一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法技术

本发明专利技术是一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，本发明专利技术采用K最邻近算法，将新发现的因素合理分类，使得在收集影响疏散因素方面更全面也可以简化庞杂的数据。影响体育场疏散因素指标权重主要以专家预测来决定，具有一定的经验惯性，不够客观，本发明专利技术采用PageRank算法加权重，使评价结果具有客观性。面对现在处理体育场疏散评价的算法在实现靠近真实结果时，越复杂，对计算需要时间成本和性能成本高的窘境，本发明专利技术提出采用EM聚合算法综合处理数据，即避免使用神经网络使算法复杂，又能高效地得出最优的体育场疏散评价结果。地得出最优的体育场疏散评价结果。地得出最优的体育场疏散评价结果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法


[0001]本专利技术涉及建筑安全与疏散评价
，是一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法。

技术介绍

[0002]体育场作为大型公共建筑，其有着建造成本高、结构计算复杂、建筑多功能的特点。同时，体育场属于人群密集的场所，体育场疏散也在很大程度上影响着体育场建造成本、结构计算、功能排布。所以，对体育场准确、客观、高效的评价将不仅保证体育场内的安全疏散，还能对体育场设计在建造、结构、功能排布上提供优化建议。
[0003]现有对体育场疏散评价方法主要流程为建立因素评判集、建立评语集、确定评价指标的权重、确定评价算法、最终评价结果的确定。在建立因素评判集时，现有评价方法只取重要因素，无法做到全面研究，因为一旦因素考虑越多评价方法就复杂也越困难，亟需寻找合适的解决方法。在确定评价指标的权重时，指标权重主要以专家预测来决定，具有一定的经验惯性，不够客观，且采用单一层次分析法确定权重，导致权重计算精度不够。在确定评价算法方面，现有方法使用的算法有AHP、熵权法、灰色关联度分析法、模糊综合评价法、神经网本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：所述方法包括以下步骤：步骤1：建立影响体育场疏散的因素集；步骤2：采用k最邻近算法对评判因素集进行分类处理；步骤3：对分类完的评判因素对的体育场疏散进行量化打分，形成映射评语集；步骤4：采用PageRank算法对评语集的数据的重要程度进行判断加权得到数据矩阵R，对应因素集计算得到加权后评语聚类簇的均值μ
j
和方差Σ
i
；步骤5：将评分簇的均值μ和协方差矩阵作为期望最大化EM算法中第j个高斯模型的初始量，并引入训练集的类先验信息；步骤6：通过EM聚合算法获取均值和方差，得到最优评分期望。2.根据权利要求1所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：所述步骤1具体为：将因素分为建筑设计因素、疏散设备因素、疏散管理因素和人群行为因素，建筑设计因素分为形体因素、流线因素、构成因素三个子类，疏散设备因素分为应急照明系统、灯光疏散指示系统、广播疏散系统、火灾自动报警系统四个子类，疏散管理因素分为维护管理、日常管理两个子类，人群行为因素分为惯性行为、突发行为两个子类，上述分类作为初始分类集。3.根据权利要求2所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：所述步骤2具体为：步骤2.1：根据输入的影响体育场疏散因素与各个初始分类集之间相似度来定义因素和初始分类集里的距离；步骤2.2：按照距离的递增关系进行排序；步骤2.3：选取距离最小的K个点；步骤2.4：确定前K个点所在类别的出现频率；步骤2.5：返回前K个点中出现频率最高的类别作为影响体育场疏散因素的预测分类。4.根据权利要求3所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：所述步骤3具体为：针对已经分类好的评判因素对现有的体育场进行量化打分，评分通过安全等级来评；评分采用百分制，为使评分趋于准确，将以十分作为一个区间，划分为十个等级，以此避免评分的两极分化；这十个等级分别为非常安全、比较安全、一般安全、稍微安全、稍微不安全、一般不安全、比较不安全、不安全、很不安全，对应[90，100]、[80，90]、[70，80]、[60，70]、[50，60]、[40，50]、[30，40]、[20，30]、[10，20]、[0，10]评分区间；所得到的数据集即为因素集关于安全等级评判的映射，组成体育场疏散评语聚类簇的空间矩阵N。5.根据权利要求4所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：所述步骤4具体为：步骤4.1：将体育场疏散评语聚类簇的空间矩阵N作为PageRank算法里的含i
×
j个结点的有向图，平稳分布R为这个有向图的PageRank值；步骤4.2：令t＝0，计算当R
t+1
与R
t
充分接近，令R
t+1
＝R
t
停止迭代；步骤4.3：否则t＝t+1，执行步骤4.2；
步骤4.4：最后得到体育场疏散评语聚类簇的空间矩阵N的PageRank向量R；步骤4.5：对体育场疏散评语集的数据的重要程度进行判断加权得到的数据矩阵R，通过下式表示：步骤4.6：计算得到数据矩阵R的得到每个加权体育场疏散评语聚类簇的均值μ
j
和方差Σ
i
。6.根据权利要求5所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：步骤5具体为：将评分簇的均值μ和协方差矩阵作为期望最大化EM算法中第j个高斯模型的初始量，通过下式表示出事量θ：θ＝{μ(θ),∑,(θ)|1≤j≤M}，引入所述训练集的类先验信息；使用EM聚合算法综合处理体育场疏散评价数据，首先将步骤4处理得到影响体育场疏散因素集关于安全等级评判的映射N加权处理后的数据矩阵R作为初始化数据，即将评分簇的均值μ
j
和协方差矩阵Σ
i
作为期望最大化EM算法中第j个高斯模型的初始；构建关于所述数据矩阵R的高斯混合模型的条件密度函数,通过最大化高斯混合模型的条件密度函数中参数θ的似然函数获取E步公式和M步公式。7.根据权利要求6所述的一种基于EM聚类算法的体育场疏散评价方法，其特征是：关于数据矩阵R中数据x的高斯混合模型的条件密度函数为：其中，C为影响体育场疏散因素集中第k个因素类别,x为数据矩阵R中的数据,γ为期望最大化EM算法中高斯混合模型与类C间的近似度，π为类C属于期望最大化EM算法中高斯混合模型的概率，θ为唯一标识x的高斯模型的参数,包括均值和协方差，θ
j<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘莹，孙澄，谭金颖，孙立博，甄蒙，杨阳，刘芳芳，刘敏，王欢，唐征征，
申请(专利权)人：哈尔滨工业大学，
类型：发明
国别省市：