【摘 要】
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为准确实时评价BRT（bus rapid transit）站台服务水平、探寻行人运动集散规律,提出BRT行人交通模型,包括站台设施模型以及融合宏观网络拓扑路径导航、中观事件决策、微观单步运
【机 构】
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中山大学工学院智能交通中心,中山大学广东省智能交通系统重点实验室
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为准确实时评价BRT（bus rapid transit）站台服务水平、探寻行人运动集散规律,提出BRT行人交通模型,包括站台设施模型以及融合宏观网络拓扑路径导航、中观事件决策、微观单步运动三层算法的个体决策与运动模型,并加入闸机与上下车排队算法构建出行候乘行为。通过BRT乘客出行模拟实例对模型进行可靠性与实用性验证,验证结果表明,该模型具备模拟不同模式站台、正常行走和紧急疏散等多模式情景的能力。
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