基于小波神经网络的多楼层疏散模型

• 作者: 魏娟 游磊 郭阳勇 唐志海
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多楼层 人群疏散 社会力模型 场域 小波神经网络
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 仿真建模理论与方法|Modeling Theory and Methodology
• 页码范围: 269-277
• 页数: 9页
• 分类号: X913|TP391.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.16182/j.issn1004731x.joss.20-0718

摘要

多楼层环境下室内人群疏散问题是社会关注的热点,而传统的社会力模型在模拟多楼层环境时容易出现停滞等待现象.基于小波神经网络来改进社会力模型,建立一种新的多楼层疏散模型.该模型利用场域模型来获得行人的运动方向,以此作为社会力模型中行人的自驱力方向.同时给出了多楼层环境下出口拥挤度、路径拥挤度和平均速度的评价指标,并利用小波神经网络建立疏散优化方法.利用搭建的仿真平台和上述改进模型模拟了多楼层疏散过程,深入分析了影响该模型的关键因素.该环境下疏散结果表明:适当提高行人的疏散速度有利于提高疏散效率,但是速度过大会使行人快速聚集在楼道处,反而不利于疏散;此外疏散时间随楼梯宽度的增加呈现递减趋势直至平稳,当楼梯宽度达到8m时,再增加楼梯宽度也不能降低疏散时间.