【正文】 式，個體行為模擬方法主要可概括為三大類：概率函數(shù)模擬方法、基于規(guī)則模擬方法和多智能體模擬方法。宏觀模型數(shù)學(xué)模型簡單明了，計算簡便，但其難以描述實(shí)際觀察到的行人復(fù)雜的交通行為，缺少人與人之間的相互作用的描述，難以給出局部和細(xì)節(jié)的信息。研究者根據(jù)觀察發(fā)現(xiàn)了行人運(yùn)動中的規(guī)律性特征，提出了行人及人群運(yùn)動的理論模型及遵循的原則。軌道交通的快速發(fā)展與標(biāo)識布局設(shè)計不足之間的凸顯矛盾不僅影響到旅客在軌道交通樞紐內(nèi)的出行效率,而且影響樞紐疏散能力及運(yùn)營組織效率。作為環(huán)境信息媒介,標(biāo)識系統(tǒng)設(shè)計伴隨城市交通的發(fā)展不斷完善。元胞自動機(jī)(Cellua Automata)模型是1987年由Toffol和Margolus提出的。同時對公共場所中可能發(fā)生的人群擁擠踩踏事故進(jìn)行預(yù)測，根據(jù)預(yù)測結(jié)果對人群進(jìn)行管理控制；評價現(xiàn)有交通設(shè)施服務(wù)水平，優(yōu)化交通組織流線，能夠?yàn)榻煌?biāo)識系統(tǒng)和緊急疏散預(yù)案提供有效的技術(shù)支持，并對人群聚集過程進(jìn)行預(yù)測，為行人交通仿真技術(shù)的應(yīng)用研究者們研究行人交通流理論提供了有效的手段。作為研究客流組織和行人交通設(shè)施的主要手段，行人微觀仿真近年來在國內(nèi)外發(fā)展很快，相繼開發(fā)了多種模型。北京建筑大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計（論文）交通樞紐標(biāo)示系統(tǒng)及交通組織仿真設(shè)計畢業(yè)論文第1章 緒論 2 2 研究歷史和現(xiàn)狀 3 4 4 5 6第2章 行人仿真相關(guān)理論基礎(chǔ) 6 行人仿真模型分類 7 模型層次 7 模型空間 7 模型方法 8 典型行人運(yùn)動仿真模型 9 元胞自動機(jī)模型 9 社會力模型 10 11 行人運(yùn)動仿真軟件 13 Legion軟件 13 STEPS軟件 13 SimWalk軟件 14 AnyLogic軟件 15第3章 行人空間占有特性 16 17 17 舒適安全距離 18 19 19第4章 行人步速及其影響因素研究 21 21 21 21 21 21 21 22 22 22 22 23 23 23 2密度 23 26 26 26第5章 行人特征數(shù)據(jù)調(diào)查及分析 27 數(shù)據(jù)采集方法 27 27 28 28 行人數(shù)據(jù)采集 28 29 工作日乘客進(jìn)出站規(guī)律 29 工作日乘客換乘規(guī)律 30 交通樞紐內(nèi)行人組成 31 31 行人結(jié)伴情況構(gòu)成 32 行人攜帶行李情況 32 交通樞紐內(nèi)速度特性 33 33 35 36 37 37 行人交通流模型 38 服務(wù)設(shè)施特性 40 41 41第1章 緒論 構(gòu)建以大中型交通樞紐為節(jié)點(diǎn)，具有高運(yùn)行效率、高可達(dá)性、高客運(yùn)能力的城市公共交通系統(tǒng)，是世界城市交通發(fā)展的大趨勢，國外有很多成功的經(jīng)驗(yàn)。利用行人仿真工具對交通樞紐進(jìn)行模擬，不僅可以評價其內(nèi)部客流組織和行人設(shè)施的性能，還可以評價其在緊急狀態(tài)下的疏散安全性能。