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城市大型活動人群動力學建模與穩定性控制 版權信息
- ISBN：9787030727978
- 條形碼：9787030727978 ; 978-7-03-072797-8
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
城市大型活動人群動力學建模與穩定性控制 本書特色
介紹了常用人群仿真軟件功能，機器視覺技術和UWB高精度定位技術，以及Matlab環境下宏觀仿真模型的GUI設計。
城市大型活動人群動力學建模與穩定性控制 內容簡介
本書針對城市大型活動中人群常規流動和應急疏散流動安全管控問題，從宏觀和微觀兩個角度，闡述人群運動動力學建模與控制研究成果；系統介紹交通流模型中經典Aw-Rascle模型，構建“T”形匯流通道Aw-Rascle疏散模型；論述恐慌心理和行為研究成果；基于Lyapunov穩定性判據，分析宏觀人群穩定性，設計反饋控制器；從計算機視覺和UWB定位技術兩方面，介紹人群運動數據采集方案，論述人群動力學模型誤差消除技術；并附各章節核心模型Matlab仿真程序代碼和Python代碼。本書成果為廣大讀者提供人群運動建模理論基礎，以及計算機仿真技術參考。 本書可供從事大型活動人群疏導研究的科研人員、相關專業的高年級本科生或者研究生，以及城市公共安全管理和應急管理人員使用。
城市大型活動人群動力學建模與穩定性控制 目錄
目錄
第1章 緒論 1
1.1 概論 1
1.2 國內外人群運動穩定性理論研究現狀 4
1.3 實用仿真代碼清單 12
1.4 本章小結 13
第2章 人群運動微觀動力學模型 14
2.1 社會力模型 14
2.2 元胞自動機模型 16
2.3 格子氣模型 20
2.4 其他模型 26
2.5 本章小結 30
第3章 人群運動宏觀動力學模型 31
3.1 流體力學模型 31
3.2 交通流模型 33
3.3 排隊網絡模型 42
3.4 博弈論模型 43
3.5 本章小結 44
第4章 Aw-Rascle人群動力學模型 45
4.1 經典Aw-Rascle交通流模型 45
4.2 改進Aw-Rascle交通流模型 47
4.3 基于社會力和Aw-Rascle的微觀—宏觀轉換模型 52
4.4 本章小結 55
第5章 恐慌傳播動力學模型 56
5.1 恐慌理論 56
5.2 信息熵理論 60
5.3 恐慌度量方法 61
5.4 恐慌傳播動力學模型 63
5.5 本章小結 65
第6章 系統穩定性理論 66
6.1 穩定性概述 66
6.2 系統穩定性判據 67
6.3 Lyapunov穩定性判斷方法 79
6.4 系統穩定性判定的常用方法對比 90
6.5 本章小結 91
第7章 人群運動穩定性分析與控制 92
7.1 常見人群穩定性分析方法 92
7.2 *短疏散時間算法 94
7.3 交叉路口流量計算 96
7.4 恐慌疏散人群穩定性分析 102
7.5 穩定邊界優化控制 109
7.6 本章小結 111
第8章 人群動力學模型的理論誤差消除技術 112
8.1 基于計算機視覺的人群運動數據采集 112
8.2 基于UWB定位技術的人群運動數據采集 116
8.3 人群動力學模型誤差分析與消除 123
8.4 本章小結 129
第9章 交叉通道行人匯流穩定性控制與仿真實驗 130
9.1 歷史上的踩踏事件簡介 130
9.2 Aw-Rascle行人匯流仿真 136
9.3 基于社會力和Aw-Rascle的微觀—宏觀轉換模型仿真 141
9.4 人群疏散穩定性的多變量分析與控制 143
9.5 交叉通道恐慌人群運動模型控制 153
第10章 工程應用 160
10.1 常用人群仿真軟件介紹 160
10.2 計算機視覺技術應用 170
10.3 UWB行人定位與人群流動分析 171
10.4 宏觀仿真模型GUI設計 179
10.5 本章小結 181
第11章 總結 182
11.1 結論 182
11.2 展望 182
參考文獻 184
附錄 194
第1章 緒論 1
1.1 概論 1
1.2 國內外人群運動穩定性理論研究現狀 4
1.3 實用仿真代碼清單 12
1.4 本章小結 13
第2章 人群運動微觀動力學模型 14
2.1 社會力模型 14
2.2 元胞自動機模型 16
2.3 格子氣模型 20
2.4 其他模型 26
2.5 本章小結 30
