学术快讯| 136 基于深度卷积神经网络的人员疏散时间快速预测方法

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关于系统科学/系统工程研究的学术快讯第136期介绍发表于《系统工程理论与实践》的来自西南交通大学和香港理工大学合作完成的一项工作。            题目：  基于深度卷积神经网络的人员疏散时间快速预测方法 研究简介：       突发事件下的人员疏散时间是衡量人员安全性的重要指标. 准确估计人员疏散时间对设计合理的人员疏散策略、提高建筑突发事件应对处置水平、降低人员疏散风险具有十分重要的意义. 除对疏散时间做出准确量化的要求之外, 基于模拟仿真的人员密集场所现场人群管控等工程实际问题对计算时效性提出了极高的要求, 尤其是紧急状态下对人员的疏散诱导, 实时性更为关键. 因此, 提高对人员疏散时间的预测效率尤为重要.        现有的人员疏散时间预测多采用理论建模的方法实现. 简单模型往往因忽略因素过多而造成 ………………………………