2020年以来,新冠肺炎疫情对世界各国人民的生产生活造成了极大影响。地铁站等人群密集的公共场所极易导致病毒的快速传播。因此,为了提升呼吸道传染病疫情下行人在地铁站内的安全通行水平,最大限度的降低行人的病毒感染率,本论文以呼吸道传染病疫情为背景,运用建模仿真方法研究地铁站内楼梯、自动扶梯、闸机、通风,和行人口罩佩戴情况等关键元素的优化设置方案,提出面向降低病毒感染率的地铁站内行人安全管理措施。本论文详细介绍呼吸道传染病传播与行人运动的基本原理和规律,通过分析地铁站内呼吸道传染病病毒在行人不同行走速率、数量、不同环境通风情况,以及不同行人佩戴口罩情况下对其传播过程的影响,从微观角度建立呼吸道传染病病毒传播模型,得到呼吸道传染病病毒传播扩散后的影响范围的计算方法,进而构建出地铁站内行人感染概率模型,得到行人受病毒影响后的不同时间的感染概率。针对行人在地铁站内的运动,本论文将其分为行人目标选择过程和行人路线规划过程两部分,建立出两阶段的地铁站内行人运动模型。首先运用人工神经网络的多层感知器模型预测地铁站内行人的目标选择行为,得到行人目标选择的预测方法;在此基础上,利用Voronoi图提取行人运动的基本特征,并提出考虑视野范围及其周围行人数量的行人运动路线规划算法,以及该行人与周围环境产生相互作用力后的运动路线调整算法,构建出地铁站内行人的路线规划模型,得到行人实时的行走方向、行走速率,以及该行人与其他行人或障碍物之间产生接触后的瞬时加速度。基于武汉光谷广场地铁站的监控视频数据,应用本论文提出的理论及模型,本研究在NetLogo仿真平台上搭建出呼吸道传染病病毒传播与行人运动的仿真系统,模拟呼吸道传染病疫情影响下地铁站内的行人运动及其感染情况。最终,本论文从五个方面提出降低地铁站内行人受病毒感染概率的关键元素的设置优化建议:一是确保连接候车平台与换乘平台之间的自动扶梯全部开放,采取适当措施避免行人因从众心理大量积聚在自动扶梯口处排队等候的情况;二是适当调整车站出入口的开放情况,并限制各出入口单位时间行人的进站数量,降低传染病病毒随大量人员流动而导致大范围传播的可能性,并在闸机口、自动扶梯口等关键设施处引导行人分散通行;三是倡导行人在地铁站内通行时佩戴口罩,降低病毒通过口、鼻大量进入人体引发感染的概率;四是使用站内广播等物理干预和设置引导者等人工干预方法,提高站内行人的行走速率;五是加强清洁空气输入地铁站的速率并增加车站的通风时间以改善环境空气质量。