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《地鐵大客流疏運風險預警技術研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、分類號：學校代號：10150UDC：密級：學號：20142214碩士學位論文地鐵大客流疏運風險預警技術研究TheRiskPre-warningTechnologyonLargePassengerFlowEvacuationinSubway學生姓名：任洺萱導師及職稱：王洪德教授學科門類：工學專業(yè)名稱：交通運輸規(guī)劃與管理研究方向：安全工程申請學位級別：碩士論文答辯日期：2017年6月16日學位授予單位：大連交通大學摘要地鐵運輸過程中可能會發(fā)生火災、列車沖突、列車脫軌、路外人員傷亡、突發(fā)大客流踩踏、設備故障等事故，為免二次傷害，大客流疏
2、運工作尤為重要。因此，對地鐵大客流疏運的安全分析逐漸受到人們的重視，如果能提出有效的大客流疏運評價方法和體系，結(jié)合具體車站進行仿真調(diào)試，就可以提高救援速度，減少大客流事件的發(fā)生，這對提高地鐵大客流疏運安全水平具有重要的意義。本文首先通過層次分析法、德爾菲法進行地鐵大客流疏運安全風險因素識別，建立系統(tǒng)的大客流疏運風險預警框架，根據(jù)粗集理論提取核心指標，并對地鐵大客流預警級別和閾值進行界定。為了實現(xiàn)地鐵疏運預警功能，建立基于自組織競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡（artificialneuralnetwork，ANN）模型，輸入核心指標，通過Matla
3、b神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱（NeuralNetworkToolbox，簡稱NNbox）進行計算，該模型首次被應用于在地鐵安全預警領域。然后，對大連市西安路地鐵站進行實地調(diào)查，采用Anylogic仿真軟件進行實際客流模擬，獲得客流預警關鍵點，通過對關鍵點的監(jiān)測，實時掌握關鍵點的客流密度，繪制人流密度圖，以此計算客流預警時間。為了有效縮短轉(zhuǎn)為上一級的預警時間，對西安路站的設備設施擺設、人流導向提出四種改進方案，并對四種改進方案進行整合分析測試，大大減少了站廳、站臺等的擁堵現(xiàn)象，從而驗證了整合方案的合理性，為西安路站內(nèi)的大客流疏運工作提供了參考。
4、最后建立地鐵大客流疏運仿真預警平臺，對地鐵疏運預警進行演示，方便對地鐵概況、安全風險因素、預警甄別、應急預案、評價問卷等查看和學習，指導現(xiàn)場客流疏運安全管理工作。關鍵詞：地鐵疏運；風險預警；自組織競爭；神經(jīng)網(wǎng)路；仿真平臺IAbstractSubwaytransportationmayoccurintheprocessoffire,conflict,thetrainderailment,roadcasualties,suddenlargepassengerflow,equipmentfailurestrampleaccident,t
5、oavoidthesecondarydamagelargepassengerflowevacuationworkisparticularlyimportant.Asaresult,thesubwaylargepassengerflowevacuationsafetyanalysishasbroughttotheattentionofthepeople,ifwecanputforwardeffectivelargepassengerflowevacuationevaluationmethodandsystem,combinedwit
6、hthespecificstationsimulationdebugging,canincreasethespeedoftherescue,reducethebigeventsofthepassengerflow,improvethesubwaylargepassengerevacuationsafetyisveryimportant.Thispaperthroughtheanalytichierarchyprocess(AHP),Delphimethod,largepassengerflowofsubwayevacuations
7、afetyriskfactorsidentification,establishasystemoflargepassengerflowevacuationframework,riskpre-warningbasedonroughsettheorytoextractthecoreindex,andthesubwaytrafficwarninglevelandthreshold.Inordertorealizesubwayevacuationwarningfunction,basedontheself-organizingcompet
8、itiveneuralnetwork(artificialneuralnetwork,ANN)model,inputthecoreindex,throughMatlabneuralnetworkToolbox(neuralnetworkToolbo
