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申请/专利权人：中国铁建电气化局集团有限公司;中铁建电气化局集团第三工程有限公司;青岛理工大学;中铁建电气化局集团运营管理有限公司;应急管理部国家自然灾害防治研究院

摘要：本申请公开了疏散通道人群流量的预测方法和装置，涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括：获取目标长大隧道的环境信息、毒气信息和人群信息；将所获取的环境信息、毒气信息和人群信息输入至预先构建的毒气泄漏场景下长大隧道人群流出量的估计模型，其中，估计模型用于表征长大隧道的环境信息、毒气信息和人群信息与长大隧道人群流出量之间的对应关系；将估计模型的输出确定为毒气泄漏场景下目标长大隧道的人群流出量。该实施方式提供了一种疏散通道人群流量的预测方法，为毒气泄漏场景下的人群疏散提供了依据，从而保证了毒气泄漏场景下长大隧道内人群的安全。

主权项：1.一种疏散通道人群流量的预测方法，其特征在于，包括：获取目标长大隧道的环境信息、毒气信息和人群信息；将所获取的环境信息、毒气信息和人群信息输入至预先构建的毒气泄漏场景下长大隧道人群流出量的估计模型，其中，所述估计模型用于表征长大隧道的环境信息、毒气信息和人群信息与长大隧道人群流出量之间的对应关系；将所述估计模型的输出确定为毒气泄漏场景下所述目标长大隧道的人群流出量；其中，用于构建所述估计模型的数据集通过以下步骤得到：建立所述目标长大隧道的仿真模型以及有毒气体演进模型；基于所述有毒气体演进模型得到毒气演进参数；根据所述毒气演进参数计算模拟对象在所述仿真模型的运动速度；将所述模拟对象加入所述仿真模型中进行模拟，得到所述数据集；其中，构建所述估计模型的步骤包括：根据输入特征的数量与输出特征的数量确定神经网络的输入层节点个数与输出层节点个数；根据柯尔莫哥洛夫定理定义隐藏层层数为1，根据以下公式确定隐藏层节点个数： 其中，n1是隐藏层节点个数，n是输入层节点个数，m是输出层节点个数，a为常数；建立BP神经网络，确定神经元激活函数，配置网络参数；其中，构建所述估计模型的步骤还包括：基于小龙虾优化算法优化所述BP神经网络，其步骤包括：初始化种群：在小龙虾优化算法中，将BP神经网络的权重和阈值表示为个体，初始化一个种群，每个个体代表一个BP神经网络的权重和阈值；计算适应度：对于每个个体，使用BP神经网络对训练数据进行训练，并计算其适应度，适应度为估计模型输出值和真实值的均方根误差函数；选择操作：根据适应度函数，选择个体进行交叉和变异操作，这类似于小龙虾的觅食、竞争和避暑行为，帮助找到更好的权重和阈值组合；更新神经网络参数：根据小龙虾优化算法的结果，更新神经网络的权重和阈值；迭代训练：重复上述步骤，迭代地进行神经网络的训练和参数优化，直至达到预定的停止条件；根据用于构建所述估计模型的数据集划分的训练样本、验证样本对优化后的BP神经网络进行训练和验证，得到所述估计模型。

全文数据：

权利要求：

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