室外应急导向路径指示方法技术

本发明专利技术公开了一种室外应急导向路径指示方法，包括以下步骤：S10，对群体疏散时间影响较大的因素包括人员特征和路径特征，对各特征因素在合理范围内随机取值，利用室外群体疏散行为模型进行模拟得到疏散时间；S20，将得到的数据进行分组，针对每组数据，通过sklearn库spilt函数，将每组数据划分为训练数据(75％)和测试数据(25％)；S30，通过数据特征与预测结果的关系初步判断，选择线性回归预测方法建立预测模型，采用最小二乘法构建损失函数，利用python/scikit‑learn构建模型，优化过程中采用最小梯度法，以相对误差构建评价函数，得到各自适应的相对误差衡量值，得到预测时间参数矩阵，建立时间预测模型；S40，基于室外应急疏散时间预测模型，对路径的选择规划进行分析。

Indication method of outdoor emergency guidance path

【技术实现步骤摘要】
室外应急导向路径指示方法
本专利技术属于应急导向标识系统
，具体涉及一种室外应急导向路径指示方法。
技术介绍
室外应急导向标识设计完成之后，在空间的设置显得尤为重要。标识信息的含义在结合其设置位置和设置方式后方能得以体现，因此设置应首先保证各标识含义正确、清晰、明确，同时，通过优化设置方法，使标识快速、充分完成导向信息的传递功能。室外应急疏散的终点是应急避难场所，每个应急避难场所的避难人数和服务半径有一定限度和要求，因此，室外应急导向标识的设置范围可依据应急避难场所设计规范进行确定。由于各地环境不同，应急避难场所的面积、设施各异，不同区域室外应急导向标识作用范围设置依据也应根据具体情况而定。对疏散时间进行预测进行有效的规划疏散方案和路径，能在紧急情况发生时，极大减小人员伤亡。
技术实现思路
鉴于以上存在的技术问题，本专利技术用于提供一种室外应急导向时间预测方法，基于人的疏散行为特点，利用python/tkinter创建室外群体疏散仿真模型，并获得一定数量的模拟数据，然后基于线性回归算法，得出室外疏散时间预测方法和最佳路径选择方法，并利用pathfinder建模对该方法进行了验证，结果表明，该方法对室外最佳疏散路径的选择有一定指导意义，可提高群体疏散效率。为解决上述技术问题，本专利技术采用如下的技术方案：一种室外应急导向路径指示方法，包括以下步骤：对群体疏散时间影响较大的因素包括人员特征和路径特征，对各特征因素在合理范围内随机取值，利用室外群体疏散行为模型进行模拟得到疏散时间；将得到的数据进行分组，针对每组数据，通过skleam库spilt函数，将每组数据划分为训练数据(75％)和测试数据(25％)；通过数据特征与预测结果的关系初步判断，选择线性回归预测方法建立预测模型，采用最小二乘法构建损失函数，利用python/scikit-leam构建模型，优化过程中采用最小梯度法，以相对误差构建评价函数，并利用测试数据计算得出结论，得到各自适应的相对误差衡量值，得到预测时间参数矩阵，建立时间预测模型；基于室外应急疏散时间预测模型，对路径的选择规划进行分析：ts＝t(ls，ws，n，p)其中：ts--仅以最短路径进行疏散的预计疏散时间，s；ls，ws-最短疏散路径长度、宽度，m；td--以两条路径进行疏散的预计疏散时间，s；lc，wc-备选疏散路径长度、宽度，m；N--疏散路径规划数量。优选地，所述室外群体疏散行为模型以作用力为基础，假定人在疏散过程中，x方向受到自身向前疏散力的作用F，同时受到空气、道路等对其向后的综合阻力f以及其前方人员对其施加的向后的作用力fp；y方向受到路边或左右侧人的作用，为模型简化需要，该作用以瞬时力的形式存在，即仅影响人在y的疏散方向，不影响其y方向的疏散速度大小，沿x方向第i个人当前时刻的疏散加速度为：其中：ai——第i个人前进方向的加速度，m/s2；P——疏散人员集合；w——疏散人员肩宽，取0.5m；vi、vj——第i、j个人前进方向的速度，m/s；xi、xj——第i、j个人前进方向的位置坐标，m；yi、yk——第i、k个人垂直前进方向的位置坐标，m；vmi——第i个人前进方向的最大速度，m/s；tmi——第i个人由静止加速至1m/s所用时间，取0.2～1.2s；vi——第i个人前进方向的当前速度，m/s；利用python/tkinter编程将该模型进行界面化实现。优选地，按照疏散路径长度将得到的数据进行分组。优选地，相对误差计算如下：其中：δi——第i个预测的相对误差；yi——第i个疏散时间仿真值；ypredi——第i个疏散时间预测值；Δ——相对误差衡量值；n——验证数据集的数据量。优选地，预测时间参数矩阵为：优选地，根据预测时间参数矩阵得到的时间预测模型为：其中：t--预计疏散时间，s；l--疏散路径长度，m；w-疏散路径宽度，m；n--路口前10米内疏散人员数量；p--体能较差人员所占比例，％。采用本专利技术具有如下的有益效果：基于人的疏散行为特点，利用python/tkinter创建室外群体疏散仿真模型，并获得一定数量的模拟数据，然后基于线性回归算法，得出室外疏散时间预测方法和最佳路径选择方法，并利用pathfinder建模对该方法进行了验证，结果表明，该方法对室外最佳疏散路径的选择有一定指导意义，可提高群体疏散效率。附图说明图1为本专利技术实施例的室外应急导向时间预测方法的步骤流程图；图2为本专利技术实施例的室外群体疏散行为模型示意图；图3为本专利技术实施例的室外群体疏散行为模型仿真过程示意图；图4为本专利技术实施的室外群体疏散行为模型仿真时间分析结果示意图；图5为本专利技术实施例的学习曲线对比图；图6为本专利技术实施例的pathfinder疏散仿真模型示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。参照图1，所示为本专利技术实施例公开的一种室外应急导向标识设置方法，包括以下步骤：S10，对群体疏散时间影响较大的因素包括人员特征和路径特征，对各特征因素在合理范围内随机取值，利用室外群体疏散行为模型进行模拟得到疏散时间；S20，将得到的数据进行分组，针对每组数据，通过sklearn库spilt函数，将每组数据划分为训练数据(75％)和测试数据(25％)；S30，通过数据特征与预测结果的关系初步判断，选择线性回归预测方法建立预测模型，采用最小二乘法构建损失函数，利用python/scikit-learn构建模型，优化过程中采用最小梯度法，以相对误差构建评价函数，并利用测试数据计算得出结论，得到各自适应的相对误差衡量值，得到预测时间参数矩阵，建立时间预测模型；S40，基于室外应急疏散时间预测模型，对路径的选择规划进行分析：ts＝t(ls，ws，n，p)其中：ts--仅以最短路径进行疏散的预计疏散时间，s；ls，ws-最短疏散路径长度、宽度，m；td--以两条路径进行疏散的预计疏散时间，s；lc，wc-备选疏散路径长度、宽度，m；N--疏散路径规划数量。具体应用实例中，不同于室内，室外空间往往更开阔，疏散距离更远，而竖向层次较少，所以疏散人员在疏散过程中速度变本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种室外应急导向路径指示方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS10，对群体疏散时间影响较大的因素包括人员特征和路径特征，对各特征因素在合理范围内随机取值，利用室外群体疏散行为模型进行模拟得到疏散时间；/nS20，将得到的数据进行分组，针对每组数据，通过sklearn库spilt函数，将每组数据划分为训练数据(75％)和测试数据(25％)；/nS30，通过数据特征与预测结果的关系初步判断，选择线性回归预测方法建立预测模型，采用最小二乘法构建损失函数，利用python/scikit-learn构建模型，优化过程中采用最小梯度法，以相对误差构建评价函数，并利用测试数据计算得出结论，得到各自适应的相对误差衡量值，得到预测时间参数矩阵，建立时间预测模型；/nS40，基于室外应急疏散时间预测模型，对路径的选择规划进行分析：/nt

