-
题名洪涝灾害条件下疏散交通生成预测方法
被引量:6
- 1
-
-
作者
牛世峰
姜桂艳
-
机构
长安大学汽车运输与安全保障交通部重点实验室
宁波大学海运学院
-
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期165-170,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助(E050703)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2014G1221017)
-
文摘
为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查。在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型。利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8%,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型。
-
关键词
交通需求
洪涝灾害
疏散交通生成
意向偏好(sp)
应急管理
-
Keywords
traffic demand
floods disaster
evacuation traffic generation
stated preference(sp)
emergency management
-
分类号
X915.5
[环境科学与工程—安全科学]
U491.1
[交通运输工程—交通运输规划与管理]
-