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《清华大学》 2016年
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面向应急决策支持的城市交通疏散仿真方法研究

苑盛成  
【摘要】:紧急疏散是突发事件应对的重要环节之一,交通疏散是大规模紧急疏散的主要方式。个体驾驶行为的异质性是大规模交通疏散问题复杂性和高度不确定性的主要来源。本文面向应急决策支持需求,研究大规模交通疏散仿真方法,重点关注个体的微观异质性行为及其对疏散过程的系统宏观功效的影响,旨在建立具有刻画疏散情景多样性和不确定性能力交通疏散仿真模型和系统,以预测复杂系统演化过程中的多种可能性。论文通过对多种交通仿真模型的抽象、集成和动态耦合,构建异质性微观疏散行为的仿真方法。在此基础上,研究设计考虑个体行为异质性的大规模交通疏散系统,并进行了验证性的仿真实验,检验了该方法的决策支持能力。论文系统性定义、设计和开发了交通疏散仿真模型与系统,建立了车辆、道路和决策的多主体模型。在综合分析现有交通疏散决策、交通仿真模型和软件系统相关研究的基础上,论文对各类微观疏散模型进行了系统分析,提出了以“动态参数+动态模型”的方式刻画异质性的思路,建立了异质性微观交通疏散仿真模型,给出了模型计算的数值方法,并推导出理论计算误差,实现了对计算误差的动态控制。在理论研究的基础之上,论文设计并研发了面向应急决策支持的交通疏散仿真系统,提出了策略、认知、行动、操作多层驾驶决策流程(SCTO),以系统观的方式解决异质行为模型耦合问题,提升仿真系统对疏散场景多样性的刻画能力。该系统从疏散全过程决策的角度出发,提供疏散分区、疏散需求分析、特殊场景、路径规划、临时策略部署等各项决策支持能力。论文研究成果与大型疏散软件MATSim进行了比较验证实验,验证了论文成果的准确性和有效性,并验证了所开发的交通疏散仿真系统可以获得更加多样化的疏散情景预测;在实际道路上进行了真实驾驶行为数据采集与实验研究,验证了论文研究成果的实用性;以某大型城市为例进行了大规模交通疏散的仿真计算,得到一系列有针对性的决策评价和建议,表明论文提出的理论模型和仿真系统在决策支持中具有重要的理论价值和应用前景。论文研究成果可为大规模交通疏散仿真模型与仿真系统的开发提供理论指导,并为应急决策实践提供科学有效的方法和技术支持。
【学位授予单位】:清华大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:TP391.9;D035

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