【技术特征摘要】
1.一种室外应急导向路径指示方法，其特征在于，包括以下步骤：
S10，对群体疏散时间影响较大的因素包括人员特征和路径特征，对各特征因素在合理范围内随机取值，利用室外群体疏散行为模型进行模拟得到疏散时间；
S20，将得到的数据进行分组，针对每组数据，通过sklearn库spilt函数，将每组数据划分为训练数据(75％)和测试数据(25％)；
S30，通过数据特征与预测结果的关系初步判断，选择线性回归预测方法建立预测模型，采用最小二乘法构建损失函数，利用python/scikit-learn构建模型，优化过程中采用最小梯度法，以相对误差构建评价函数，并利用测试数据计算得出结论，得到各自适应的相对误差衡量值，得到预测时间参数矩阵，建立时间预测模型；
S40，基于室外应急疏散时间预测模型，对路径的选择规划进行分析：
ts＝t(ls，ws，n，p)






其中：
ts--仅以最短路径进行疏散的预计疏散时间，s；
ls，ws-最短疏散路径长度、宽度，m；
td-以两条路径进行疏散的预计疏散时间，s；
lc，wc-备选疏散路径长度、宽度，m；
N--疏散路径规划数量。


2.如权利要求1所述的室外应急导向路径指示方法，其特征在于，所述室外群体疏散行为模型以作用力为基础，假定人在疏散过程中，x方向受到自身向前疏散力的作用F，同时受到空气、道路等对其向后的综合阻力f以及其前方人员对其施加的向后的作用力fp；y方向受到路边或左右侧人的作用，为模型简化需要，该作用以瞬时力的形式存在，即仅影响人在y的疏散方向，不影响其y方向的疏散速度大小，
沿x方向第i个人当前时刻的疏散加速度为：



其中：...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘井泉，张继亮，姚辉芳，
申请(专利权)人：清华大学，北京华信远景科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11