[发明专利]一种灾害条件下人群踩踏行为演化的知识发现方法

摘要

本发明涉及一种灾害条件下人群踩踏行为演化的知识发现方法，包括以下步骤：1)提取人群踩踏情景要素特征，在群智能人群疏散模型中进行仿真，得到疏散过程中踩踏演化行为特征，构建论域空间层的论域对象集合；2)对所述人群踩踏情景要素特征和踩踏演化行为特征进行粗糙集属性离散化处理；3)建立“条件—决策”二维信息模式的踩踏演化机理知识表达式，并对所述踩踏演化机理知识表达式进行知识约简；4)根据所述踩踏演化行为特征生成元规则库；5)加载所述元规则库和疏散实例，生成踩踏演化的泛化规则库。与现有技术相比，本发明通过经典粗糙集理论，实现人群踩踏行为演化机理的自动知识发现，解决人群踩踏演化机理的知识缺乏问题。

主权项

1.一种灾害条件下人群踩踏行为演化的知识发现方法，其特征在于，包括以下步骤：1)提取人群踩踏情景要素特征，在群智能人群疏散模型中进行仿真，得到疏散过程中踩踏演化行为特征，构建论域空间层的论域对象集合，所述踩踏演化行为特征包括踩踏概率；2)对所述人群踩踏情景要素特征和踩踏演化行为特征进行粗糙集属性离散化处理；3)以所述离散化处理后的人群踩踏情景要素特征作为论域对象的条件属性，以相应的所述踩踏演化行为特征作为论域对象的决策属性，建立“条件—决策”二维信息模式的踩踏演化机理知识表达式，并对所述踩踏演化机理知识表达式进行知识约简；4)根据所述踩踏演化行为特征生成元规则库；5)加载所述元规则库和疏散实例，生成踩踏演化的泛化规则库；所述人群踩踏情景要素特征包括疏散个体生理因素、社会因素、行为特征和环境特征，所述疏散个体生理因素包括年龄、性别、残障程度、敏捷性和体重，所述社会因素包括陌生程度，所述行为特征包括恐慌程度，所述环境特征包括灾害因素和空间约束；所述恐慌程度根据Helbing,D.恐慌“心理—行为”波动模型映射为疏散个体的个体直径，所述个体直径的求解过程具体为：fiw＝{Ai exp[(ri‑diw)/Bi]+kg(ri‑diw)}niw‑γg(ri‑diw)vitiw  (3)式中，m_i是第i个疏散个体的质量，是第i个疏散个体的理想速度，是第i个疏散个体的设定方向，v_i是第i个疏散个体的实际速度，τ_i是第i个疏散个体的特征时间，t是时间，f_ij是疏散个体i与疏散个体j之间的相互作用力，f_iw是疏散个体i与边界之间的相互作用力，A_i、B_i为常数，d_cij是两疏散个体的质量中心距离，d_ij为两疏散个体之间距离，n_ij是由疏散个体j指向i的标准向量，t_ij是n_ij的切向方向，是t时刻速度的矢量差，kg(d_ij‑d_cij)表示质量力，表示t时刻滑动摩擦力，k和γ为决定疏散个体i和j之间的相互作用的阻塞效应的参数，d_iw是疏散个体i与边界之间的距离，n_iw是指垂直方向，t_iw是指切向方向，r_i是第i个疏散个体的个体直径，v_i为第i个疏散个体的个体速度，g(x)是一个函数，如果疏散个体发生碰撞，g(x)＝0，否则g(x)＝x。