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基于密度聚类的多向行人流群集区域分布比较

DOI: 10.3976/j.issn.1002-4026.2021.05.009

引文格式：

孙悦朋, 郭仁拥, 于涛. 基于密度聚类的多向行人流群集区域分布比较[J]. 山东科学, 2021, 34(5): 64-74.

一、创新点

基于情景实验数据，利用密度峰值和具有噪声的密度聚类算法，对单走廊双向行人流、90°和 120°交叉路口的行人流场景，研究了不同场景和不同时刻下的行人群集分布规律，并根据分布规律和群集区域提供人群安全性策略的比较分析。

二、选题依据

在城市中，许多行人群集的公共场所容易出现人群移动缓慢的现象，甚至出现由拥挤导致的挤压踩踏事故及其他意外情况，造成一定的人员伤亡和财产损失。行人的群集不仅是影响行人疏散的重要因素，同时也是影响场景设施（（如商店、广告牌、指示牌等））布局的首要参照对象。因此，行人群集及其安全管理与控制已成为行人交通中的一个主要研究方向。

行人群集既影响行人疏散过程也影响行人集结过程，是人群安全的直接影响因素。在现实生活中，大量行人进出公共空间，产生双向或交叉的行人流，而局部群集区域往往被忽视，局部行人密度增大产生的相互作用力足以压弯栅栏。如果忽略局部群集区域，加之空间内布局不合理，导致行人流分布不合理，可能造成局部的行人拥堵和挤压事故。

显然，人们有必要关注局部群集区域，研究不同多向流场景中行人局部群集区域的分布规律，为行人移动和聚集研究提供参考，特别是在人群分析、人群安全管理与控制等方面有一定的借鉴意义。在基本的场景中，将聚类方法应用到行人研究中可以对行人局部群集区域进行识别并发现分布规律，管理者可以提前对这些区域进行防范并及时疏导，为制定人群安全管理策略和空间设施布局提供重要依据。

三、研究方案或路线

图1 研究方案或路线

四、研究内容与数据

4.1 场景选取

图2 场景示意图

4.2 实验结果示例

图3 单走廊双向（180 °）行人流聚类结果

图4 90°交叉路口聚类结果

4.3 实验结果比较分析

表1不同场景群集区域主要位置

表2 不同区域对应安全策略

五、主要结论

（1）在行人流长时间过渡状态中，表征局部的聚类簇出现变动，后期只有少数的局部聚类簇存在（会存在少数大聚类区域），说明三个场景的行人流不会处在某个稳定的聚类划分状态，而且群集区域有向外扩散的特点。

（2）人群数量在不断增加的状态下会出现集簇式分布。

（3）管理上不仅要关注局部群集区域的防护，更要关注全路段的防护。

（4）不同场景的局部群集区域和场景的安全管理策略存在差异。

作者简介

【第一作者】孙悦朋，男，硕士研究生，主要研究方向为复杂系统建模与分析。

【通信作者】郭仁拥，男，博士，教授，主要研究方向为交通行为建模与分析。