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《地鐵大客流疏運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)研究》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫(kù)。
1、分類號(hào)：學(xué)校代號(hào)：10150UDC：密級(jí)：學(xué)號(hào)：20142214碩士學(xué)位論文地鐵大客流疏運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警技術(shù)研究TheRiskPre-warningTechnologyonLargePassengerFlowEvacuationinSubway學(xué)生姓名：任洺萱導(dǎo)師及職稱：王洪德教授學(xué)科門類：工學(xué)專業(yè)名稱：交通運(yùn)輸規(guī)劃與管理研究方向：安全工程申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：碩士論文答辯日期：2017年6月16日學(xué)位授予單位：大連交通大學(xué)摘要地鐵運(yùn)輸過程中可能會(huì)發(fā)生火災(zāi)、列車沖突、列車脫軌、路外人員傷亡、突發(fā)大客流踩踏、設(shè)備故障等事故，為免二次傷害，大客流疏
2、運(yùn)工作尤為重要。因此，對(duì)地鐵大客流疏運(yùn)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(yùn)評(píng)價(jià)方法和體系，結(jié)合具體車站進(jìn)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(duì)提高地鐵大客流疏運(yùn)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(jìn)行地鐵大客流疏運(yùn)安全風(fēng)險(xiǎn)因素識(shí)別，建立系統(tǒng)的大客流疏運(yùn)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警框架，根據(jù)粗集理論提取核心指標(biāo)，并對(duì)地鐵大客流預(yù)警級(jí)別和閾值進(jìn)行界定。為了實(shí)現(xiàn)地鐵疏運(yùn)預(yù)警功能，建立基于自組織競(jìng)爭(zhēng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（artificialneuralnetwork，ANN）模型，輸入核心指標(biāo)，通過Matla
3、b神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱（NeuralNetworkToolbox，簡(jiǎn)稱NNbox）進(jìn)行計(jì)算，該模型首次被應(yīng)用于在地鐵安全預(yù)警領(lǐng)域。然后，對(duì)大連市西安路地鐵站進(jìn)行實(shí)地調(diào)查，采用Anylogic仿真軟件進(jìn)行實(shí)際客流模擬，獲得客流預(yù)警關(guān)鍵點(diǎn)，通過對(duì)關(guān)鍵點(diǎn)的監(jiān)測(cè)，實(shí)時(shí)掌握關(guān)鍵點(diǎn)的客流密度，繪制人流密度圖，以此計(jì)算客流預(yù)警時(shí)間。為了有效縮短轉(zhuǎn)為上一級(jí)的預(yù)警時(shí)間，對(duì)西安路站的設(shè)備設(shè)施擺設(shè)、人流導(dǎo)向提出四種改進(jìn)方案，并對(duì)四種改進(jìn)方案進(jìn)行整合分析測(cè)試，大大減少了站廳、站臺(tái)等的擁堵現(xiàn)象，從而驗(yàn)證了整合方案的合理性，為西安路站內(nèi)的大客流疏運(yùn)工作提供了參考。
4、最后建立地鐵大客流疏運(yùn)仿真預(yù)警平臺(tái)，對(duì)地鐵疏運(yùn)預(yù)警進(jìn)行演示，方便對(duì)地鐵概況、安全風(fēng)險(xiǎn)因素、預(yù)警甄別、應(yīng)急預(yù)案、評(píng)價(jià)問卷等查看和學(xué)習(xí)，指導(dǎo)現(xiàn)場(chǎng)客流疏運(yùn)安全管理工作。關(guān)鍵詞：地鐵疏運(yùn)；風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警；自組織競(jìng)爭(zhēng)；神經(jīng)網(wǎng)路；仿真平臺(tái)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
