建筑物内行人疏散模型和行为特征图书目录

1绪论

11建筑物内行人疏散模型和行为特征研究的重要性

12国内外关于行人疏散研究的概述

121行人疏散行为研究

122行人疏散模型研究

13主要研究问题和思路

131研究目标

132研究内容

2基于规避拥堵的出口选择行为模拟

21考虑移动方向行人密度的改进层次域元胞自动机模型

211模型描述

212行人均匀分布的数值模拟

22考虑方向可视域的改进层次域元胞自动机模型

221问题背景

222模型描述

223行人异质分布的数值模拟

23本章小结

3基于行人流预测的疏散模型

31模型描述

32数值模拟

321疏散场景

322疏散时空分布图

323疏散时间

324模型对比

33本章小结

4考虑行人对出口宽度感知能力的疏散模型

41模型描述

42出口宽度分布的不均衡性

43数值模拟

431不均衡系数

432疏散时间

44本章小结

5改进静态层次域和出口选择模型

51模型描述

511改进静态层次域

512基于Logit离散选择原则

513模拟流程

52数值模拟

521疏散场景

522疏散时间

523疏散时空图

524参数θ灵敏度分析

53本章小结

6行人疏散模型的帕累托最优评估

61问题背景

62模型描述

621出口附近的行人密度

622半动态层次域

623转移概率

624单位能量消耗

625帕累托最优

63疏散模拟

631出口疏散能力

632单位能量消耗

633疏散时间

634帕累托最优

64本章小结

7基于菱形网格的行人疏散元胞自动机模型

71问题背景

72模型描述

73疏散模拟

74本章小结

8结论与展望

81主要研究结论

82未来研究展望

参考文献

索引

《建筑物内行人疏散模型和行为特征》以微观模型研究为主，综合运用行为科学、心理学以及交通科学的相关知识详细刻画多出口建筑物内行人在疏散过程中的出口选择决策行为。主要内容集中在模型的构建和评估上，使模型能够包含更多的真实要素，以期理论分析结果能更加贴近实际疏散过程中呈现出来的行人行为特征。进而达到维护群体行为秩序、优化疏散过程和提高疏散效率的目的，为建筑物疏散性能的设计、人群聚集活动的系统规划和管理等提供依据。

随着人群安全问题越来越多地引起人们的关注，行人疏散的研究日益成为行人流研究领域的热点。该研究作为设计建筑物疏散性能、系统规划和管理群体活动的理论依据，能有效维护群体行为秩序、优化疏散过程和提高疏散效率。近年来，很多致力于这方面研究的学者已取得了一些重要成果，但由于行人流问题本身的复杂性，尚有很多问题需要被进一步探讨。本书从行人对自身的控制能力入手，将反馈和优化两种思想通过建立微观模型引入建筑物内的行人疏散问题的研究中，重点研究行人在疏散过程中的决策机理，揭示产生拥挤的微观机制，再现现实的疏散场景。

李娟伟，男，1985年6月生，现为陕西师范大学国际商学院理论经济系讲师，经济学博士。研究领域为经济增长与文化经济。近年来，围绕文化与中国经济增长问题撰写了一系列学术论文，先后在《经济科学》《中国经济问题》《改革》等学术期刊发表论文十余篇，参与教材及专著编写十余部，作为课题负责人主持省部级项目5项，作为主要完成人参与国家社科基金重大招标项目、教育部重大招标公关项目多项。2100433B

利用LiDAR和影像提取三维建筑物模型是目前研究的一个热点问题。如何有效地解决特征约束、筛选、重组、缺失特征弥补等问题是模型重建过程中的核心难题。本项目研究了基于BSP树模型结合LiDAR和影像数据特征的复杂建筑物模型提取方法，利用LiDAR和影像数据特征的互补性特点，通过在BSP（binary space partition）树模型框架下的直线分裂区域和区域合并两个数据处理步骤，实现直线特征和区域特征的相互约束与补充，解决建筑物模型重建过程中的特征筛选与综合问题。探讨了顾及建筑物模型提取应用的LiDAR和影像数据特征提取算法，LiDAR和影像融合的建筑物检测算法，着重研究了基于BSP树的模型重建特征约束机理和算法原型，基于BSP树模型的二元分裂、合并过程的控制机制，及三维模型的生成算法。为具有平顶、斜顶、多层等复杂建筑物、大范围街区建筑物模型自动重建提供一种有效的解决方法。 2100433B

本项目通过四年的研究，充分调研了相关文献，开展了实际火灾案例分析和疏散演习，获得了大量疏散反应时间的视频监控和调查问卷，采用混合高斯背景建模、特征角点检测算法，建立了人群聚散行为的检测模型，从疏散演习和实际火灾案例的监控视频中提取疏散反应时间特征参数，并用调查问卷的统计结果进行修正完善。通过综合分析人员疏散反应的特征参数，结合生存时间的基本函数，建立了疏散反应时间Cox回归模型并进行了统计分析，系统地研究了疏散反应时间范围及其时序特征。分别从社会力模型和高层建筑综合疏散模型及优化出发，构建了包含火灾察觉、火灾确认、行动准备、疏散运动等多个特征阶段的全过程疏散模型。最后，通过案例分析和模拟计算，具体研究了影响人员疏散反应的典型要素，探索缩短人员反应时间的技术和方法，提高疏散效率。 2100433B

本项目首先通过文献调研、疏散实验和实际火灾案例分析，获得疏散反应时间的监控视频和调查问卷，采用动态图像分析方法从疏散演习和实际火灾案例的监控视频中提取疏散反应时间特征参数（包括察觉、求证、确认、疏散准备等特征时间参数），并用调查问卷的统计结果进行修正完善。然后，基于多尺度时间序列分析方法建立火灾情况下人员疏散反应时间的时序模型，系统地研究疏散反应时间范围及其时序特征，并结合申请者开发的建筑人员疏散模型（CFE），构建包含火灾察觉、求证、确认、行动准备、疏散运动等多个特征阶段的全过程疏散模型。最后，以公共娱乐场所、办公楼、住宅建筑三类典型建筑为例进行精细模拟，并通过与实际案例和疏散演习的对比分析，进一步改进和完善模型，具体研究人员疏散反应与火灾发生发展、建筑结构与环境、人员特征等典型要素之间的关系，探索缩短人员反应时间的技术和方法，提高疏散效率，实现火灾情况下的安全、快速疏散。