理，Hughes导出了控制步行者两维流动的运动方程。
参考文献：Hughes R L. A continuum theory for the flow of pedestrians [J].Transportation Research Part B, 2002, 36:507-535.
流体动力学模型通常应用来仿真流动群体密度高时的拥挤现象。
但是流体动力学方程难懂,且不灵活。
智能体模型
是计算模型，通过虚拟的Agent仿真个体，以及从支配Agent之间相互作用的规则中从下而上构建社会结构。
基于Agent模型可以用来刻画群体之间相互作用的客观成因及演变机理。
Toyama等在CA的基础上提出一个基于Agent的模型,描述了不同行人的特性:性别、速度、房间几何知识、羊群行为及避障行为。
参考文献：Toyama M C, Bazzan A L C, Da Silva R. An agent-based simulation of pedestrian dynamics: from lane formation to auditorium evacuation [C]//Stone P,Weiss G. Proceedings of the fifth international joint conference on Autonomous agents and multiagent systems. New York: ACM Press, 2006: 108-110.
基于Agent的模拟捕获紧急现象，提供系统的自然描述，而且它是很灵活的。
当Agent之间相互作用复杂、非线性、不连续或者离散的时候，或者当空间是至关重要，而且Agent的位置不是固定的时候，适合使用基于Agent模拟的方法，例如火灾逃生。
博弈模型
Kirchner等提出，博弈论可以用来解释行人通过出口时的冲突行为。
Lo等通过一个不合作博弈论模型,模拟在紧急疏散中被疏散者动态的多出口选择过程。
参考文献：Kirchner A, Klupfel H, Nishinari K,et al. Simulation of competitive egressbehavior: comparison with aircraft evacuation data [J]. Physica A, 2003, 324: 689-697.
Lo S M, Huang H C, Wang P,et al. A game theory based exit selection model for evacuation [J]. Fire Safety Journal, 2006, 41:364-369.
博弈论分析方法可以使得疏散者与环境的相互作用更加合理化。
基于生物实验视角
Saloma等对恐慌老鼠通过出口从水池逃生到干燥的平台上的实验来研究被困的步行者逃生恐慌行为,阐述了恐慌群体的行为及该行为怎样受到群体所围困在的公共建筑的影响。
Altshuler等认为恐慌通过效仿快速传播,并使用蚂蚁作为模型的步行者,通过能够检验低恐慌与高恐慌的情形的实验,证明了这样预想的正确性:当恐慌的个体努力从房间中逃逸,而房间有两个位置对称的出口的时候,其中一个出口比另一出口拥挤着更多人。
参考文献：Saloma C, Perez G J, Tapang G,et al. Self-organized queuing and scale-free behavior in real escape panic[J]. Proceedings of the National Academy of Sciences of the USA (PNAS), 2003, 100(21): 11947-11952.。