【摘 要】
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为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居
【机 构】
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长安大学汽车运输与安全保障交通部重点实验室,陕西西安,710064宁波大学海运学院,浙江宁波,315000;
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为有助于有关部门更准确预测洪涝灾害受灾民众的疏散量,结合非集计数据和集计数据的优点,提出分区集计数据的概念,设计了受灾区域分区方法,并通过意向偏好(SP)调查法对我国居民在洪涝条件下疏散交通需求数据进行调查.在此基础上,引入BP神经网络建立基于分区集计数据的疏散交通生成预测模型.利用调查数据进行实证分析发现,所设计方法取得了较好的预测效果,鲁棒性较好,平均相对预测误差仅为1.8％,其预测效果明显优于现有的非集计和整集计模型.
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