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基于格子气模型的北京地铁站内人流移动分析
被引量：
5
1
作者
王宗直
路堃
+1 位作者
陈涛
姚娟娟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期31-35,共5页
为研究因超出原有设计人流量阈值引发的安全隐患问题,提出了一种基于动态参数的模块化格子气模型。对北京地铁惠新西街南口站约4 000 m^2的面积进行建模,对比了实地拍摄视频数据的情况与模拟仿真结果,确保了较好的精度。通过输入闸机口...
为研究因超出原有设计人流量阈值引发的安全隐患问题,提出了一种基于动态参数的模块化格子气模型。对北京地铁惠新西街南口站约4 000 m^2的面积进行建模,对比了实地拍摄视频数据的情况与模拟仿真结果,确保了较好的精度。通过输入闸机口和列车进入站台的人流信息,给出短时间站内人流的移动及分布情况。发现了惠新西街南口站设计上的不足与缺陷,提出了对类似站台的设计及模型应用的建议。结果表明:十号线与五号线之间换乘通道通行能力较低,换乘通道口存在拥堵,具有安全隐患。拓宽换乘通道2 m能够使车站通行能力大大提高,基本满足目前该站在工作日下班高峰期的换乘需求。
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关键词
计算机仿真
行人流
格子气模型
北京地铁
交通安全
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职称材料
基于脑电信号的正负情绪分类方法研究
被引量：
1
2
作者
路堃
《自动化技术与应用》
2021年第5期119-124,共6页
驾驶员情绪状态的实时识别与预警,对保证道路交通安全系统的正常运行有着重要的作用与意义。本研究基于便携式脑电设备采集了16位被试前额双通道脑电数据,分别从时域和频域上进行特征提取,使用集成学习分类的方法对正负情绪进行分类。...
驾驶员情绪状态的实时识别与预警,对保证道路交通安全系统的正常运行有着重要的作用与意义。本研究基于便携式脑电设备采集了16位被试前额双通道脑电数据,分别从时域和频域上进行特征提取,使用集成学习分类的方法对正负情绪进行分类。结果显示频域特征以及特征的不对称指数在正负性情绪的分类起到了关键的作用,得到基于梯度提升决策树(GBDT)分类器的正负情绪识别准确率最佳,为92.4%。本研究提出了一种对驾驶员正负性情绪状态识别的新方法,为后续情绪状态的实时识别奠定了基础。
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关键词
脑电
情绪
不对称指数
梯度提升决策树
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职称材料
基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类
被引量：
1
3
作者
姚娟娟
路堃
许金秀
《计算机系统应用》
2020年第5期233-238,共6页
驾驶员情绪状态的识别对车辆主动安全技术的研究具有重要的应用价值.本研究通过情绪视频诱发的方法采集17位被试前额双通道脑电信号,提取不同情绪的脑电特征,并对数据进行降维处理后采用多种分类器进行情绪分类.结果显示,与单核分类器...
驾驶员情绪状态的识别对车辆主动安全技术的研究具有重要的应用价值.本研究通过情绪视频诱发的方法采集17位被试前额双通道脑电信号,提取不同情绪的脑电特征,并对数据进行降维处理后采用多种分类器进行情绪分类.结果显示,与单核分类器和集成学习分类器相比,基于梯度提升决策树(GBDT)算法得到快乐和悲伤的识别准确率最高.本研究为驾驶员情绪状态的实时监测和识别提供新方法,为提高行车的安全性提供了理论保障.
