【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及但不限于灾害建模仿真，尤其涉及一种灾时人群移动预测方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、在相关
中，针对灾害期间人群移动行为的模拟与预测，普遍存在着对灾害特定情境适应性不足的问题。具体而言，这些技术往往难以精确预估极端天气或紧急事态下的人群动态变化。特别是在灾害实际发生时，人群的行为模式会受到诸如灾害情况(如洪水泛滥)、灾害区域提供的避难所(如建筑物)、以及群体心理效应(如从众行为)等多重复杂因素的深刻影响。当前的技术对这些关键因素的综合考量尚显不足。换言之，现有技术手段尚不能充分模拟个体在灾难环境中面临的复杂决策过程及其动态变化。
技术实现思路
1、以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。
2、本申请实施例提供了一种灾时人群移动预测方法，能够更加准确地反映个体在灾害环境中的复杂决策过程，显著提升了灾害期间人群移动行为预测的准确性。
3、第一方面，本申请实施例提供了一种灾时人群移动预测方法，包括：获取智能体的感知邻近范围的灾情信息；根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到所述智能体的第一灾害感知指数、第二灾害感知指数和第三灾害感知指数，所述第一灾害感知指数用于表征所述智能体在面对灾害的排斥行为，所述第二灾害感知指数用于表征所述智能体产生的吸引行为，所述第三灾害感知指数用于表征所述智能体在面对灾害的趋同行为；根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数，确定所述智能体的移
4、结合第一方面，在本申请一实施例中，在所述智能体移动至所述感知邻近范围内的目标网格单元之后，所述方法还包括：当所述目标网格单元的容量超过预设的容量阈值，控制所述智能体移动至所述感知邻近范围内的次目标网格单元；所述次目标网格单元内的安全位置数量小于所述目标网格单元内的安全位置数量。
5、结合第一方面，在本申请一实施例中，所述根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数，确定多个所述智能体的移动方向，包括：为所述第一灾害感知指数分配第一感知权重，为所述第二灾害感知指数分配第二感知权重，为所述第三灾害感知指数分配第三感知权重；根据所述第一感知权重、所述第二感知权重和所述第三感知权重，分别对所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数进行贡献调整，得到总体灾害感知指数；根据所述总体灾害感知指数和预设的感知因子，确定所述智能体的移动方向。
6、结合第一方面，在本申请一实施例中，所述感知邻近范围的灾情信息包括所述感知邻近范围内的至少一个网格单元的灾害情况和安全位置数量；所述根据所述灾情信息，得到所述智能体的第一灾害感知指数、第二灾害感知指数和第三灾害感知指数，包括：根据所述智能体所处的所述网格单元的灾害情况和预设的距离系数，得到第一灾害感知指数；根据所述智能体所处的所述网格单元的安全位置数量，得到第二灾害感知指数；根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数、所述智能体所处的所述网格单元和目标网格单元，得到第三灾害感知指数。
7、结合第一方面，在本申请一实施例中，所述感知邻近范围是根据以下步骤得到的：获取灾害模拟区域，将所述灾害模拟区域划分为多个网格单元；根据所述智能体的类型对多个所述网格单元进行组合，得到感知邻近范围。
8、结合第一方面，在本申请一实施例中，所述智能体的类型包括第一类型智能体和第二类型智能体，所述感知邻近范围包括第一感知邻近范围和第二感知邻近范围；当所述智能体属于所述第一类型智能体，所述感知邻近范围为第一感知邻近范围；当所述智能体属于所述第二类型智能体，所述感知邻近范围为第二感知邻近范围；所述第一感知邻近范围的所述网格单元的数量大于所述第二感知邻近范围的所述网格单元的数量。
9、第二方面，本申请实施例提供了一种灾时人群移动预测系统，包括：信息获取模块，用于获取智能体的感知邻近范围的灾情信息；感知作用模块，用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到所述智能体的第一灾害感知指数、第二灾害感知指数和第三灾害感知指数，所述第一灾害感知指数用于表征所述智能体在面对灾害的排斥行为；所述第二灾害感知指数用于表征所述智能体产生的吸引行为，所述第三灾害感知指数用于表征所述智能体在面对灾害的趋同行为；移动决策模块，用于根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数，确定所述智能体的移动方向；结果预测模块，用于根据所述移动方向控制所述智能体在所述感知邻近范围内移动，当所述智能体移动至所述感知邻近范围内的目标网格单元，得到移动预测结果。
10、结合第二方面，在本申请一实施例中，所述感知作用模块包括排斥层、吸引层和趋同层，所述排斥层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第一灾害感知指数，所述吸引层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第二灾害感知指数，所述趋同层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第三灾害感知指数。
