电气工程与系统科学 > 系统与控制
[提交于 2025年7月24日
]
标题: 大规模都市铁路系统的紧急疏散模拟以增强城市韧性
标题: Simulation of Emergency Evacuation in Large Scale Metropolitan Railway Systems for Urban Resilience
摘要: 本文提出了一个铁路中断期间交通疏散的仿真,以增强城市韧性。 研究重点是大规模铁路网络,并提供了灵活的仿真设置,以适应多个节点或线路故障。 疏散优化模型通过矩阵计算和非线性规划进行数学表述。 仿真整合了由不同公司运营的铁路线路以及网络的外部地理特征。 此外,为了解决大规模图网络中的计算复杂性,采用子图划分解决方案来加速计算。 该模型使用东京大都会区的广泛铁路网络进行评估。 数据收集包括铁路网络结构和现实世界的GPS人流数据,以估算车站区域访客数量,用于仿真输入和评估。 对包括东京、新宿、涩谷等主要车站进行了几种疏散场景的仿真。 结果表明,在紧急情况下,疏散乘客流量(EPF)和平均旅行时间(ATT)成功得到了优化,同时保持在邻近车站的容量限制和目标中断恢复时间内。
文献和引用工具
与本文相关的代码,数据和媒体
alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)
演示
推荐器和搜索工具
arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目
arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。
与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。
有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.