基于DHNN的景区应急疏散能力评估模型研究

何笑笑 胡文军 张帅

摘要：为避免人员密集的景区发生踩踏等事故，通过实地考察、收集数据，采用DHNN模型对景区应急疏散能力进行评估。文章首先用层次分析法确定景区应急疏散能力评估体系，然后并邀请10名应急专家对湖北省20个景区各个指标按照标准进行打分，确定各类疏散能力各个指标因素的平均值，以各个因素指标得分为输入，借助Matlab训练模型结果可视化输出。最后以5个待分类的景区为例，实例应用结果表明：1个景区应急疏散能力很强，2个景区应急疏散能力较强，2个景区应急疏散能力一般，结果为一般的景区要对薄弱环节加强管理和采取对应措施。

关键词：景区应急疏散能力评估；DHNN模型；Matlab可视化

中图分类号：N945  文献标志码：A

0 引言

在节假日黄金周期间，游客量剧增，拥挤现象日益严重，极易引发游客之间的矛盾，甚至发生景区踩踏事故，危机游客人身安全，景区具有快速疏散能力显得至关的重要。

经过查阅资料，国内外针对大型场所应急疏散能力用不同算法进行分析模拟，但对景区应急疏散能力评估的比较少，袁凡雨［1］以某博物馆为例，研究了景区人员疏散路径的优化。Li［2］对某博物馆景区游客应急疏散进行仿真研究，得出最佳的疏散方案。李佳旭等［3］用GAN和CNN评估模型对大型体育馆进行疏散风险评估。

综上所述，对景区应急疏散能力评估研究还是比较少，本文提出基于景区应急疏散能力评估模型，通过评估景区应急疏散能力，能帮助景区在突发事件发生前做好充足的准备，将损失降到最小。通过专家对景区各个指标打分计算帮助离散的Hopfield神经网络找到各个因素的平衡点，将收集到的数据进行训练，最后输入待分类各个指标得分，通过Matlab平台编写程序，将旅景区应急疏散能力等级可视化输出，能直观反映景区应急疏散能力。

1 建立景区应急疏散能力评估模型指标体系

本文选择人文景观类景区为研究对象，人文景观是指在自然景观的基础上叠加人为活动和文化特质而构成［4］，近年来深受游客的喜爱，通过查阅文献和实地考察，分析出影响人文类景区应急疏散能力的因素，最后从人的因素、现场处理能力、疏散环境因素和景区设备因素4个方面出发，利用层次结构构建景区应急疏散能力评估体系如图1所示。

2 构建基于DHNN的景区应急疏散能力评估模型

本文利用Hopfield神经网络较强的学习和记忆能力，建立离散型Hopfield神经网络的景区应急疏散能力评估模型，根据景区应急疏散能力情况，将其分为很强、较强、一般、弱，很弱5类。

2.1 模型的建立

离散型Hopfield神经网络（简称DHNN）是一种单层反馈网络，输出1和-1表示神经元所处的激活和抑制状态。由3个神经元组成的离散Hopfield神经网络的拓扑结构如图2所示。

如图2所示，第0层是网络的输入，第1层是神  经元对输入信息与权系数乘积求累加和，经阈值函数f处理后输出信息，若输出信息大于阈值，那么神经元输出1，反之，输出-1，如公式（1）所示，yj（t）表示第j个神经元，在节点在t时刻与下一个时刻（t+1）的关系如公式（2）所示：

yj（t+1）=f（uj）=1，uj≥θj

-1，uj<θj（1）

uj（t+1）=∑ni=1wijyi（t）+Ij（2）

其中，uj为当前状态，wij为神经元i和神经元j之间的权重，yj为输出状态，Ij为神经元连续外部输入，f为激活函数［5］。

平衡点储存在分类等级中，通过训练学习记住平衡点，当输入样本后，为了使样本指标数据快速趋近于平衡点，使结果更加精确，本文采用外积法设计离散Hopfield神经网络权系数矩阵。

