谈述神经网络对基于人工神经网络世博园行人交通组织优化

摘要：针对世博园等国际大型博览会行人交通的特点，对西安世园会进行数学模型分析， 引入人工神经网络的调控方法，将园区客流拟化成神经电流，把园区内各景点作为神经兴奋点。并通过改变兴奋点的兴奋度来对客流进行调控，可以实现园区内行人交通组织的优化，提高运行效率。
关键词：大型活动 世博园 神经网络 行人交通 兴奋点
引言
西安世园会占地面积小，接待客流量大，客流压力超过历届世博园。运营方除了要实时监控客流状况外，还需要实时掌握园区中各个区域乃至整个园区客流分布的整体状态，以便决策更加合理。这样就很有必要对园区的人流分布情况以及安全等级作分析和评估。
将人工神经网络应用于世园会行人交通组织及调度中能够较为形象的模拟出世园会内客流及游客与参观点之间的关系，可实现对园区内的客流分布状况进行综合评估。同时通过得到造成游客趋向性的因素来调整不同时段内世博园内参观点的兴奋度，从而平衡了每天不同时段内的客流及每时段不同参观点的客流，最终达到缓解世园会客流压力的目的。

1.世博园园区内行人交通组织调度现状分析

1.1世博园入口检票处的通行能力及参数的确定

检票的方式和内容直接影响检票速度，进而影响每个通道的通行能力。对60秒以内的样本进行分析，平均值为10.44 秒，标准差为9.12秒。安检通道是行人前后跟随逐一放行，则每一个安检通道的通行能力：C=60/T。因此，安检门的实际通行能力为

5.7人/分钟。

1.2世博园园区入口怎么写作能力分析

世博园广运门为其中最重要的出入口。该处有5个入口，总计有48个检票口，每个入口处通道检票能力需满足48×3600×6/120000=8.64秒/人。
现阶段安检速度平均值为10.44秒/人，将会造成绝大多数游客无法及时进场，从而导致排队延误不断增加。有必要针对世博园入口情况做进一步的分析研究。根据样本分析，检票通道的通行能力在11～26人/分钟之间。
通道口的通行能力在人员高峰期显得有些不足，影响了排队口通行能力。特殊物品对安检时间的影响特别大，均能造成排队时间的延误。

2.世博园游客人工神经网络模型建立

在人员流动过程中，时间是最主要的考虑因素。人员流动时通过各弧段所需的时间并不是常数。

2.1参数设定

设人员流动网络G （ V，A ），其中，V = { v1，v2，…vn }为有限结点集合，A为有限弧集合， 表示网络中的各结点，v1为源结点，表示人员流动者的初始位置，vn为目的结点，表示被流动需要到达的安全地点。参数设定：

2.2园区状况分析

世博园日均客流量6.7万人次，一般高峰日客流量8万人次，极端高峰日客流量10万人次；园区内部最大滞留人数15万。客流到达高峰小时系数：0.27～0.50；建议高峰小时按

2.5～3小时计算，高峰小时客流控制在3.5～4.5万/ 小时。

查阅相关资料，以疏散模型为例，要求值为5s，显然无法满足道路承载力需求。
在模拟结果中，意外问题影响中调节速度变化不能够改变整个流通预案的最大疏散人数上限，只能优化流通时间，改变个别道路通行能力研究预案整体的疏散能力。

3.西安世园会行人交通组织优化方案

1.西安世园会入口预约制建立：通过针对热门场馆的预约制来降低游客对其的兴趣度，从而平衡世博园内的客流，本研究以平均不同时段“总人数”，减少游客的集中到达为目的，提出本次世园会团队入园预约制及四大场馆预约制。
2.世博园团队入园预约制：通过正面的、改善客流相对较少时间内的入园政策。第一，减少人员低峰时期团队预约入园的费用；第二，凡是于于客流较少时间内入园的团队可优先获得预约券从各场馆“绿色通道”进入和侧面的限定入园时间及

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总团队数这两方面，平衡不同时段园区内总人数，从而减少高峰期排队时间。
3.世博园场馆预约制：“世博园场馆预约制”主要为针对个人形式的游客，通过预约制来进行园区总人数的调控与平均，以控制四大热门场馆高峰时间段排队人数为目的，对园区内进行分流。