Details

Title: Количественная оценка неопределенности в задаче моделирования пешеходных потоков: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 01.03.02 «Прикладная математика и информатика» ; образовательная программа 01.03.02_02 «Системное программирование»
Creators: Величко Арсений Юрьевич
Scientific adviser: Курц Валентина Валерьевна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Физико-механический институт
Imprint: Санкт-Петербург, 2022
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: количественная оценка неопределённости; моделирование пешеходных потоков; расширение полиномиального хаоса; модель оптимальных шагов; uncertainty quantification; pedestrian dynamics; polynomial chaos expansion; optimal steps model
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Bachelor
Speciality code (FGOS): 01.03.02
Speciality group (FGOS): 010000 - Математика и механика
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-3054
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\18869

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема выпускной квалификационной работы: «Количественная оценка неопределенности в задаче моделирования пешеходных потоков». Моделирование пешеходных потоков активно используется в качестве инструмента для обеспечения необходимых требований безопасности проектируемых сооружений. Современные имитационные модели учитывают в том числе и человеческую природу данного процесса. Это означает, что определённые входные параметры имеют случайный характер. В проводимом исследовании будет использоваться модифицированная модель OSM, основанная на психологическом понятии личного пространства и представляющая пешеходный поток в наиболее естественной форме. Для учёта стохастичности входных параметров мы применим методы количественной оценки неопределённости, а именно метод коллокации и метод Монте Карло. При помощи значений, полученных из большого числа итераций метода Монте Карло, мы исследуем точность метода коллокации в зависимости от заданных параметров. После этого мы проведём сравнение числа симуляций каждого из методов, требуемого для достижения заданной точности. Таким образом, мы постараемся разрешить одну из главных проблем моделирования пешеходных потоков – его ресурсоёмкость. Помимо этого, мы применим метод коллокации для исследования влияния нескольких основных входных параметров на плотность движения в потоке при сценарии с узким коридором, вновь производя сравнение с методом Монте Карло.

The subject of the graduate qualification work is «Uncertainty quantification in a pedestrian modelling problem». Pedestrian flow modelling is widely used as a tool to provide the safety requirements for the design of buildings. Modern simulation models also take into consideration the human nature of the process. This means that certain input parameters have a random character. In this research we will use a modified OSM model based on the psychological notion of personal space and representing pedestrian flow in its most natural form. To account for the randomness of the input parameters, we will apply uncertainty quantification techniques, namely the collocation method and the Monte Carlo method. Using the values obtained from a large number of iterations of the Monte Carlo method, we investigate the precision of the collocation method depending on the given parameters. Afterwards, we will compare the number of simulations of each method required to achieve a given precision. In this way, we will try to solve one of the main problems of pedestrian flow modelling - its resource-intensiveness. In addition, we will apply the collocation method to investigate the effect of several basic input parameters on the density of flow in a narrow corridor scenario, again making a comparison with the Monte Carlo method.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Количественная оценка неопределенности в задаче моделирования пешеходных потоков
    • Введение
    • 1. Симуляция пешеходных потоков
    • 2. Количественная оценка неопределённости
    • 3. Результаты исследования
    • Заключение
    • Список использованных источников

Usage statistics

stat Access count: 0
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics