论文部分内容阅读
为深入研究被疏散者在疏散过程中存在的行为差异,建立一种基于支持向量机(SVM)神经网络模型的预测方法。首先在典型学生群体中开展较大规模的疏散试验。在试验后立即对参与人群进行疏散行为问卷调查,以获得人员对出口选择、楼梯选择、靠右行走、拥挤选择和有人超越时的疏散行为的数据。使用大五人格量表(NEO-FFI)获取学生的人格特质的测量数据。采用SVM神经网络算法,建立人格特质与人员疏散行为选择的模型。结果表明,采用该模型预测不同人格特质人员对出口选择、楼梯选择、靠右行走、拥挤选择、有人超越等5种人员疏散行为的预测准确率分别为95.83%,91.67%,91.67%,91.67%和87.5%。