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本文以区位-配给模型理论为指导,以路网疏散距离最短、场地服务容纳量最大为目标,构建最优避难疏散模型,以解决中小学避难场地选址问题。本文从保障学生避难疏散场地的安全性和适宜性角度出发,通过建立环境制约因素模型,对地形坡度、断裂带、河流湖泊、易燃易爆站点、高层建筑物倒塌范围和文物古迹保护范围6大因素进行空间叠加分析,计算了实际的避难需求和供给容量。为减少利用直线距离直接作为疏散道路产生的误差,本文通过对不受影响的路网信息进行网络分析,计算最短疏散道路,以获取实际的路网距离。本文将该方法应用于北京市西城区中小学避难场地选址的优化方案,有效地解决了中小学避难场地选址问题。 相似文献
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室内应急疏散信息对于室内发生紧急情况时的应急处置以及人员逃生非常重要。针对目前室内应急疏散信息存在现势性差、表达方式简单、发布范围小、发布不及时以及不易被关注等问题,设计并开发了一种基于WebGL网络三维可视化技术的轻量化室内应急疏散信息发布系统。该系统以建筑物室内三维模型、室内路径网络为数据源,采用一种多出口室内应急疏散路径规划算法进行逃生路径规划和疏散分区,基于WebGL来搭建轻量化信息发布平台。实验结果表明,该系统能够高效生动地发布室内应急疏散信息,且具有良好的跨平台性,大大提升了人们访问应急疏散信息的便捷性和对安全疏散信息的理解深度。 相似文献
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突发事件的突然性和发展过程的不确定性,要求在限定的时间内,将足够的应急资源配送到合适的应急处置空间位置。本文构建了一个多源点多目标应急资源调度模型,该模型以最短应急处置时间为规划目标,以应急资源运输和应急工程构建时间之和必须小于污染物扩散到应急处置空间位置的时间、多个应急资源仓库综合调度资源数量必须满足处置需求为约束条件;在应急资源出库和装卸时间一定的情况下,根据污染物沿河流扩散的动态过程,运用Dijkstra算法实时选择应急资源配送的最优路径,计算各个仓库所需调度各类资源数量以及资源到达应急处置空间位置所需的时间;最终导出一个策略方案,并根据应急资源到达处置位置所用的时间与污染物扩散到该点的时间之比,评估该方案的决策风险。以突发六价铬污染为研究案例的实验结果表明：该模型能够验证各个应急处置空间位置能否作为应急处置点,获得应急处置空间位置最合理的应急资源调度方案、应急车辆动态的最优路线以及各应急处置点资源调度方案的决策风险评估结果,从而提高应急管理的决策效率,降低决策风险,该模型在救灾、溃坝等其他类似领域也具有一定适用性。 相似文献
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路径规划问题是路网交通应用中的一个基础问题。A*算法是一个求解点到点最短路径问题的高效算法。但随着路网数据规模的增长,A*难以保证求解的实时性。利用并行计算进行加速是常用的算法性能提高手段,然而A*算法是由一系列前后依赖的迭代步骤组成,因此难以进行直接的并行化。本文提出一种分段化搜索的改进A*算法（SA*）。该算法在搜索路径前先选择若干可能在最短路径上的结点作为导航点,然后多线程并行地分别求出导航点之间的最短路径,并拼接这些路径作为原问题的一个近似解。分段搜索本身可以减少路径规划的搜索空间,借助多线程并行则可以进一步提高求解速度。实验结果表明,在真实路网数据上,利用16核的机器,SA*的性能可以达到A*算法的10-30倍。 相似文献
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利用GIS对广州市公园绿地、学校和体育场馆3种应急避难场所资源进行点状缓冲区分析,同时对主要交通干线做线性缓冲区分析,综合评价广州市应急避难场所空间格局。结果表明:公园绿地型应急避难场所资源最多,但由于重叠率过高导致难以覆盖全市;学校型应急避难场所3 000 m缓冲区面积占全市51%,是最重要固定型和紧急型避难场所;体育场馆型避难场所相对比较欠缺。广州市应急避难场所交通区位相对较好,70%应急避场所资源都分布在主要道路500 m缓冲区内,95%以上在1 500 m缓冲区范围内。最后从人口分布、可达性、土地利用和经济发展程度4个角度总结了广州市应急避难场所空间分布的形成机制,提出了改造完善区、补充提升区、配套建设区和集中配置区4种规划策略分区,完善广州市应急避难场所空间体系。 相似文献
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一种建立公交网络的最短路径改进算法 总被引：3，自引：0，他引：3
目前,对最短路径问题的研究很多,基本都是关注算法的计算效率问题,而其应用到具体领域时会遇到一些算法本身无法解决的细节问题。如将邻接结点算法用于公交网络的最短路径计算时,会遇到诸如缺少网络拓扑信息、属性数据复杂等问题。本文针对这些问题给出了解决方法:在计算最短路径之前,利用算法将站点和线路数据进行自动匹配,建立公交网络的拓扑关系。同时在数据存储方式上进行了改进,运用数据库存储复杂的公交属性数据和中间过程中产生的公交网络数据,节约了运算时的内存占用率,提高了数据的利用率,使算法更具实际意义。 相似文献