第3章 人群運動宏觀動力學模型 31
3.1 流體力學模型 31
3.2 交通流模型 33
3.3 排隊網絡模型 42
3.4 博弈論模型 43
3.5 本章小結 44
第4章 Aw-Rascle人群動力學模型 45
4.1 經典Aw-Rascle交通流模型 45
4.2 改進Aw-Rascle交通流模型 47
4.3 基于社會力和Aw-Rascle的微觀—宏觀轉換模型 52
4.4 本章小結 55
第5章 恐慌傳播動力學模型 56
5.1 恐慌理論 56
5.2 信息熵理論 60
5.3 恐慌度量方法 61
5.4 恐慌傳播動力學模型 63
5.5 本章小結 65
第6章 系統穩定性理論 66
6.1 穩定性概述 66
6.2 系統穩定性判據 67
6.3 Lyapunov穩定性判斷方法 79
6.4 系統穩定性判定的常用方法對比 90
6.5 本章小結 91
第7章 人群運動穩定性分析與控制 92
7.1 常見人群穩定性分析方法 92
7.2 *短疏散時間算法 94
7.3 交叉路口流量計算 96
7.4 恐慌疏散人群穩定性分析 102
7.5 穩定邊界優化控制 109
7.6 本章小結 111
第8章 人群動力學模型的理論誤差消除技術 112
8.1 基于計算機視覺的人群運動數據采集 112
8.2 基于UWB定位技術的人群運動數據采集 116
8.3 人群動力學模型誤差分析與消除 123
8.4 本章小結 129
第9章 交叉通道行人匯流穩定性控制與仿真實驗 130
9.1 歷史上的踩踏事件簡介 130
9.2 Aw-Rascle行人匯流仿真 136
9.3 基于社會力和Aw-Rascle的微觀—宏觀轉換模型仿真 141
9.4 人群疏散穩定性的多變量分析與控制 143
9.5 交叉通道恐慌人群運動模型控制 153
第10章 工程應用 160
10.1 常用人群仿真軟件介紹 160
10.2 計算機視覺技術應用 170
10.3 UWB行人定位與人群流動分析 171
10.4 宏觀仿真模型GUI設計 179
10.5 本章小結 181
第11章 總結 182
11.1 結論 182
11.2 展望 182
參考文獻 184
附錄 194
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城市大型活動人群動力學建模與穩定性控制 節選
第1章 緒論 1.1 概論 行人交通是人類*悠久、*基本的出行交通方式之一[1]。人類從原始社會演化發展到現代文明社會，已經“行走”了數百萬年；盡管“行走”過悠悠歲月、漫漫征途，人類仍然缺乏關于“行走”規律的研究資料。同時，由于社會發展，人類已經擁有了各種高級的出行方式，但原始的步行出行依然是人類出行方式中*常見、*基本的方式，也是其他人類出行方式無法一步完成時的補償方式，是無法運用其他出行方式時的*佳選擇，是城市交通系統的重要組成部分。 中國城鎮化率預計到2030年會達到70%，近10億中國人將生活在城市和發達城鎮，現有的各類公共活動場地容量將會出現不足，并涌現行人高密度集聚、步行路線復雜等現象，*終降低行人的出行舒適度，導致安全隱患甚至危及生命。因此，如何從目前交通現狀和實際需求出發，探索人群流動的基本規律，構建各種復雜交通環境下安全、通暢、舒適、方便、快捷的行人交通系統是一個亟待解決的問題。 近二十年來，世界范圍內各類大型活動中重大行人交通事故頻發[2]。例如，2004年2月1日，在沙特阿拉伯圣城麥加的朝覲活動中，行人運動過程中部分朝覲者體力不支引發踩踏，造成251人死亡，244人受傷。2005年1月25日，在印度馬哈拉施特拉邦，也是在朝圣期間，因為參與人員踩踏而導致300多人遇難，300多人受傷。2006年1月12日，在沙特阿拉伯麥加，朝圣期間行李車上的行李被意外放下，導致345人死亡，289人受傷，造成交通擁堵和踩踏事故。2010 年7月24日，在德國杜伊斯堡舉行的“愛情巡游”電子音樂嘉年華活動現場中，有19人死亡，300多人受傷。2014年12月31日，上海外灘陳毅廣場觀景臺和觀景臺下的大量行人上下對沖，造成36名行人死亡，49人受傷。以兩次典型踩踏事件為例。2010年11月22日，柬埔寨首都金邊鉆石島，在進行為期三天傳統送水節的*后一天，當時全國各地約有300萬人涌向金邊觀看在王宮前的洞里薩河上舉行的龍舟大賽以及在金邊鉆石島等地的慶祝活動，當地時間22日23時左右，游人太多，金邊市區連接鉆石島的一座橋產生晃動，引起人們恐慌，導致相互擁擠踩踏事故，截至23日死亡人數已攀升至375人，受傷人數達755人；2015年麥加多日朝覲活動造成嚴重踩踏[3]。