國外在行人及其疏散動力學(xué)方面的系統(tǒng)研究已有近五十年的歷史，并且取得了廣泛的研究成果，特別是近十幾年來，隨著計算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，行人仿真技術(shù)已經(jīng)成為行人及疏散動力學(xué)研究的重要手段，并成為學(xué)術(shù)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。元胞自動機(jī)是一種以時間為基礎(chǔ)的方法，系統(tǒng)的狀態(tài)用一種常規(guī)的格子組成單元。我國自1983年以來陸續(xù)制定了《標(biāo)志用公共信息圖形符號》國家標(biāo)準(zhǔn),《圖形標(biāo)識使用原則與要求》、《公共信息導(dǎo)向系統(tǒng)設(shè)置原則和要求》,《公共信息導(dǎo)向系統(tǒng)要素的設(shè)計原則與要求》等一系列標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范。因此，應(yīng)在深入學(xué)習(xí)國外研究的基礎(chǔ)上，對行人交通流特進(jìn)行系統(tǒng)研究，應(yīng)用交通仿真技術(shù)方法提出最符合的我國交通樞紐的標(biāo)識系統(tǒng)布置方案。在對人群現(xiàn)象觀察并進(jìn)行理論解釋的基礎(chǔ)上，研究者采用不同的方法對行人及人群的運(yùn)動狀態(tài)進(jìn)行描述，并建立了大量的人群運(yùn)動的數(shù)學(xué)模型。在微觀模型中，行人經(jīng)常被模擬為他們之間相互作用的簡單“粒子”。表23模型方法分類模型方法個體描述（從簡單到復(fù)雜）應(yīng)用概率函數(shù)概率模型，無法實(shí)現(xiàn)真實(shí)的個體相互作用基于規(guī)則每次都需要“校準(zhǔn)”，在相互交叉作用時會出現(xiàn)“意外”堵塞智能體智能體需要測量當(dāng)前狀態(tài)；分析預(yù)測所有可選狀態(tài)，并做實(shí)際操作(1)概率函數(shù)方法：用一個方程或一組方程來描述整個人群的特征，每個人的行為都由方程式?jīng)Q定。每個單元格在每時間步最多只允許一個行人占有,行人運(yùn)動方向可為前、后、左、右4個方向,也有的模型設(shè)定了前、后、左、右、左前、右前、左后、右后8個方向。這三組方程構(gòu)成行人所受社會力的系統(tǒng)動力學(xué)方程。邊界B引起的斥力效應(yīng)為：其值為負(fù)且隨單調(diào)遞減.（4） 吸引力，行人有時會被其他人(朋友、街頭藝術(shù)表演者等)或物體(如視窗、顯示屏等)吸引，在地點(diǎn)的吸引效應(yīng)可用與斥力效應(yīng)相似的單調(diào)遞增勢函數(shù)表示為：式中：=—為行人與吸引點(diǎn)的位置矢量差。社會力模型從人群中個體受力方面入手，運(yùn)用數(shù)學(xué)解析公式表達(dá)了行人的運(yùn)動過程，實(shí)踐證明其能夠模擬很多行人的運(yùn)動狀態(tài)和自組織現(xiàn)象且模型中的變量所代表的物理意義是可以計算的,但其只是過分簡單地把行人的運(yùn)動分為幾個力的作用結(jié)果，用來描述現(xiàn)實(shí)生活中的行人復(fù)雜系統(tǒng)顯然還是不夠的,對于避免碰撞的描述還不是很成熟。r為行人和磁極間的距離。