【摘 要】
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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
【机 构】
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青岛大学自动化学院复杂性科学研究所,青岛理工大学机械与汽车工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61673228),山东省自然科学基金(ZR2018PF008)
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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
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