大型活动群体排队现象研究 上海世博会案例2025|PDF|Epub|mobi|kindle电子书版本百度云盘下载

大型活动群体排队现象研究 上海世博会案例PDF格式电子书版下载

注意：本站所有压缩包均有解压码： 点击下载压缩包解压工具

第一篇 通论3

第1章 引言3

1.1 几个大型社会活动3

1.2 大型社会活动引起的群体排队现象4

参考文献6

第2章 世博会概述7

2.1 历届世博会简介7

2.2 上海世博会简介9

参考文献13

第3章 上海世博会中的排队问题14

3.1 973课题组已收集到上海世博会数据和影像等大量有关排队的资料15

3.2 上海世博会参观人数的统计17

3.2.1 上海世博会会期每天参观者实际人数的统计17

3.2.2 按8个地面主出入口统计的每天的参观人数18

3.2.3 按不同时段统计的每天的参观人数19

3.3 上海世博会排队时间的统计21

3.3.1 上海世博会排队时间的宏观统计21

3.3.2 上海世博一些具体场馆平均队长和排队时间加工后的微观统计图23

3.4 研究上海世博排队的意义28

参考文献30

第二篇 排队行为的物理、事理、人理分析33

第4章 排队的物理层面分析33

4.1 几个排队论物理层面分析结果33

4.2 片区复杂排队网络的仿真演算37

4.3 排队中片区参观者转移研究40

4.3.1 各片区游客人数的统计40

4.3.2 建立客流移动模型41

4.3.3 建立状态转移模型42

4.3.4 预测结果42

4.4 排队现象相关性研究43

4.4.1 单个馆当日与次日队长以及等待时间的相关性43

4.4.2 不同场馆之间的相关性46

4.4.3 场馆的访问流量分别与平均排队长度序列和平均等待时长序列自相关性的关系47

4.4.4 世博园区不同场馆之间平均排队长度序列相关性49

4.4.5 总结与讨论51

4.5 排队时间序列的Hurst指数的计算和分析51

4.5.1 时间序列的自相似性、Hurst指数和分数维51

4.5.2 上海世博会总参观人数序列、各馆排队长度序列和等待时间序列的Hurst指数计算54

4.5.3 上海世博会各馆排队长度序列和等待时间序列的Hurst指数相关性计算56

4.5.4 北京园博会总参观人数序列的Hurst指数计算59

参考文献60

第5章 排队的心理层面分析61

5.1 参观者对排队纪律、排队环境的满意度61

5.2 上海世博会参观者和馆方对馆内服务质量的满意度64

5.2.1 加拿大馆和澳大利亚馆反应65

5.2.2 上海世博会排队的故事66

5.2.3 对参展的外国展馆满意度深入调查67

5.2.4 上海世博会观众满意度的进一步实证研究69

5.2.5 对上海世博会影响感知维度的16个主要评价指标进行实证分析73

5.2.6 结语73

参考文献74

第6章 排队的社会层面分析76

6.1 社会效益（观众、馆方、世博会组织方）76

6.2 人群过分密集引起突发事故的风险估计与预防78

6.2.1 人群过分密集混乱会引起群发事件78

6.2.2 上海世博会如何防止过分拥挤和践踏事件81

6.3 几个排队中的定性分析82

6.4 排队集群行为的描述91

6.5 各展馆定性和定量综合聚类91

参考文献104

第三篇 与排队行为感知有关的信息技术109

第7章 视频监控网络下群体信息感知109

7.1 视频监控网络下群体信息感知系统109

7.1.1 复杂场景密集人群行为分析109

7.1.2 客流分布预测110

7.2 基于视频监控系统的人群行为分析系统框架115

7.3 基于整数规划的大型活动人群行为分析117

7.3.1 基于整数规划的自动分组轨迹识别118

7.3.2 参观模式分析119

7.4 上海世博会集群人数统计技术122

7.4.1 上海世博会集群人数统计数据库122

7.4.2 集群人数统计的方法概述123

参考文献128

第8章 志愿者服务评估与志愿者服务感知的信息系统平台130

8.1 志愿者服务与评估130

8.2 园区志愿者服务的手机评测系统130

8.3 志愿者评估系统功能136

8.4 典型数据分析138

8.5 总结与展望143

参考文献143

第9章 用互联网信息预测参加大型社会活动中客流量144

9.1 大型社会活动中客流量预测144

9.2 HR方法判别关键词的预测能力147

9.2.1 时差相关性分析147

9.2.2 基于HR方法有预测能力的关键词集合147

9.3 实证检验149

9.3.1 数据源149

9.3.2 训练样本和测试样本150

9.3.3 世博会客流量有预测能力关键词的识别150

9.3.4 世博会客流量预测建模及预测分析151

9.3.5 HR方法的有效性分析159

参考文献160

第10章 基于新浪微博对大型社会活动集群行为的分析162

10.1 分析目的162

10.2 数据说明162

10.2.1 数据来源162

10.2.2 数据提取163

10.3 分析内容165

10.3.1 热门微博分析165

10.3.2 用户地域分布166

10.3.3 场馆关键词分析166

10.3.4 用户轨迹数据分析168

10.3.5 相关联场馆分析175

10.4 分析总结176

参考文献176

附录A Hurst指数的计算方法177

附录B 上海世博会预测主题使用的关键词178

附录C 上海世博会SH集合中的关键词181

附录D 上海世博会S0.6集合中的关键词183

附录E 上海世博会S0.5集合中的关键词184