大规模人群网络流瓶颈识别方法研究

发布时间：2019-08-20 16:50

【摘要】：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.
【图文】：

结构图,流动网络,人群,结构图

１６８逦系统工程理论与实践逦第３６卷逡逑段ｉ对于外界干扰保持其自身特性的能力，因此反映了该路段的鲁棒性．路段鲁棒性值越大，说明结构重要逡逑度变化越小，，路段的抗干扰能力越强．计算结果中，路段ｉ的结构重要度的相对变化率越小，表示在某一路网逡逑流量情况下，该路段对于外界干扰的抵御能力越强．逡逑３案例分析与讨论逡逑３．１场景简介逡逑德国电子音乐节从１９８９年开始，每年吸引１００至１５０万人参加．２0１０年的游行活动在杜伊斯堡市的一逡逑个废弃火车站内举行，活动场地是一个栅栏封闭的区域．如图２所示，场地的正上方是停车场，一般情况下，逡逑游客会先到达上方的停车区，然后步行至活动会场．东西方向两条路径会与一条宽约１６ｍ的地下通道连接，逡逑这条地下通道是进入会场的是唯一入口．根据图２的实际活动路线图，建立如图３所示的网络拓扑结构．图３逡逑中，节点１为使丰场，节点６为活动场地：ｃ、ｄ分别为东、西隧道；ｅ、／分别为东、西随道通往活动现场的匝道．逡逑ＫＳ邋＾逦＇逡逑ａ逦／ＸＤ￣Ｃ＾０＼逡逑＿邋丫邋＞０逡逑［￥＼逡逑Ｙｆ邋ｅ逦图３人群流动网络结构图逡逑－Ｊｗｒｅｓ－ＳｌｒＢＲｅ邋0逦．Ｊ逡逑图２邋２０１０年德国“爱的大游行”活动线路图逡逑３．２相关参数的确定逡逑我们获取了邋２０１０年德国＇？爱的大游行”电子音乐节所有的监控录像数据，统计分析了人群流量特征．进逡逑而通过Ｇｏｏｇｌｅ地图测量了大规模人群流动网络中各路段的长度分别为：＝邋ｌＭＯｍ，ｓ６邋＝邋１９００ｍ，Ｓｃ二逡逑２７０ｍ，Ｓｄ邋＝邋３００ｍ，邋ｓｅ邋＝邋１６０ｍ，ｓ，邋＝邋１７５ｍ，逦＝邋５０ｍ．各路段的宽度为：ｗａ邋二《；ｃ邋＝购＝＝邋１６ｍ，逡逑叫＝２５ｍ，Ｗｅ

路段,公式,数据,网络流

第１期逦马剑，等：大规模人群网络流瓶颈识别方法研究逦１６９逡逑路段走行时间与路段宽度的量纲不同．首先要对其进行标准化处理．因此．路段／＿的选择概率为：逡逑ｅ＾ｒ逡逑Ｐｉ邋￣邋ｅｄＵｉＳ逦（７）逡逑Ｕ［ｓ邋＝邋－Ｃ［ｓ邋＝邋－（逦（８）逡逑、亡ｍａｘ逦’⑴ｍａｘ邋ｙ逡逑已知路段ｃ、ｄ从１４：００－１５：５１每分钟的行人流量数据，如图４所示．由图３可知，Ｋ邋＝逦％，因此，可逡逑以根据路段在节点１处行人选择路段ａ、６的实际数据．计算出参数义逡逑４００－邋—路段政Ｚ？）逦１逡逑３＆ｔＪ邋ｌ邋…０邋路段Ｃ（ｇ）ｌ逦＊邋Ｉ逦｜逡逑３００－逦＾逦Ｉ逡逑：：逡逑Ｉ逦１逦Ｉ逦＇逦Ｉ逦１逦Ｉ逦１逦Ｉ逦１逡逑１３：５５逦１４：２４逦１４：５２逦１５：２１逦１５：５０逡逑时间／ｈ逡逑图４路段Ｃ、ｄ上的行人流量数据逡逑根据公式（７）、（８）得，逡逑Ｐａ邋￣邋－０（邋ｔｆｔ邋＿逦＾逦ｅ（邋ｔｂ邋Ｗｂ邋）邋＝邋：邋＼邋ｒ0邋１３５４６８＜９＇逡逑０邋Ｖ邋＊ｍａｘ邋叫ｍａｘ邋／邋＋邋６邋Ｖ邋＾ｍａｘ邋ｕ；ｒａａｘ邋／逦１邋、逡逑又，ｐａ邋＝邋７＾邋＝邋＃．故有，ｅ０＋１３５４＿邋＝邋／６／／ａ．这里／ｂ／／ａ可由１４：００－１５：５１时段路段６、ａ流量数据比值逡逑的平均值求取．计算ｉ平均可得０＝邋４．０３４．逡逑３．３结果分析逡逑在不考虑控制措施对人群网络流影响时．根据文献［３０］，邋ＢＰＲ型行人路阻函数中的参数Ｂ、ｎ分别取逡逑０．８０２、３．１，得到如下路段出行阻抗计算公式：逡逑ｆｖ＼３，１逡逑＝邋＾邋＋邋０．８０２邋ｆ－Ｊ逦（９）逡逑活动场所的面积约为９６０００ｍ２，活动组织者及官方人员计
【作者单位】：西南交通大学交通运输与物流学院综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室;中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金(71103148,51178445,71473207) 中央高校基本科研业务费专项资金资助(2682014CX103)~~
【分类号】：U491.226

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