一种基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，属于农户行为模拟预测技术领域。包括以下步骤：数据收集阶段；贝叶斯关系网络和同群效应影响机制构建阶段；农户防灾意识变化机制构建阶段；农户长期应灾适应行为预测模型构建阶段；模型参数设置阶段；模型信息导入与模拟阶段，输入目标地区的外界条件，然后多次模拟地质灾害的随机爆发，统计每一次模拟目标代理的决策行为并取平均值得到农户行为预测结果。采用ABM方法，能够模拟多种灾害场景下农户的应对行为，并分析其影响因素和规律，具有较高的预测性和适用性；能够在模拟过程中挖掘出农户群体行为的涌现现象。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及农户行为模拟预测，尤其涉及一种基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法。

技术介绍

1、中国山区面积辽阔，占到国土总面积的70%，而我国有45%的人口居住在山区，而山区作为山地灾害的高频发区，使得山地灾害对农村社区的冲击日益严重。山区聚落是由人类集聚产生的小系统，相当一部分山区聚落周围分布着滑坡、崩塌、泥石流等山地灾害点，给生命和财产安全带来持续威胁。2022年，全国共发生地质灾害事件5659起，值得注意的是，与已发生的灾害事件相比，潜在的灾害体分布更为广泛。

2、尽管现有的研究和模型能够对灾害事件本身进行模拟与预测，但它们常常忽视了灾害对整个山区农户社区的长期影响。现有技术在行为模拟方法及其在空间上的表达方面尤为匮乏，尤其是缺乏能够持续追踪和模拟长期灾害影响下的农户行为的方法，传统模型未能充分考虑农户对灾害的感知变化和相应的行为调整，这在灾害管理和应对策略制定中是一项重要的缺失。大部分基于abm的灾害仿真研究集中在应急疏散与突发灾害的短期模拟，而长期灾害影响下的综合模拟方法尚未充分开发。此外，针对农村地区农户行为的模拟方法更本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的农户家庭数据包括家庭属性特征、地方感知、灾害意识和适应行为决策。

3.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的影响因素包括社会驱动因素、自然灾害因素、个人能力及认知因素；所述社会驱动因素包括行为易受影响程度、思想观念相似度、同村亲属关系、搬离村庄的意愿；所述自然灾害因素包括灾害影响度、至灾害点距离、受灾经历；所述个人能力及认知因素包括独立性、地方感知、防...

【技术特征摘要】

1.一种基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的农户家庭数据包括家庭属性特征、地方感知、灾害意识和适应行为决策。

3.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的影响因素包括社会驱动因素、自然灾害因素、个人能力及认知因素；所述社会驱动因素包括行为易受影响程度、思想观念相似度、同村亲属关系、搬离村庄的意愿；所述自然灾害因素包括灾害影响度、至灾害点距离、受灾经历；所述个人能力及认知因素包括独立性、地方感知、防灾知识、个人资本积累、受教育程度；所述条件概率通过以下公式计算：

4.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的同群效应系数通过以下公式计算：

5.根据权利要求1所述的基于智能体建模和贝叶斯网络的农户行为预测方法，其特征在于：所述的防灾意识变化通过以下公式计算：

6.根据权利要求1所述的基于智能体建模和...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭立，梁帅，张昊，李赛男，田兵伟，
申请(专利权)人：四川师范大学，
类型：发明
国别省市：