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越野环境下机动车辆的快速路径规划在野外搜救、应急抢险及军事作战等领域均具有重要意义,在以上场景中,随着空间维数的增加,传统路径搜索算法计算复杂性急剧增长,可能无法在既定时间内求解可靠路径。为解决上述不足,本文结合越野路径规划不受路网通行限制以及两点之间直线最短的特点,提出以方向指向作为搜索策略的启发式算法,该算法搜索效率大幅提升,却难以保证求解质量。为进一步提高求解质量,提出了带有方向指向的Dijkstra分段算法,该算法在较低精度环境模型下通过Dijkstra算法找到最优路径,并将该路径进行分段,各分段以方向指向作为搜索策略进行路径搜索,从而在长距离越野路径规划中快速规划通行方案。为验证该算法的有效性,本文利用山西省某市的数字高程模型数据进行实验,引入了窗口移动法对地形进行先期的坡度计算和通行性分析,构建越野环境模型,调用路径搜索算法进行规划。实验结果表明,本文所提算法相比Dijkstra算法计算效率得到了大幅提升,且规划路径的长度接近于最优解。 相似文献
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基于弧段标记的交通网络时间最短路径算法 总被引：2，自引：0，他引：2
标号算法是经典的最短路径算法之一,在交通领域中具有广泛的应用。在交通领域中,时间最短路径比距离最短路径更有意义,而时间最短路径不仅与道路的时间权值有关,还与道路之间的转弯阻抗有关。在传统的交通路网抽象方式下,道路抽象为平面图中的弧段,道路间的交叉口抽象为节点。本文介绍了一种适用于传统交通路网模型的弧段标记时间最短路径算法,详细阐述了该算法的原理、数据基础与运行结构。通过分析和实例测试表明,该算法可以顾及城市路网在路口的交通限行与转弯延迟的影响,并且时间复杂度低,具有一定的实际应用价值。 相似文献
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避难场所可达性是指避难场所与受灾居民之间的通达性,即灾害发生时,避难人员通过避难疏散通道到达避难场所的难易程度,是评价避难场所布局合理性的重要指标。本研究结合高斯两步移动搜寻法和网络分析法,从供需双向出发对村镇地区避难场所进行可达性分析。2种方法的结合,既充分考虑了需求点与设施点的相互作用,又充分考虑了设施点的吸引力随距离的衰减关系,并基于实际道路,以步行疏散时间作为搜索半径,降低了传统研究中因忽略供需间相互作用及实际距离而引起的可达性结果的误差。最后,以神农架松柏镇区为例,验证该方法的实际应用价值。结果表明,该方法能够有效测定村镇地区避难场所的空间可达性,同时,基于GIS软件可以直观地揭示研究区域内避难场所可达性空间分布差异。该方法可为制定科学的村镇防灾减灾规划提供方法支持。 相似文献
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人对所处客观世界的认识具有显著的空间层次特征,可指导出行路径规划过程。常用的层次空间推理的分层路径计算方法,虽顾及了路网的层次性特征,但道路规划等级与人对路网的层次性认知往往并不一致。而道路网络自身的拓扑结构可客观反映道路重要程度,以及出行者对道路的层次性认知经验。本文以拓扑结构指标表达道路的层次性特征,以此规划驾车出行路径,并通过与出租车行驶路径的匹配度及距离最短路径耗时比评价路径规划结果的合理性。研究结果表明,基于路网拓扑层次性表达的规划路径优于距离最短路径、动态时间最短路径、基于道路等级的静态时间最短路径及基于动态中介中心性分层的距离最短路径,与基于出租车经验建模的路径规划结果相当。但本文所提出的方法不需出租车经验建模所依赖的浮动车系统支持,更利于部署应用。 相似文献
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利用实时路况数据聚类方法检测城市交通拥堵点 总被引：3，自引：0，他引：3
城市交通拥堵严重制约其网络总体效率。开展检测交通拥堵点可有效识别网络瓶颈,以整治交通拥堵现象。对此,本文提出一种新的城市交通时空拥堵点检测的方法:即采用实时路况数据,通过定义时空关联,检测时空意义上长期性、规律性交通拥堵点。本文基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法,以成都市为试验区,实现了这种拥堵点检测方法。试验表明,该方法可快速、有效、准确地检测出城市道路严重拥堵路段,并确定其拥堵时空范围,为交通管理、交通拥堵机理分析、交通拥堵预测等提供参考。 相似文献
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城市交通拥堵问题已经成为当今世界许多城市发展过程中面临的一个严峻问题。针对这一问题,全空间信息系统通过对复杂、动态的交通拥堵过程进行多粒度抽象、多尺度建模和多层次综合分析,为解决城市交通拥堵提供了新的途径。当城市交通发生严重堵塞时,通常伴随着“道路拥堵”预警信息传播,用以影响人类的出行活动,从而在一定程度上影响交通拥堵传播。为了深入分析城市交通网络拥堵的动态演进过程,本文建立了交通拥堵传播的改进易感-感染-易感（susceptible-in fected-susceptible,SIS）的病毒传播模型,利用状态转移概率方法,基于多层复杂网络分析交通拥堵和预警信息交互传播的动力学行为特征,揭示预警信息传播对交通拥堵传播的影响。该方法不仅能够描述基于交通流传播特点的拥堵传播过程,而且能够描述交通网络中的预警信息传播过程。数字仿真实验表明,交通拥堵的传播过程与交通网络中的预警信息传播动力学之间存在关联关系。 相似文献