社會力模型優(yōu)點(diǎn)在于描述行人運(yùn)動較強(qiáng)的真實(shí)性，能夠體現(xiàn)人群運(yùn)動的自組織現(xiàn)象，但該模型計算量大，計算時間長。實(shí)體能夠區(qū)分同方向移動的行人和交叉流動的行人,能與相鄰的實(shí)體通信。在正常模式下,實(shí)體為了到達(dá)目標(biāo)沿不同路線行進(jìn),出口和檢查點(diǎn)將被賦予標(biāo)識,當(dāng)實(shí)體被加入模型時得到初始標(biāo)識,向著有相同標(biāo)識的出口或檢查點(diǎn)移動,直到通過一個系統(tǒng)出口離開模擬環(huán)境。它采用基于主體(Agentbased)的技術(shù),每個主體代表一位具有特定目的地、步行速度和避免擁擠的行人,核心算法是基于社會力模型的勢場算法(PotentialFieldAlgorithm)。 (2)可見性檢驗(yàn):檢驗(yàn)沒有障礙物和墻阻擋行進(jìn)。用戶從模板庫中將所需對象拖拉到工作空間中,再定義這些對象的屬性和相互間的關(guān)系,使建模過程變得直觀快捷。AnyLogic可輸出動畫和行人數(shù)目、平均密度、停留時間等統(tǒng)計數(shù)據(jù)。在研究人群行為特性時，首先需要對每個個體在各種狀態(tài)下的行為進(jìn)行分析研究。因此在研究人群擁擠狀態(tài)時行人個體尺寸研究特別重要。行人不論是靜止還是走行,都需要舒適安全距離,但所需距離可能不同,隨走行的情況不同而改變。（4） 人與人之間的親密關(guān)系 同伴之間的舒適安全距離會小于陌生人之間,夫妻和戀人間的人際距離小于普通人之間的距離?！?在此距離以外,行人視覺才感到舒服,以正常速度行走,雙方才不會產(chǎn)生碰撞。較重較大的行李按攜帶方式可分為:拉桿類、肩背類、提類及其它攜帶方式的物品。期望速度也叫自由流速度,是個人的最大舒適度和最小的能量消耗之間的一個平衡值。地鐵交通樞紐內(nèi)一般只有扶梯、電梯、自動步行道等情況,限制速度就是電梯的速度。,要高于老年人。城市通勤者,攜帶物品很少,走行速度快。城市與農(nóng)村、不同國家或地區(qū),人們的期望速度有一定的差異。既使同一類型的物理交通環(huán)境,建筑尺寸的不同,也會影響到行人的走行速度。處于流線末端的行人,較前方人流而言更能自主選擇自己的步行狀態(tài),這類行人對時間價值的需求并不急迫,他們更注重空間環(huán)境的質(zhì)量。一是時間平均速度，即行人流在某一段時間里通過某個斷面的平均速度；二是空間平均速度，即人群在某一時刻，所觀測的區(qū)域內(nèi)所有人速度的平均值；密度k：指某一時刻在某一區(qū)域的人數(shù)，常用的單位為p/。（3）速度—人均空間試驗(yàn)表明,否則也不能達(dá)到正常步速。結(jié)伴出行者,往往步調(diào)一致,速度相同,行人往往不能按照自己的期望速度行走,需要根據(jù)同伴的速度做出調(diào)整。由于我國綜合交通樞紐行人引導(dǎo)標(biāo)志的設(shè)計缺乏標(biāo)準(zhǔn)依據(jù)，交通標(biāo)志在結(jié)構(gòu)選用、信息選取、版面設(shè)計、位置設(shè)置等方面存在問題。標(biāo)識系統(tǒng)由各類標(biāo)識所組成，是尋路系統(tǒng)的最基本組成部分，因?yàn)樗悄軒椭绞褂谜哒业侥康牡氐挠布?。同時識別性標(biāo)識也是重要的象征性設(shè)施，使用者不僅可以通過它識別目的地，也可以對特定位置建立認(rèn)知，故這類標(biāo)識的屬性是以“點(diǎn)”的狀態(tài)存在。