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关键词
脑电
情绪
快乐
悲伤
梯度提升决策树
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职称材料
题名
基于格子气模型的北京地铁站内人流移动分析
被引量：
5
1
作者
王宗直
路堃
陈涛
姚娟娟
机构
清华大学工程物理系公共
安全
研究院
北京市
地铁
运营
有限公司
地铁
运营
技术
研发
中心
地铁
运营
安全
保障
技术
北京市
重点
实验室
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第5期31-35,共5页
基金
国家自然科学基金项目(71373139
71673163)
+1 种基金
"十二五"国家科技支撑计划(2015BAK10B02)
北京市科委项目(Z161100001116010)
文摘
为研究因超出原有设计人流量阈值引发的安全隐患问题,提出了一种基于动态参数的模块化格子气模型。对北京地铁惠新西街南口站约4 000 m^2的面积进行建模,对比了实地拍摄视频数据的情况与模拟仿真结果,确保了较好的精度。通过输入闸机口和列车进入站台的人流信息,给出短时间站内人流的移动及分布情况。发现了惠新西街南口站设计上的不足与缺陷,提出了对类似站台的设计及模型应用的建议。结果表明:十号线与五号线之间换乘通道通行能力较低,换乘通道口存在拥堵,具有安全隐患。拓宽换乘通道2 m能够使车站通行能力大大提高,基本满足目前该站在工作日下班高峰期的换乘需求。
关键词
计算机仿真
行人流
格子气模型
北京地铁
交通安全
Keywords
computer simulation
pedestrian flow
lattice gas model
Beijing subway
traffic safety
分类号
X951 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于脑电信号的正负情绪分类方法研究
被引量：
1
2
作者
路堃
机构
北京市
地铁
运营
有限公司
地铁
运营
技术
研发
中心
/
地铁
运营
安全
保障
技术
北京市
重点
实验室
出处
《自动化技术与应用》
2021年第5期119-124,共6页
文摘
驾驶员情绪状态的实时识别与预警,对保证道路交通安全系统的正常运行有着重要的作用与意义。本研究基于便携式脑电设备采集了16位被试前额双通道脑电数据,分别从时域和频域上进行特征提取,使用集成学习分类的方法对正负情绪进行分类。结果显示频域特征以及特征的不对称指数在正负性情绪的分类起到了关键的作用,得到基于梯度提升决策树(GBDT)分类器的正负情绪识别准确率最佳,为92.4%。本研究提出了一种对驾驶员正负性情绪状态识别的新方法,为后续情绪状态的实时识别奠定了基础。
关键词
脑电
情绪
不对称指数
梯度提升决策树
Keywords
EEG
emotion
asymmetric index
Gradient Boosting Decision Tree
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类
被引量：
1
3
作者
姚娟娟
路堃
许金秀
机构
北京市
地铁
运营
有限公司
地铁
运营
技术
研发
中心
地铁
运营
安全
保障
技术
北京市
重点
实验室
上海帝仪科技
有限公司
出处
《计算机系统应用》
2020年第5期233-238,共6页
文摘
驾驶员情绪状态的识别对车辆主动安全技术的研究具有重要的应用价值.本研究通过情绪视频诱发的方法采集17位被试前额双通道脑电信号,提取不同情绪的脑电特征,并对数据进行降维处理后采用多种分类器进行情绪分类.结果显示,与单核分类器和集成学习分类器相比,基于梯度提升决策树(GBDT)算法得到快乐和悲伤的识别准确率最高.本研究为驾驶员情绪状态的实时监测和识别提供新方法,为提高行车的安全性提供了理论保障.
关键词
脑电
情绪
快乐
悲伤
梯度提升决策树
Keywords
EEG
emotion
happiness
sadness
Gradient Boosting Decision Tree(GBDT)
分类号
U463.6 [机械工程—车辆工程]
TN911.7 [交通运输工程—载运工具运用工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于格子气模型的北京地铁站内人流移动分析
王宗直
路堃
陈涛
姚娟娟
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2018
5
下载PDF
职称材料
2
基于脑电信号的正负情绪分类方法研究
路堃
《自动化技术与应用》
2021
1
下载PDF
职称材料
3
基于便携式脑电设备的快乐和悲伤情绪分类
姚娟娟
路堃
许金秀
《计算机系统应用》
2020
1
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职称材料
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