校园交通具有人车混行、阵发性、冲突性、互扰性、行人和自行车为主等交通特征,紧急事件疏散情况下,这些交通特征极易引起校园道路上交通拥堵和交通安全事故,而现有城市路网的交通疏散诱导研究主要针对的是单一交通方式的交通疏散,或假设出行者在一次出行中只选择一种交通方式,不同交通方式换乘间的路径选择,未考虑人车互扰影响下的混合交通流疏散,无法有效地指导校园内人车混合交通流疏散。为此论文主要围绕校园路网特性、校园路网交通流特征、校园交通行为模型、校园路网交通流疏散诱导方法进行研究,提出了校园环境下人车混合交通流的疏散诱导方案,主要工作如下:1、通过分析国内典型高校校园道路网络特性,提出了基于服务网络特性的校园网络疏散区域划分方法。采用Primal approach方法构建了典型高校校园道路网络,利用复杂网络理论分析了校园道路网络特性,证明了校园道路网络为小世界网络,具有明显的社区结构。基于改进的Fast-Newman算法,从校园道路结构、人员活动场所功能、疏散出口位置等服务特性的社区结构对校园网络疏散区域进行了划分,并结合网络特征分析法,提取了校园路网疏散区域间部分关键节点,为校园交通行为和疏散研究奠定了基础。2、通过分析校园人车混合交通流特性和校园交通行为规则,提出了符合校园人车混合交通行为特性的元胞自动机交通行为模型。论文结合校园课表,基于统计分析法,分析了校园路网上人车混合交通流的行为特征、时空动态演化特征、人车交互行为等,描述了校园内各种复杂交通行为,如换道、超车、穿越等,为人车混合交通行为仿真与疏散研究提供了数据基础。为了真实地模拟校园路网上人车混合交通行为,研究微观意义上交通之间的相互作用对宏观意义上交通流演化的影响,并揭示人车混合交通流的各种复杂现象,采用了元胞自动机模型来描述交通流的宏观和微观现象。根据校园内人车混合交通流特征,分别提出了不同交通方式的前进规则与横向移动规则,考虑了交通横向移动对交通前进速度的影响,在传统的行为规则中增加了交通横向移动前的确定性轻减速;区别了不同交通状况下同一交通类型加速度的差异性及不同交通类型加速度的差异性。基于以上规则,提出了基于元胞自动机的校园人车混合交通行为模型,模拟了校内慢行交通靠右行驶、超车、横向移动、干扰、同步流等复杂交通现象,模拟结果符合校园复杂网络交通流特性,并分析了校园内人车混合交通流的演化规律、不同交通类型之间的互扰行为等。3、为提高校园道路的通行能力,基于网络路径负载均衡控制理论,考虑网络信息延迟的影响,提出了校园人车混合交通网络的实时信息反馈机制及其交通流路径诱导策略。为了达到理想的校园网络路径诱导效果,需根据网络实时交通信息,制定合理的交通信息反馈机制和流量诱导策略。传统的速度、旅行时间、密度等网络评价指标不能准确地反映道路上人车混合交通流的状态,因而不能作为人车混合交通网络的实时信息反馈机制,论文考虑交通对象位置权重、道路出口位置权重及交通类型对道路拥挤状态的影响,提出了针对校园人车混合交通网络的实时信息反馈机制,即加权道路占有率实时信息反馈机制,作为评价和反馈道路交通状态的性能指标,指导出行者的路径选择。基于该实时信息反馈机制和路径负载均衡控制理论,首先针对异构车辆流,采用NaSch模型模拟不同场景下交通流的动态演化过程,提出了混合交通网络的交通流路径诱导策略;然后基于此策略,引入一有界理性阈值来减少交通控制中心信息延迟带来的影响,并基于我们提出的人车混合交通行为模型模拟校园人车混合交通行为,提出了校园人车混合交通网络的路径诱导策略。通过实例验证了该策略具有较好的路径诱导效果,提高了道路的通行能力,平衡了各道路上交通的拥挤状态;减少了流量、速度、数量的震荡性;减小了不同交通类型间相互干扰的程度;不同场景下,基于不同的元胞自动机模型模拟交通行为,都表现出了很好的交通流诱导性,具有良好的鲁棒性、适用性和适应性。4、为提高校园路网人车混合交通流的疏散效率,采用网络流量和系统负载均衡控制法,为校园路网提出了一个基于区域间动态交通流均衡分配和区域内实时路径诱导的双层疏散诱导方案,即基于校园道路网络区域划分的疏散诱导方法。为解决校园路网上的交通疏散问题,从校园路网的整体和局部两方面进行疏散优化,构建了一个基于校园道路复杂网络区域划分的双层疏散诱导方案,用于指导校园环境下人车混合交通流疏散。该疏散方案中,采用加权道路占有率作为评价校园路网交通状态的性能指标,并结合网络流量控制和负载均衡控制理论,利用容量限制法对网络交通疏散量实施分时动态交通分配,避免网络交通堵塞现象的过早出现而产生拥堵逆向传播;建立了交通流动态分配区域模型,结合改进的Logit模型和边界流控制策略实施区域和区域间交通流的动态分配,而区域内的交通流疏散诱导则采用加权道路占有率反馈机制实施实时动态路径诱导。通过校园路网数据的疏散模拟仿真,结果表明:与动态用户均衡疏散方法相比,该网络疏散诱导方法下,网络负载与网络各区域内疏散效率均趋于均衡,总的疏散效率优于动态用户均衡疏散方法的疏散效率。