期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
LIU Tianyu;YANG Xiaoxia;ZHANG Jihui;ZHAO Yiqun;ZHOU Meiqi(Institute of Complexity Science, College of Automation, Qingdao University, Qingdao 266071, China;School of Mechanical and Automotive Engineering, Qingdao University of Technology, Qingdao 266525, China)
机构地区:[1]青岛大学自动化学院复杂性科学研究所,山东青岛266071 [2]青岛理工大学机械与汽车工程学院,山东青岛266525
基 金:国家自然科学基金(61673228);山东省自然科学基金(ZR2018PF008)。
年 份:2020
卷 号:17
期 号:3
起止页码:62-69
语 种:中文
收录情况:CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、SCOPUS、ZGKJHX、普通刊
摘 要:融合高斯混合模型及模糊逻辑理论,提出基于元胞自动机模型的受引导人群疏散动力学模型,用于研究引导员对疏散行为的影响。贝叶斯信息准则(BIC)确定引导员的最优数量,EM算法确定引导员的最优位置。元胞自动机模型驱动行人运动,模糊逻辑理论模拟行人对引导员的选择行为。研究了引导员的数量和速度以及出口宽度对疏散动力学的影响,并得到结论:引导员在一定程度上可以提高疏散效率,然而引导员的数量并非越多越好;一定范围内增加出口宽度能提高出口的通行能力,有效降低疏散时间;引导员速度为行人速度的75%时,疏散效率最高。本文模型融合了元胞自动机模型计算量小及高斯混合模型聚类准确度高的优势,为行人动力学建模提供新思路,对行人疏散行为提出有效的建议。
关 键 词:元胞自动机模型 高斯混合模型 模糊逻辑理论 EM算法 引导员
分 类 号:N941.3]
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