地铁火灾疏散模型最终仿真

资 源 简 介

地铁火灾疏散模型最终仿真

详 情 说 明

地铁火灾疏散模型是一种结合多种算法来模拟紧急情况下人群疏散过程的复杂系统。这类模型通常融合了元胞自动机、神经网络和群体智能算法（如蚁群算法）的计算优势。

元胞自动机为疏散模型提供了离散化的空间划分方法，将地铁站台或车厢空间划分为网格单元，每个单元可以包含行人或障碍物信息。这种离散化处理能够高效计算个体的移动路径和碰撞检测。

神经网络在模型中主要承担决策功能，通过训练可以模拟不同人员在火灾中的行为模式。BP神经网络能够根据环境参数（如烟雾浓度、温度）动态调整疏散路径选择策略，实现更接近真实人类决策的模拟效果。

群体智能算法中的蚁群模型和鱼群模型为疏散带来了群体行为模拟能力。蚁群算法的信息素机制可以模拟人员在疏散过程中留下的路径指引痕迹，而鱼群模型的避碰规则能反映人群在狭窄通道中的流动特征。

这类综合模型通过多算法融合，能够更准确地预测不同火灾场景下的疏散时间、瓶颈位置等关键指标，为地铁站的安全设计和应急预案提供数据支持。仿真结果通常包括热力图显示、疏散时间统计和路径优化建议等可视化分析。