圖 44 說明性標(biāo)識圖管制性標(biāo)識是指提醒、管理或禁止使用行為規(guī)范及準(zhǔn)則而設(shè)置的標(biāo)識，其功能是維系安全及秩序。最終導(dǎo)致行人引導(dǎo)標(biāo)志信息缺乏系統(tǒng)性、連續(xù)性、清晰醒目度不高。針對多種地鐵線路可以采用不同的顏色表示。本節(jié)就分別對不同流線上行人的行走路線進(jìn)行分析，同時分析不同路線上行人對標(biāo)識的信息需求。出口處需設(shè)置名稱標(biāo)識，并告知行人各個出口處地面情況的信息。因此，要構(gòu)建一個適用于我國交通樞紐的仿真模型，必須掌握國內(nèi)行人交通特性的各類參數(shù)，才能保證仿真結(jié)果的適應(yīng)性和可靠性，利用仿真工具研究交通樞紐所得到的結(jié)論才是可信的。圖41人工觀測示意設(shè)定W和L分別代表觀測區(qū)域的寬度和長度，N 表示觀測單位時間 ? t內(nèi)所觀測到的行人數(shù)量，則流量表示為： 速度為：若nj為某j時刻區(qū)域內(nèi)的人數(shù)，所觀測區(qū)域密度為：經(jīng)現(xiàn)場人員實(shí)驗(yàn)觀測后，可以針對仿真模型的基本參數(shù)進(jìn)行進(jìn)行標(biāo)定。視頻采集法則在這方面有較大的優(yōu)勢，能夠獲取行人連續(xù)的位置、速度和運(yùn)動方向。由于早高峰出行人群上班時間較為集中，容易形成行人高峰。在交通樞紐保持穩(wěn)定的前提下，乘客換乘需求量會在一段時期內(nèi)保持穩(wěn)定，不受到設(shè)施的影響。綜合分析上班時間和換乘量高峰出現(xiàn)時段，換乘量高峰一般出現(xiàn)在上班時間前的15到30分鐘。行人在工作日中，%。圖13速度分布直方圖從圖中可以看出，步行速度頻數(shù)分布與正態(tài)分布曲線接近，且正態(tài)性檢驗(yàn)表中漸進(jìn)顯著性（p值），所以可認(rèn)為通道內(nèi)行人的步行速度近似的服從正態(tài)分布。此外，青年人由于身體條件最好，性別差異對于步行速度影響較?。恢心耆撕屠夏耆松眢w條件開始下降，步行速度的差距也隨性別差異的影響開始增大。圖20不同年齡各設(shè)施速度對比 服務(wù)設(shè)施特性 服務(wù)設(shè)施是交通樞紐中重要的一類設(shè)施，主要包括人工售票處、自動售票機(jī)、檢票閘機(jī)、安檢系統(tǒng)、銀行提款機(jī)等，還包括一些信息發(fā)布與查詢平臺、交通標(biāo)志等。工作日早高峰出行中，上班上學(xué)所占比例較大，并不攜帶大件行李。引導(dǎo)性標(biāo)識吸引行人比例為 ，平均吸引時間 。通過對元胞自動機(jī)模型、磁場力模型及社會力模型等研究比較,考慮到交通樞紐內(nèi)旅客流線較多、旅客行為復(fù)雜的特點(diǎn),最終選擇能夠有效地描述行人在應(yīng)急疏散時會有自組織現(xiàn)象的社會力模型。AnyLogic主要包含企業(yè)庫和行人庫兩個模塊,由于本文以應(yīng)用行人庫模塊為主,下面主要介紹行人庫模塊:行人庫中行人模型包括兩個主要部分即環(huán)境和行為。有多種建模方法可以更精確建模和捕獲更多現(xiàn)象并且也能針對獨(dú)特問題進(jìn)行實(shí)時調(diào)整,其模塊環(huán)境提供優(yōu)秀的分析和優(yōu)化工具。圖23 AnyLogic平臺操作界面這里主要簡述一般利用行人仿真軟件建模的步驟。下面介紹建模過程,圖24是利用行人庫建模的過程圖。 第一步創(chuàng)建仿真模型文件,如圖25。環(huán)境建立導(dǎo)入建筑平面圖、墻、障礙物、服務(wù)設(shè)施的建立等,主要在圖形編輯框中進(jìn)行操作。