[发明专利]一种密集人群风险分析方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及应急管理、数据分析领域，具体涉及一种基于多源数据融合的密集人群风险分析方法及系统。

背景技术

随着中国城镇化的不断深入，公共场所数目以及参与公共活动的人群数量急剧增大，由于公共活动的日益复杂性、多样性以及不确定性，一旦因为某种原因导致突发的事故，如踩踏事故，往往会因为事前预测准备不足，造成大量的人员和财产损失。因此，政府和社会迫切需要一种对于公共场所密集人群的风险分析预测方法，用来帮助减少相关事故造成的社会损失。

公共场所人员密集区域拥挤踩踏事故演化过程中的影响因素很多，数据来源多样，例如人群密度、个体行为、谣言恐慌、天气情况等都会对事故概率和严重程度造成影响，如何确定事故因素、基于多源数据进行风险预测，是亟待解决的问题。

发明内容

针对现有技术存在的缺陷，本发明提出了一种基于多源数据融合的密集人群风险分析方法及系统，能够对导致人群踩踏事故的因素进行深入融合分析，有效对密集人群踩踏事故发生风险进行预测研判。

本发明的一个目的是提供了一种密集人群风险分析方法，包括以下步骤：

将公共场所划分为N个细分区域S₁，...，S_N，其中N为大于0的自然数，针对每个区域，估算人群数量预估量与人群容量比δ；根据人群中是否有人摔倒或者是否有谣言传播，计算踩踏事故触发因子λ；根据单位时间受拥挤的人数f和事故持续时间t，计算事故发生后的严重程度F(f，t)；基于细分区域人群数量预估量与人群容量比δ、事故发生后的严重程度F(f，t)和事故触发条件，构建公共场所活动区域密集人群拥挤踩踏风险分析表达式，得到密集人群风险分析结果：

R＝λ·δ·P·F(f，t)其中，P表示的是事故发生时受影响人群占总人群的百分比。

其中估算人群数量预估量与人群容量比δ具体为：将公共场所划分为N个细分区域S_i＝S₁，...，S_N，针对每个区域，估算相应的人群容量V_i＝V₁，...，V_N，其中，i＝1，...N，N为大于0的自然数；对公共场所活动区域人群数量进行预测，得到公共场所活动区域人群数量预估值Y；将公共场所活动区域人群数量预估值按细分区域进行均分，则每一细分区域人群数量预估值为根据估算的人群容量进一步得到各细分区域人群数量预估量与人群容量比为

对公共场所活动区域人群数量进行预测，得到公共场所活动区域人群数量预估值Y具体为：数据表现形式为{(t₁，x₁，w₁，y₁)，...，(t_i，x_i，w_i，y_i)}，其中t_i表示的是该场所被使用的时间，x_i表示场所在t_i时间的累积网络舆情热度值，w_i表示的是t_i时间的天气情况，y_i表示的是该场所在t_i时间的真实人数，然后利用线性回归模型，并基于均方误差最小化求解模型，得到映射函数y_i＝β₀+β₁t_i+β₂x_i+β₃w_i+μ，其中β₀，β₁、β₂为回归参数，μ为随机误差项，将当前活动的时间t_i、网络舆情值x_i，天气情况w_i代入映射函数，得到当前公共场所活动区域人群数量预估值Y。

计算踩踏事故触发因子λ具体为其中，a为人群摔倒率，b为谣言传播速度，表示每分钟谣言传播的影响人数。

计算事故发生后的严重程度F(f，t)具体为其中，f表示单位时间受拥挤的人数，t表示事故持续的时间。

进一步地，预设风险等级阈值，将密集人群风险分析结果与风险等级阈值进行比较以识别风险等级，根据风险等级反馈相应的管控建议。

本发明的另一个目的是提供一种密集人群风险分析系统，包括：

人群数量风险评估模块，用于计算区域人群数量预估量与人群容量比δ，并将计算结果发送给密集人群风险分析模块；