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客运场所群体情感氛围智能计算与应急决策分析
1
作者
邵帅
陈奕杉
+2 位作者
广田薰
郭湛
戴亚平
《铁路计算机应用》
2024年第11期90-97,共8页
为实现对铁路客运场所安全监控中潜在风险的识别,针对群体情感分析展开研究,提出了一种基于客运场所群体情感氛围智能计算的应急决策分析方法。构建了客运场所旅客群体情感氛围的计算与分析模型,该模型由群体情感氛围量化模型和群体情...
为实现对铁路客运场所安全监控中潜在风险的识别,针对群体情感分析展开研究,提出了一种基于客运场所群体情感氛围智能计算的应急决策分析方法。构建了客运场所旅客群体情感氛围的计算与分析模型,该模型由群体情感氛围量化模型和群体情感氛围分析模型两部分组成;基于上述模型,实现了对突发事件的风险等级估计,以及相应的应急预案响应。通过在IEMOCAP数据集和自制数据集上的实验验证,结果表明,所提出的方法能够有效识别多人场景中的群体情感变化,可为铁路客运场所的安全管理与应急响应提供技术支持。
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关键词
智能计算
群体情感氛围
熵值法
应急决策
智能运营
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职称材料
题名
客运场所群体情感氛围智能计算与应急决策分析
1
作者
邵帅
陈奕杉
广田薰
郭湛
戴亚平
机构
北京理工大学自动化学院
湖北航天技术研究院总体设计所
中国铁道科学研究院集团有限公司铁道科学技术研究发展中心
北京理工大学(珠海)大湾区创新研究院
出处
《铁路计算机应用》
2024年第11期90-97,共8页
基金
国家自然科学基金青年项目(82201753)
中国国家铁路集团有限公司系统性重大项目(P2021T002)。
文摘
为实现对铁路客运场所安全监控中潜在风险的识别,针对群体情感分析展开研究,提出了一种基于客运场所群体情感氛围智能计算的应急决策分析方法。构建了客运场所旅客群体情感氛围的计算与分析模型,该模型由群体情感氛围量化模型和群体情感氛围分析模型两部分组成;基于上述模型,实现了对突发事件的风险等级估计,以及相应的应急预案响应。通过在IEMOCAP数据集和自制数据集上的实验验证,结果表明,所提出的方法能够有效识别多人场景中的群体情感变化,可为铁路客运场所的安全管理与应急响应提供技术支持。
关键词
智能计算
群体情感氛围
熵值法
应急决策
智能运营
Keywords
intelligent computing
group emotional atmosphere
entropy method
emergency decision-making
intelligent operation
分类号
U293.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
U298.2 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
客运场所群体情感氛围智能计算与应急决策分析
邵帅
陈奕杉
广田薰
郭湛
戴亚平
《铁路计算机应用》
2024
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