突发事件下人群疏散交通方式选择仿真与分析

为制定合理的疏散资源分配方案,建立基于不同社会背景集群的人群疏散交通方式选择模型。通过分析突发事件下人群疏散交通方式选择的影响因素,设计陈述性偏好(SP)调查问卷,得到样本在突发事件下的选择偏好基础数据;采用因子分析法对数据进行降维处理,采用聚类算法最大程度消除个体异质性的影响;基于多项Logit回归分析和SVM模型预测,分别建立基于不同社会背景集群的突发事件人群疏散交通方式选择模型。研究结果表明:不同集群之间的疏散方式选择模型存在差异性,这是由数据集的异质性造成的,本文建立的选择模型可尽量避免异质性对模型预测结果的影响;多项Logit模型总预测准确率达76.32%,比传统非聚类模型提升15.54%;SVM模型总预测准确率达83.85%,比非聚类模型提升8.95%。研究结果可为管理者制定疏散资源分配方案提供依据。