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| 內容簡介： |
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在地铁站、游乐场等人员密集的公共场所，因为人流控制和应急疏散诱导不力，踩踏事故屡有发生，造成了严重的人员伤亡。《人员应急疏散行为及智能诱导》通过现场问卷调查、实际观测、模拟试验和自适应模糊神经网络等方法，建立人员应急疏散决策行为预测模型；建立应急疏散人流速度预测模型，分析人员流动状态演变的过程及影响因素；建立人员群集流动自适应智能体模型，分析人员群集流动动力学灾变的影响因素；开发基于改进的自适应蚁群算法的大规模应急疏散决策优化平台，开发基于LoRa的智能疏散无线诱导指示系统，实现了大规模应急疏散决策优化平台与智能疏散无线诱导指示系统的集成控制及示范应用，对于复杂环境下大规模人群应急疏散具有重要的理论和技术支撑作用。
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| 目錄：
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目录前言第1章 绪论 11.1 研究背景和意义 11.2 人员应急疏散行为的研究现状 21.2.1 人员应急疏散行为特点 21.2.2 人员应急疏散行为过程 31.2.3 人员应急疏散行为影响因素 61.2.4 人员应急疏散行为研究方法 101.3 人员应急疏散诱导技术的研究现状 161.4 本书的主要内容 17第2章 人员应急疏散决策行为的调查和分析 202.1 大型商场人员应急疏散决策行为的调查和分析 202.1.1 调查问卷设计 202.1.2 调查数据整理及统计 212.1.3 人员特征及其应急疏散决策行为的相关性分析 222.2 大型医院人员应急疏散决策行为的调查和分析 262.2.1 调查问卷设计 262.2.2 调查数据整理及统计 272.2.3 人员特征及其应急疏散决策行为的相关性分析 292.3 火灾人员应急疏散决策行为的灾后调查 332.4 人员应急疏散决策行为的预测模型 362.4.1 自适应模糊神经网络的发展及应用 362.4.2 自适应模糊神经网络的基本算法 372.4.3 输入输出信号的模糊隶属函数 382.4.4 预测模型结构 412.4.5 人员应急疏散决策行为的预测 412.5 小结 43第3章 人员流动状态的观测和分析 453.1 引言 453.2 人员流动状态的观测 473.2.1 平直通道上人员的流动能力 533.2.2 90°弯道人员流动状态 543.2.3 下楼梯时的人员流动状态 553.2.4 性别、年龄等生理因素和人流速度的关系 563.3 安全出口的群集流动状态 573.4 人员连续流动速度场分布 593.5 人员流动状态演变的模糊预测 603.5.1 EVPM输入输出信号的隶属函数 603.5.2 模糊推理规则 623.5.3 EVPM结构 623.5.4 人员流动状态的演变过程 633.6 小结 64第4章 人员群集流动动力学 664.1 引言 664.2 人员群集流动的行为特征 664.3 人员群集流动自适应智能体模型的建立 694.3.1 人员智能体的结构 694.3.2 人员行为规则 694.3.3 自适应网格加密技术 744.3.4 模型参数的确定 754.3.5 人员群集流动仿真系统组成 764.3.6 系统工作流程 774.3.7 系统的主要数据结构 794.4 成拱现象的分析 794.5 双向流流动规律的分析 814.6 建筑物结构及布局的影响 844.6.1 建筑空间结构的影响 844.6.2 出口数量对疏散安全性的影响 904.6.3 出口布局对疏散安全性的影响 914.6.4 疏散通道障碍物的影响 924.7 小结 95第5章 疏散指示标识对人员应急疏散行为的诱导作用 965.1 引言 965.2 地铁站台应急疏散指示标识诱导作用的虚拟试验 975.2.1 模型的建立 975.2.2 疏散指示标识颜色的影响 1025.2.3 疏散指示标识字体的影响 1035.2.4 疏散指示标识表达方式的影响 1065.3 不同成长背景人员对不同疏散指示标识的决策行为反应 1085.3.1 建筑物Y形通道虚拟场景的建立和试验方案 1095.3.2 成长背景的影响 1105.3.3 个体行为特征的影响 1115.4 小结 113第6章 大规模人群应急疏散决策优化 1146.1 引言 1146.2 人员应急疏散决策优化自适应蚁群算法的理论基础 1156.2.1 蚁群算法的基本理论 1156.2.2 自适应蚁群算法 1176.3 基于改进自适应蚁群算法的人员应急疏散优化决策模型 1186.3.1 改进的自适应蚁群算法 1186.3.2 疏散空间网络模化 1236.3.3 疏散空间数据库 1266.3.4 应急疏散优化决策模型与消防联动控制系统的集成 1276.4 人员应急疏散决策优化模型应用 1296.4.1 办公楼案例分析 1316.4.2 网格式教学楼案例分析 1336.4.3 体育场馆案例分析 1356.4.4 酒店案例分析 1376.4.5 商场案例分析 1416.4.6 医院病房楼案例分析 1476.4.7 地铁站案例分析 1496.4.8 商业步行街案例分析 1586.5 基于油气管道风险分析的城镇应急疏散决策优化 1666.5.1 系统平台总体框架 1666.5.2 事故后果分析 1676.5.3 街区应急疏散决策优化 1696.5.4 讨论 1736.6 小结 175第7章 基于应急疏散决策优化的智能无线诱导技术 1777.1 引言 1777.2 系统的总体框架 1777.3 传感器节点的开发 1807.3.1 结构设计 1807.3.2 温度传感器模块 1817.3.3 烟雾传感器模块 1827.3.4 传感器节点的程序开发 1827.3.5 传感器节点的数据传输机制 1837.4 执行器节点的开发 1857.4.1 结构设计 1857.4.2 无线LED智能疏散指示标识的开发 1857.4.3 功能测试 1877.4.4 功耗测试 1917.4.5 通信信号测试 1957.5 中心节点的开发 2037.5.1 LoRa监听模块 2037.5.2 LoRa定点发射模式 2047.6 主控节点的开发 2057.6.1 传感器节点数据接收程序 2067.6.2 输出控制程序 2077.7 系统集成控制案例应用 2087.7.1 办公楼案例应用 2087.7.2 图书楼案例应用 2147.8 小结 222参考文献 223
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