人工神经网络优化世博园行人交通组织

"基于人工神经网络的世博园行人交通组织优化方案" 这篇论文"基于人工神经网络的世博园行人交通组织优化方案"探讨了如何利用人工智能技术解决大型活动如世博会中的行人交通管理问题。作者张驰、周博闻、吴亚光和邹蕾蕾在研究中特别关注了西安世园会的实际情况，通过实地调研，他们建立了适用于此类场景的数学模型。 论文的核心是引入人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）作为调控行人流量的方法。他们将园区内的客流比作神经电流，各个景点则被视为神经网络中的兴奋点。这种比喻使得交通流量与神经系统的响应机制相结合，从而能够更精确地模拟和预测行人行为。 在模型构建中，研究人员首先统计分析了游客流量与人流密度的关系，定义了一个名为ρk的标准，用以衡量特定区域的人流状况。接着，他们建立了不同时间点的人流密度曲线，并将其划分为多个时段，以便更细致地分析游客的行为模式。 通过问卷调查和数据分析，他们获得了游客兴奋度曲线图，这有助于理解游客的兴趣分布和行为模式。通过调整这些兴奋点的兴奋度，即影响游客对景点的偏好，可以间接调控客流分布，从而实现行人交通的优化，提高园区内的通行效率。 关键词如“大型活动”、“世博园”、“神经网络”和“行人交通”揭示了论文的研究焦点。该研究对于理解和解决类似大型公共活动中可能出现的交通拥堵问题具有重要指导意义，为未来城市规划和活动管理提供了新的思路和技术支持。 总体而言，这篇论文展示了人工神经网络在行人交通组织优化中的应用潜力，为大型活动的交通管理提供了一种创新且高效的解决方案。通过对行人流动性的深入理解和建模，结合人工智能技术，可以更好地预测和控制人潮，提升活动体验和安全性。