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申请/专利权人：上海建工四建集团有限公司

摘要：本发明提供了一种公共建筑自校准客流仿真及空间优化方法及设备，充分利用公共建筑出入口实时监控数据，以自校准的仿真模拟方式实时且准确预测公共建筑各区域客流密度。使用本发明的方法绑定实时监控数据流与实时业务数据流，实现对应仿真参数包括到达率、事件概率以及业务环节时长的实时自校准，确保客流仿真的实时性；本发明基于GRU‑模拟退火算法，搜索行人步行速度，据此预测的客流密度与实际比较并计算误差，不断自校准步行速度参数直至误差最小，确保仿真客流密度的准确性；本发明首次从建筑用户的便利性、安全性以及布局流线的合理性等方面提出客流密度、排队时长以及呼吸感染风险优化指标，综合评价确定空间布局优化方案。

主权项：1.一种公共建筑自校准客流仿真及空间优化方法，其特征在于，包括：Step0：训练GRU神经网络客流预测模型；Step1：设置初始可行解，设置初始温度，终止温度，降温系数为，最大迭代次数为，退温函数为；Step2：设置当前解,当前温度；生成初始可行解，将初始可行解和公共建筑内的第二历史环境数据中的到达率、事件概率和业务处理时长，输入至训练完成的GRU神经网络客流预测模型，得到业务环节区域K对应的仿真客流密度计算；基于仿真客流密度计算和已知对应的实际客流密度，计算平均模型误差评估，令，,；Step3：在当前温度下，对进行次邻域搜索，生成新的邻域解即行人步行速度，将行人步行速度及第二历史环境数据中的到达率、事件概率和业务处理时长，输入至训练完成的GRU神经网络客流预测模型，计算第二仿真客流密度，并基于第二仿真客流密度和已知对应的第二实际客流密度，计算平均模型误差；Step4：计算二次差值，，若，则接受新解，令，，；若=0，以Metropolis准则计算概率，以概率接受新解，基于概率若接受，，，；基于概率若不接受，保持原来的、和；Step5：更新温度，将作为新的当前温度，后返回Step3，进行循环，直到满足条件时，当前的最优解即为最终解；Step6：若最优解对应的仿真客流密度大于预设阈值，则调整公共建筑内的服务设施和服务人员的空间布置的方案，再循环Step3至Step5，计算调整后的最优解对应的性能指标，直至对应的性能指标小于等于预设阈值。

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百度查询： 上海建工四建集团有限公司 公共建筑自校准客流仿真及空间优化方法及设备