頻發(fā)的公共安全事故（如踩踏等）,促使眾多學(xué)者對(duì)群體動(dòng)力學(xué),尤其是人群疏散的動(dòng)態(tài)特征倍加關(guān)注。人群疏散的研究方法主要有兩種:疏散實(shí)驗(yàn)或演習(xí)以及模型的仿真。但是,由于種種原因,疏散實(shí)驗(yàn)或演習(xí)在現(xiàn)實(shí)生活中很難實(shí)施且真實(shí)性也需要評(píng)估。因此,利用計(jì)算機(jī)建模進(jìn)行仿真已經(jīng)逐漸成為主流的研究方法。實(shí)際上,對(duì)人群疏散的行為特征進(jìn)行建模和分析,是一項(xiàng)很具有挑戰(zhàn)性的復(fù)雜任務(wù)。近幾十年來,雖然研究取得了大量成果,各種仿真模型不斷涌現(xiàn),但是仍有新問題被不斷發(fā)現(xiàn)。社會(huì)力模型（Social Force Model,SFM）是經(jīng)典的微觀連續(xù)型模型,該模型數(shù)學(xué)公式嚴(yán)謹(jǐn)且通用性強(qiáng)、參數(shù)經(jīng)過校準(zhǔn)、因素包含全面,不僅能控制每個(gè)行人運(yùn)動(dòng),還能對(duì)其他個(gè)體產(chǎn)生影響,所以能夠再現(xiàn)很多群體運(yùn)動(dòng)的現(xiàn)象。因此該模型自發(fā)布以來就大受歡迎,被廣泛應(yīng)用于群體動(dòng)力學(xué)領(lǐng)域的多個(gè)方向;但是也存在著比如沒有考慮人群的內(nèi)在結(jié)構(gòu)等的一些瑕疵。事實(shí)上,疏散中的人群不僅存在孤立個(gè)體,往往還存在著因各種社會(huì)關(guān)系而形成的小群體,以及因出口、路徑等具體場(chǎng)景因素而促使幾個(gè)小群體或孤立個(gè)體形成的群組;在這方面,該模型缺乏針對(duì)人群內(nèi)部的群組及其運(yùn)動(dòng)仿真的關(guān)注,具體表現(xiàn)如下... 

【文章來源】：山東師范大學(xué)山東省

【文章頁(yè)數(shù)】：119 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第1章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 人群疏散仿真模型的研究現(xiàn)狀
        1.2.2 小群體的研究現(xiàn)狀
        1.2.3 聚類算法的應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.4 社會(huì)力模型及其改進(jìn)模型的研究現(xiàn)狀
    1.3 論文主要研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第2章 基于自頂向下層次聚類的小群體識(shí)別方法
    2.1 引言
    2.2 相關(guān)研究
    2.3 識(shí)別小群體
        2.3.1 表征軌跡點(diǎn)間差異的三項(xiàng)特征
        2.3.2 軌跡描述與軌跡差異的度量
        2.3.3 識(shí)別小群體的自頂向下的層次聚類
        2.3.4 自頂向下的層次聚類算法描述與分析
    2.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        2.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境設(shè)置
        2.4.2 實(shí)驗(yàn)測(cè)試1：基于密度峰值的頂層聚類
        2.4.3 實(shí)驗(yàn)測(cè)試2：底層聚類算法
        2.4.4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比：自底向上的聚類和基于基本圖的聚類
    2.5 本章小結(jié)
第3章 基于網(wǎng)格密度和關(guān)系的聚類算法
    3.1 引言
    3.2 相關(guān)研究
    3.3 基于網(wǎng)格密度和關(guān)系的聚類算法
        3.3.1 社會(huì)關(guān)系的定義
        3.3.2 用于人群疏散的GABGDR
        3.3.3 GABGDR的時(shí)間復(fù)雜度分析
        3.3.4 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.4 基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)格密度和關(guān)系的聚類算法
        3.4.1 算法的基本思想及簡(jiǎn)要過程
        3.4.2 GABGP算法描述
        3.4.3 動(dòng)態(tài)非均勻地劃分網(wǎng)格的示例
        3.4.4 GABGP算法時(shí)間復(fù)雜度分析
        3.4.5 仿真實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
第4章 仿真群組運(yùn)動(dòng)的改進(jìn)社會(huì)力模型
    4.1 引言
    4.2 相關(guān)研究
    4.3 仿真群組運(yùn)動(dòng)的改進(jìn)社會(huì)力模型
        4.3.1 社會(huì)力模型
        4.3.2 改進(jìn)的社會(huì)力模型
    4.4 仿真實(shí)驗(yàn)
        4.4.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)置
        4.4.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
第5章 面向人群疏散的群組運(yùn)動(dòng)仿真
    5.1 疏散數(shù)據(jù)的采集
        5.1.1 定位方式采集疏散數(shù)據(jù)
        5.1.2 視頻方式采集疏散數(shù)據(jù)
    5.2 疏散場(chǎng)景的三維建模
    5.3 在人群疏散仿真平臺(tái)驗(yàn)證群組運(yùn)動(dòng)的仿真模型
        5.3.1 狹長(zhǎng)形場(chǎng)景的疏散仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)
        5.3.2 方形場(chǎng)景的疏散仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    5.4 本章小結(jié)
第6章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀博士學(xué)位期間取得的成果及參與的課題
致謝



本文編號(hào)：3051787