交通运输工程

基于BP神经网络的客船疏散时间快速预测模型

  • 徐奕文 ,
  • 王维莉
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  • (上海海事大学 物流研究中心,上海 201306)
徐奕文(1995 — ),男,硕士生

收稿日期: 2022-04-12

  修回日期: 2022-06-16

  网络出版日期: 2022-06-16

基金资助

国家自然科学基金资助项目(71904116);上海市科技创新行动计划项目(19DZ1209600)

Rapid prediction model of passenger ship evacuation time based on BP neural network

  • XU Yi-wen ,
  • WANG Wei-li
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  • Logistics Research Center, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

Received date: 2022-04-12

  Revised date: 2022-06-16

  Online published: 2022-06-16

摘要

为快速准确地预测客船人员疏散时间,将具有良好计算精度的疏散仿真模型与具有较高计算效率的 BP 人工神经网络模型相结合,提出一种快速预测客船人群疏散
时间的方法,以不同场景客船疏散仿真结果作为数据驱动,构建客船人群疏散时间的 BP 神经网络预测模型。 结果表明:该方法计算效率高,对不同疏散场景的预测相对误差为0. 9% ~ 3. 6%,可为客船应急管理提供决策依据和新的技术工具。

本文引用格式

徐奕文 , 王维莉 . 基于BP神经网络的客船疏散时间快速预测模型[J]. 大连海事大学学报, 2022 , 48(3) : 31 -38 . DOI: 10. 16411 / j. cnki. issn1006-7736. 2022. 03. 004

Abstract

In  order to quickly  and accurately  predict the  evacuation time of passenger ships perso nnel, an e vacu ation simu-latio n mo del with good calculati on acc urac y wa s combined with a BP artifi ci al neura l ne twork m odel with h igh calculation effic ien cy, and a metho d for quickly pr edictin g th e ev acuation time of pas se nger ships was p roposed. B as ed on the simula-tion r esul ts of pa ssenger ships evacu ation i n d iffer ent scenari-os, a BP neural netwo rk predict ion model for the eva cuation time of p asse nger ships person nel was c onstructed. The results sho w th at the prop osed me thod has high cal culation eff iciency, an d t he prediction re lative e rror of differ ent evacuation sc enar-ios is 0. 9% ~ 3. 6%, which can provide decision-making basis and new technical tools for passenger ship emergency manage-ment.

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