【摘 要】
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多楼层环境下室内人群疏散问题是社会关注的热点，而传统的社会力模型在模拟多楼层环境时容易出现停滞等待现象。本文基于小波神经网络来改进社会力模型，建立一种新的多楼层疏散模型。该模型首先利用场域模型来获得行人的运动方向，以此作为社会力模型中行人的自驱力方向。同时给出了多楼层环境下出口拥挤度、路径拥挤度和平均速度的评价指标，并利用小波神经网络建立疏散优化方法。最后，利用搭建的仿真平台和上述改进模型模拟了多
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多楼层环境下室内人群疏散问题是社会关注的热点，而传统的社会力模型在模拟多楼层环境时容易出现停滞等待现象。本文基于小波神经网络来改进社会力模型，建立一种新的多楼层疏散模型。该模型首先利用场域模型来获得行人的运动方向，以此作为社会力模型中行人的自驱力方向。同时给出了多楼层环境下出口拥挤度、路径拥挤度和平均速度的评价指标，并利用小波神经网络建立疏散优化方法。最后，利用搭建的仿真平台和上述改进模型模拟了多楼层疏散过程，深入分析了影响该模型的关键因素。该环境下疏散结果表明：适当提高行人的疏散速度有利于提高疏散
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实际的时间序列含有多种变化模态，使用单一的模型很难准确地反映其变化模态。已有的方法大多聚焦于具体数值的预测或区间预测，很少从便于人们理解的角度进行语义描述。针对这些问题，提出了一种基于模糊认知图的时间序列数据多模态建模方法。使用随机自助法选取多个子序列，以包含各种变化模态。再在各个子序列上分别建立子模糊认知图模型。最后使用粒计算的方法对子模型进行有效融合。所建立的模型不仅对时间序列数据进行数值及区
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