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Spatial analysis of commuting mode choice in Guangzhou, China 总被引：1，自引：0，他引：1
Metropolitan cities in China are commonly confronted with unresolved traffic congestion issues, primarily due to rapidly increasing traffic demand. Group disparity between commuting mode choice and its spatial distribution on road networks has enabled us to examine the factors that give rise to the discrepancies and the fundamental spatial causes of traffic congestion. In recent years, micro-perspective, individual, and behavior-based spatial analysis have mushroomed and been facilitated with effective tools such as temporal geographic information systems (T-GIS). It is difficult to study the interrelations between transport and space on the basis of commuting mode choice since the mode choice data are invisible in a specific space such as a particular road network. Therefore, in the field of transport, the classical origin destination (OD) four-stage model (FSM) is usually employed to calculate data when studying commuting mode choice. Based on the relative principles of T-GIS and the platform of ArcGIS, this paper considers Guangzhou as a case study and develops a spatio-temporal tool to examine the daily activities of residents. Meanwhile, the traffic volume distribution in rush hours, which was analyzed according to commuting modes and how they were reflected in the road network, was scrutinized with data extracted from travel diaries. Moreover, efforts were made to explain the relationship between traffic demand and urban spatial structure. Based on the investigation, this research indicates that traffic volumes in divergent groups and on the road networks is driven by: 1) the socio-economic characteristics of travelers; 2) a jobs-housing imbalance under suburbanization; 3) differences in the spatial supply of transport modes; 4) the remains of the Danwei (work unit) system and market development in China; and 5) the transition of urban spatial structure and other factors. 相似文献