其中，僅2015年9月24日，發生在204主干道與223支路交叉區域的人群踩踏造成了死亡769人，受傷934人[4]。 這些事故不僅給社會帶來了巨大的經濟損失，也給公共安全造成了嚴重的危害。歷年踩踏事件頻次分布如圖1.1與圖1.2所示[2]。同時，大量事故研究表明，在有限的空間中人群流動頻度和密度的大幅度增加，一些小小的意外往往導致很嚴重的后果。為了使悲劇不再發生，亟待分析人群流動動力學演化特征，研究行人個體之間的相互作用機制，分析人群流動中個體的微觀特性和群集的宏觀特征，揭示人群流動各種自組織現象形成的機理，為設計和優化行人交通設施的基本結構、制定各項應急預案提供理論基礎。 圖1.1 1896~2015年重大踩踏事故發生次數場所分布[2] 圖1.2 1896~2015年各種擁擠踩踏事故原因次數[2] 從世界范圍來看，行人疏散運動規律的研究已經成為研究熱點之一。圖1.3是行人疏散（pedestrian evacuation）研究的引文報告，圖1.4是行人動力學（pedestrian dynamics）研究的引文報告。由圖1.3和圖1.4可見，自2014年起，相關主題的引文數量都出現了明顯的上升趨勢，說明學術界對行人運動的研究關注開始快速提升。 圖1.3 行人疏散研究的引文報告（截至2021年10月1日） 2021年數據尚未統計和公布，預計發文數量呈上升態勢；數據查詢時間為2021年10月1日，可統計到已排版在2022年初的期刊論文 圖1.4 行人動力學研究的引文報告（截至2021年10月1日） 2021年數據尚未統計和公布，預計發文數量呈上升態勢；數據查詢時間為2021年10月1日，可統計到已排版在2022年初的期刊論文 1.2 國內外人群運動穩定性理論研究現狀 1.2.1 人群疏散理論 人群流動動力學屬于流體力學、應用數學、統計物理學、計算機科學、交通工程和心理學的典型交叉學科范疇，旨在通過運用現代科學知識描述行人的流動行為，通過建立不同場合的人群流動數學模型，利用計算機模擬再現行人運動和狀態演化過程。基于人群流動數學模型，可以有效支持反復多方向的實驗與仿真，該類研究方法可以彌補傳統實證分析在復雜事件復現、關鍵參數仿真論證、根源定位、疏散預案推演等方面的局限性，構建科學的人流流動理論。從系統工程角度來看，流動人群是離開平衡狀態而趨向動態平衡的典型的自驅動和自組織系統。人群流動理論能加深人們對遠離均衡狀態的復雜交互作用的多體系統演化規律的認識，促進多學科發展。 行人動力學建模與人群疏散研究，主要有兩大學術研究學派：疏散負載和行人反應[5，6]。前者主張研究人群流動疏散負載，后者承認出口負荷能力是安全撤離的必要條件之一，但認為這不是主要條件。Predtechenskii和Milinskii共同撰寫的《建筑物內的步入式避難設計》，John Fruin編著的Walker’s Distribution and Design都是建筑物內疏散的代表作。 20世紀80年代以來，行人疏散理論的研究取得了很大的進展。基于實際觀察，研究人員發現了行人運動的規律性，并提出了行人和人群運動的理論模型與相關原理，正如Coleman發現在購物區形成的人口規模與泊松分布一致。Bouvier研究了在車站、售票處排隊現象，并提出了排隊理論。此外，研究人員還研究了人群中出現的幻覺、情緒感染等現象，并做出了相應的理論解釋。基于對人群現象的觀察和理論解釋，研究人員以不同方式描述了行人個體和人群的運動，并建立了大量的人群運動數學模型。 在用數學模型描述行人運動的早期宏觀模型中，主要有博弈論、決策理論和傳播模型。此外，還有排隊模型、變換矩陣模型、隨機模型和路徑行為選擇模型[5~7]。然而，這些模型沒有考慮行人自行組織行為的影響，所以在預測行人行為時可能會出現不準確的情況。Helbing等研究了人群的自組織現象，并總結了在正常情況下的行人運動規律。 在我國，有關行人疏散動力學和計算機模擬的應用研究處于發展階段。在這方面更詳細的研究包括[7]：黃恒棟對室內人群疏散的過程、在安全出口的建筑特色和人口流動特性進行了研究，東北大學的陳寶智等對緊急疏散模型進行了研究，武漢大學和香港城市大學的研究人員利用虛擬現實計算機虛擬技術來采集工作人員的定量火災數據的計量方法，以創建一個網絡疏散模型。中國科學技術大學的Yang利用自動化移動模型對火災大樓人員疏散進行了模擬研究。宋國衛和范維澄等創建擁擠的環境疏散子多網格模型和多作用力元胞自動機模型，提出了行人疏散的安全分析新方法。