11、另一方面，本申请实施例提供了一种移动预测设备，包括：至少一个处理器；至少一个存储器，用于存储至少一个程序；至少一个所述程序被至少一个所述处理器运行，以执行如前面所述的灾时人群移动预测方法。
12、另一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如前面所述的灾时人群移动预测方法。
13、本申请实施例提供的一种灾时人群移动预测方法，首先，获取智能体的感知邻近范围的灾情信息，并根据感知邻近范围的灾情信息，得到智能体的第一灾害感知指数、第二灾害感知指数和第三灾害感知指数。其中，第一灾害感知指数用于表征智能体在面对灾害的排斥行为，第二灾害感知指数用于表征智能体产生的吸引行为，第三灾害感知指数用于表征智能体在面对灾害的趋同行为。通过细化灾害感知指数(包括排斥行为、吸引行为和趋同行为三个维度)，能够更精确地描绘智能体在灾害环境中的行为特征，捕捉行为中的微妙变化，进而提升预测的准确性和可靠性。然后，根据第一灾害感知指数、第二灾害感知指数和第三灾害感知指数，可以确定智能体的移动方向。接着，根据移动方向控制智能体在感知邻近范围内移动，当智能体移动至感知邻近范围内的目标网格单元，得到移动预测结果。本申请实施例通过引入智能体(可以代表个体或群体成员)来模拟人群在灾害中的行为，智能体能够基于其感知邻近范围内的实时灾情信息，动态调整其灾害感知指数，能够更加准确地反映个体在灾害环境中的复杂决策过程，从而显著提升了灾害期间人群移动行为预测的准确性。
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1.一种灾时人群移动预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，在所述智能体移动至所述感知邻近范围内的目标网格单元之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数，确定多个所述智能体的移动方向，包括：
4.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述感知邻近范围的灾情信息包括所述感知邻近范围内的至少一个网格单元的灾害情况和安全位置数量；
5.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述感知邻近范围是根据以下步骤得到的：
6.根据权利要求5所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述智能体的类型包括第一类型智能体和第二类型智能体，所述感知邻近范围包括第一感知邻近范围和第二感知邻近范围；当所述智能体属于所述第一类型智能体，所述感知邻近范围为第一感知邻近范围；当所述智能体属于所述第二类型智能体，所述感知邻近范围为第二感知邻近范围；所述第一感知邻近范围的
7.一种灾时人群移动预测系统，其特征在于，包括：
8.根据权利要求7所述的灾时人群移动预测系统，其特征在于，所述感知作用模块包括排斥层、吸引层和趋同层，所述排斥层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第一灾害感知指数，所述吸引层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第二灾害感知指数，所述趋同层用于根据所述感知邻近范围的灾情信息进行感知操作，得到第三灾害感知指数。
9.一种移动预测设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，其特征在于，所述计算机可执行指令用于执行权利要求1至6中任意一项所述的灾时人群移动预测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种灾时人群移动预测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，在所述智能体移动至所述感知邻近范围内的目标网格单元之后，所述方法还包括：
3.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述根据所述第一灾害感知指数、所述第二灾害感知指数和所述第三灾害感知指数，确定多个所述智能体的移动方向，包括：
4.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述感知邻近范围的灾情信息包括所述感知邻近范围内的至少一个网格单元的灾害情况和安全位置数量；
5.根据权利要求1所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述感知邻近范围是根据以下步骤得到的：
6.根据权利要求5所述的灾时人群移动预测方法，其特征在于，所述智能体的类型包括第一类型智能体和第二类型智能体，所述感知邻近范围包括第一感知邻近范围和第二感知邻近范围；当所述智能体属于所...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕薇，汤俊卿，
申请(专利权)人：北京大学深圳研究生院，
类型：发明
国别省市：
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