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在智能交通系统中,准确和高效的短时交通流量预测是交通诱导、管理和控制的前提。由于交通流量动态变化中表现出的时变性和非平稳性特征,其预测难度较大,是交通领域中亟待解决的难题。为提高短时交通流量的预测精度,本文设计与实现了基于自适应时序剖分与KNN（A-TS-KNN）的短时交通流量预测算法。① 基于动态时间规整（Dynamic Time Warping,DTW）动态剖分单日时序为不同的交通模式;② 在不同交通模式,采用互信息法求解每个预测时刻时间延迟的最大阈值,构造不同时间延迟的状态向量,生成交通流量历史数据库;③ 采用十次十折交叉验证的方法求解每个时刻不同时间延迟与不同K值的正交误差结果分布,提取误差最小的正交结果,得到自适应时间延迟与K值的参数组合;④ 采用K个最相似的近邻的距离倒数加权值作为预测结果。对比K近邻（K-nearest neighbors, KNN）、支持向量回归（Support vector regression,SVR）、长短期记忆神经网络（Long-short term memory neural network,LSTM）以及门控递归单元神经网络（Gate recurrent unit neural network,GRU）共4种主流预测模型,A-TS-KNN算法预测精度显著提升;将A-TS-KNN算法用于福州市城市路网中其他交叉路口的短时交通流量预测,结果表现出良好的泛化能力。 相似文献
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利用python程序语言开发了基于百度地图导航服务的批量路径时间查询平台,并结合最邻近设施时间和累积机会成本方法度量了居住单元与中心商业区（CBD）、与行政服务中心、与大型医院、与火车站、与飞机场的可达性;然后,着重对比分析了2种公交模式（有/无地铁）下公共服务设施可达性的差异。实验结果表明：① 与基于ArcGIS网络分析法等传统方法相比,基于“门到门”互联网路径规划服务API方法计算的出行时间成本能够较为精确、便捷地用于度量公共服务设施的可达性,避免了人工构建复杂路网数据集的工作量,而且更具时效性;② 融入地铁网络的公交模式不同程度上提升了居住单元至公共服务设施的可达性,尤其是地铁沿线“廊道”以及重要交通设施（如地铁站点）邻近区域最为显著;③ 居住单元至邻近CBD的可达性变化显著集中于0~30 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.7倍和2.2倍;④ 居住单元至邻近火车站的可达性变化显著集中于0~30 min以及30~60 min,30 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的8.9倍和3.0倍,60 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的1.5倍和1.9倍;⑤ 居住单元至邻近飞机场的可达性变化显著集中于60~90 min以及90~120 min,90 min时间阈值内公交（有地铁）模式下累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的12.6倍和6.6倍,120 min时间阈值内累计的人口和面积分别是公交（无地铁）模式的2.0倍和3.6倍;⑥ 居住单元至所属行政中心、至邻近大型医院的可达性在各个时间间隔及阈值范围内亦有相应幅度的改善。此外,运用本文的技术方法还可获得更完整、真实的其他交通模式（如汽车、电动车、自行车、步行等）接入城市公共服务设施的情形,为进一步研究非汽车模式下城市公共服务设施的可达性提供参考,促进城市公共交通可持续性的发展。 相似文献
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基于改进蚁群算法的无人机低空公共航路构建方法 总被引：4，自引：0，他引：4
日益增加的无人机数量和飞手自由规划航线给航空安全带来极大隐患。构建一个安全、高效的航空飞行环境,可以为无人机活动设立隔离空域,并在隔离空域内规划无人机低空公共航路,以提高低空空域利用率,为无人机交通管理提供决策依据。本研究充分考虑无人机近地表飞行及其即时通讯等特点,以天津市为例,基于地理信息技术构建以多源地理空间数据为基础的无人机低空飞行环境,包括低空蜂窝网络环境、大气环境和政策空域环境等,并改进传统蚁群算法以搜索无人机最优路径,得到该区无人机低空公共航路网。研究结果表明,改进的蚁群算法大大提高了路径搜索效率,满足无人机航路规划的高时效性、动态更新等要求;并且天津市航路长度符合市场上现有的无人机最远航程要求,基本满足现有的无人机运输要求。本研究描述的无人机低空公共航路研究的核心算法和关键技术,可以为无人机管控系统提供核心技术支撑。 相似文献
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紧急情况下人员快速、安全疏散是室内空间智能化导航和路径规划服务的研究热点.本文采用房产空间管理数据为数据源,以“路径”和“节点”为关键要素,设计了楼宇空间路径模型,用以表达楼宇内部的空间关系及拓扑结构.基于此模型进一步研究了用于紧急疏散的楼宇路径构建算法,论述了构建“单楼层”和“多楼层”路径过程中走廊(过道)路径提取、... 相似文献