戴世強等提出了離心力模型來模擬人群疏散過程。陳濤等介紹了影響相對速度的社會心理壓力行人和修改了社會力模型來解決問題。劉濤使用Takagi-Sugeno型IF-THEN規則總結了各種泛化社會力模型的特點。將行人交通質量的物理規則轉換成一個模糊推理模型，證明了模糊系統參數有一個明確的心理和生理上的對應關系。 國內外有關行人的系統研究和疏散動態已有近五十年的歷史，并取得了廣泛的研究成果。國內科研人員在深入研究國外研究的基礎上，系統地研究我國行人動態與疏散行為，并將重點放在緊急情況下安全疏散人群，減少人員傷亡。從理論角度來看，該研究領域也有待建立行人動態與疏散的完整理論體系。 1.2.2 人群動力學模型 人群流動研究始于20世紀50年代，Hankin和Wright首次系統地提出了人群流動理論，至今依然是交通科學的熱門研究方向之一[8]。隨后，伴隨高性能計算機的普及，計算機模擬成了人群流動研究的重要手段。從人群流動理論研究歷程來看，研究者采用了由簡單到復雜、由單一到多元的思路：首先簡化實際行人的運動特征，建立基本的人群流動模型，其次在基本模型中考慮行人的特性因素，*后不斷地擴展和完善人群流動模型。目前，國內外研究者在人群流動建模方面獲得了大量反映人群流動微觀特性和宏觀特征的研究成果，提出了各種類型的人群流動模型。從研究模型的分類角度來看，人群流動模型可以分為三類：宏觀模型、介觀模型和微觀模型。通常介觀模型的研究對象的粒度介于宏觀模型和微觀模型之間，采用微觀模型和宏觀模型的建模思想，且近年來研究成果多歸類于宏觀或者微觀模型研究領域，為此不再贅述。 1. 人群流動宏觀模型 在宏觀模型中，人群流動類似氣體或液體流動的物理狀態。但是，由于行人之間的特殊交互作用（不同于單純的流體運動），人群流動運動中并不能完整觀察到動量和能量守恒特性。在將經典的氣體或者動力學應用于人群流動分析時，必須進行相應修正（如避免碰撞和控制速度變化等）。宏觀模型中忽略了個體行人間具體的相互作用，故不適合在人數較少的行人專用區或建筑物內進行人群流動研究分析。 1971年，Henderson率先提出了人群流動宏觀模型，認為自由流動狀態下的行人的運動特性與氣體分子運動特性有一定相似性。另外在擁擠狀態下，行人具有與液體分子高度相似的運動特性。通過觀測低密度下不同人群的運動狀態，發現行人的速度分布函數與Maxwell-Bolzmann分布吻合。基于此類觀測，Henderson進一步提出了人群流動動力學模型，在該模型中，用粒子碰撞過程描述了行人之間的相互作用。假設一個不存在行人重疊現象的行人系統，位于系統中的每個粒子都被描述為一個獨立的行人，一定條件下的行人系統具有以下守恒形式： 質量守恒： （1.1） （1.2） （1.3） 其中， 表示粒子密度，也就是單位面積上的粒子個數；l表示通道寬度；E 表示勢能。 人群流動守恒條件是建立人群流動動力學的必要條件，由此可以把人群流動看作液體或氣體流動。該模型成功描述了自由流動狀態下人群流動的宏觀特性，但在Henderson模型中假設了動量和能量是守恒的，這與實際行人運動的特征是不一致的。 人群流動宏觀模型只需求解描述行人集體行為的幾個參數組成的聯合偏微分方程（partial differential equation，PDE）。模擬時間與具體的行人數量無關。因此，計算耗時比微觀模型更少、更經濟、更有效。 2004年，Hoogendoorn和Bovy基于連續空間上的“行人均衡路徑選擇”策略，建立了預測型行人平衡人群流動連續介質模型，描述動態行人路徑選擇行為，這種連續介質模型的行人路徑選擇理論深化了人群流動連續介質模型的理論體系[9]。 2009年，Xia等考慮了人群流動狀態中單個行人的記憶效應，并提出了一種連續的行人模型。在遇到障礙物后，采用混合策略結合反應式和預測式路徑選擇。該模型能夠模擬行人不熟悉行走環境，環境可視度較差的特殊情形下人群流動的變化過程。2011年，Xiong等發展了雙向人群流動反應型行人平衡模型，模擬了相向人群流動問題中的人群流動自組織成行現象[10]。 溫堅等設計了Nagatani的2-D車輛交通格子流體力學模型，并提出了一個考慮到行人鄰近相互作用的2-D雙向行人交通格子力學模型，并且通過線性穩定性分析方法給出了人群流動的穩定判定。另外，通過非線性分析方法得到描述行人交通擁堵密度的mKdV
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