2.2 模型的运用与分析

本文邀请10名应急专家对湖北省20个景区各个指标按照标准进行打分，并得出各类应急疏散能力各个指标的平均值即得到平衡点，由于数据篇幅过长，直接将结果展示如表1所示。

由于Hopfield神经网络状态只有1和-1，所以要对理想评估指标进行编码，规则为：当大于或等于某个指标值时，对应神经元为“1”，用“”表示，反之为“-1”，用“°”表示［6］，如图3为理想的5个等級评估指标编码。

设计好理想的5个等级评估指标后，利用MATLAB自带的神经网络工具箱函数创建离散Hopfield神经网络，训练完成后进行仿真。本文通过调研、实地考察和真实数据为基准，得出湖北省的5个景区应急疏散能力评估指标数据，如表2所示。根据上述Hopfield神经网络工作的原理得到对应的编码［7］，如图4所示。通过仿真得到待分类的湖北省5个景区应急疏散能力等级评估，指标编码仿真结果，如图5所示。

由图5可以得出第1个景区的应急疏散能力很强，第2个和第5个景区的应急疏散能力较强，第3个和第4个景区的应急疏散能力一般，景区需做好应急措施应对突发事件的发生。此结果和灰色熵权法得到结果一样，证明此模型的正确性。

3 结语

针对问题搭建景区应急疏散能力评估模型并进行运用验证，最终得出了以下结论：

（1）DHNN景区应急疏散能力评估模型不仅满足了景区能够自评景区应急疏散能力，通过看待分类的景区应急疏散能力等级评估指标编码情况，还能直观地得出景区的哪些因素需要加强改进，很符合当前  智能化时代的发展潮流。

（2）DHNN景区应急疏散能力评估模型针对性强，结果更加的快速、准确、客观、智能，打破了传统的评估，仿真结果与灰色熵权法评估结果一致，表明该评估模型在景区应急疏散能力评估结果正确性可以应用推广。

参考文献

［1］袁凡雨.旅游景区人员疏散路径优化研究［D］.成都：西南交通大学，2019.

［2］LI JY. Simulation research on emergency evacuation of tourists in the scenic spot of the coal mine museum ［D］.Qingdao：Shandong University of Science and Technology，2019.

［3］李佳旭，胡玉玲，李嘉鋒.综合GAN与CNN的应急疏散快速风险评估方法［J］.消防科学与技术，2022（2）：210-215.

［4］常江.人文景观在历史景区中的应用［D］.西安：陕西师范大学，2019.

［5］CAO J，LIU XF.Evaluation of military training optimizing hopfield neural network based on quantum genetic algorithm［J］.Ordnance Automation，2021（10）：56-60.

［6］谷保平，郭红艳.基于Hopfield神经网络的高校评估模型构建［J］.河南广播电视大学学报，2013（3）：104-106.

［7］邵霞，刘俊.基于DHNN的翻译质量熵权TOPSIS评价［J］.信息技术，2021（2）：13-19.

（编辑 傅金睿）

Research on the evaluation model of emergency evacuation capability of scenic spots based on DHNN

He  Xiaoxiao， Hu  Wenjun， Zhang  Shuai

（Wuhan Engineering University， Wuhan 430073， China）

Abstract： In order to avoid stampede and other accidents in densely populated scenic spots， the DHNN model was used to evaluate the emergency evacuation capability of scenic spots through on-the-spot inspection and data collection. First， the evaluation system of emergency evacuation capacity of scenic spots was determined by the analytic hierarchy process， and then 10 emergency experts were invited to score each index of 20 scenic spots in Hubei Province according to the standard， and the average value of each index factor of various evacuation capabilities was determined， and each factor index was scored. As input， visualize the output with the help of MATLAB training model results. Finally， taking 5 scenic spots to be classified as an example， the application results show that：1 scenic spot has strong emergency evacuation capability， 2 scenic spots have strong emergency evacuation capability， and 2 scenic spots have average emergency evacuation capability. Strengthen management and take corresponding measures.

Key words： evaluation of emergency evacuation capability of scenic spots; DHNN model; MATLAB visualization