其不足之處,其是基于社會力模型建立的,因此其計算過程要復(fù)雜的多,會隨著疏散人群的數(shù)量增多運(yùn)行速度變慢。創(chuàng)建一個環(huán)境對象時,需要定義其圖形,加入對應(yīng)的庫對象,并設(shè)置此對象的動畫屬性。此外,AnyLogic平臺提供有行人庫(Pedestrian Libirary), 一個用于仿真模擬“真實(shí)”環(huán)境中的行人流的高級庫。管制性標(biāo)識吸引行人比例最少，平均吸引時間也最短，分別為 %和 2s。表12檢票閘機(jī)服務(wù)時間指標(biāo)時間（s）平均值 標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)最小值最大值表13安檢系統(tǒng)服務(wù)時間指標(biāo)時間（s）平均值標(biāo)準(zhǔn)差中位數(shù)最小值最大值城市軌道交通樞紐的標(biāo)識系統(tǒng)主要是由識別性標(biāo)識（名稱標(biāo)識）、引導(dǎo)性標(biāo)識、方位性標(biāo)識、說明性標(biāo)識、管制性標(biāo)識和裝飾性標(biāo)識組成。為此，對其服務(wù)時間進(jìn)行了觀測，以便為構(gòu)建相關(guān)模型提供依據(jù)。一般來講，上坡相比于下坡，會降低步行速度。另外，由于早高峰時段，行人的時間緊迫性較高，因此速度分布整體呈右偏。如圖所示，在所有結(jié)伴步行的行人中，2人結(jié)伴占絕大多數(shù)，分別占到了86%，是主要的結(jié)伴方式。為便于研究行人交通流特性，將行人依據(jù)性別、年齡劃分為八個組別，具體如表所示表9行人年齡分組性別年齡組備注男性未成年18歲以下青年18—35歲中年36—60歲老年60歲以上女性未成年18歲以下青年18—35歲中年36—60歲老年60歲以上如圖所示，由于調(diào)查時段為在工作日早高峰，故行人年齡結(jié)構(gòu)以青年和中年為主，%%，%，未成年人較少。為了了解交通樞紐內(nèi)的乘客換乘需求，為交通樞紐仿真模型的建立提供輸入條件，在本次調(diào)查中，對復(fù)興門換乘站進(jìn)行了觀測，并統(tǒng)計其斷面流量隨時間的變化規(guī)律。表41被觀測的行人設(shè)施幾何參數(shù)觀測樞紐觀測設(shè)施有效寬度坡度復(fù)興門換乘站2號線換乘1號線下樓梯50%1號線站臺01號線換乘2號線通道01號線換乘2號線下坡通道%1號線換乘2號線上坡通道%交通樞紐內(nèi)客流量影響行人對樞紐內(nèi)設(shè)施舒適性、安全性的感受，亦影響行人對樞紐內(nèi)設(shè)施服務(wù)質(zhì)量的評價。視頻采集比較可行，但攝像機(jī)位置有限制，最好置于檢測的行人運(yùn)動區(qū)域正上方，在很多場合如地鐵站、高層建筑、昏暗的樓梯通道等地方，實(shí)施起來難度高或效果不理想。通過記錄行人穿過事先標(biāo)記的區(qū)域邊界的時間，就可以計算出行人的速度；密度的計算是當(dāng)該行人大約處于該區(qū)域的中間位置時，計算該區(qū)域的人數(shù)與面積的比值。 數(shù)據(jù)采集方法針對不同場合下行人行為的研究，由于不同環(huán)境下行人行為表現(xiàn)出一定的差異性，如身高、體重、年齡、性別、地域等，所以在研究特定場景時需要進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，缺少數(shù)據(jù)的行人仿真技術(shù)研究是不可行的。