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申请/专利权人：青岛理工大学;中铁建电气化局集团第三工程有限公司;应急管理部国家自然灾害防治研究院;中国铁建电气化局集团有限公司

摘要：本申请实施例公开了水灾场景下地下车站疏散高风险区预测方法和装置，涉及计算机计算领域。该方法的一具体实施方式包括：获取地下车站的乘客信息以及水灾场景信息；将所获取的乘客信息以及水灾场景信息输入至预先训练的疏散预测模型，其中，疏散预测模型用于表征地下车站的乘客信息以及水灾场景信息与水灾场景下地下车站的子区域内的乘客密度和或流量之间的对应关系；根据疏散预测模型的输出确定水灾场景下地下车站乘客疏散的高风险区。该实施方式可用于水灾发生时，合理的引导乘客进行疏散，避免乘客聚集在高风险区，从而提高整个地下车站的安全性。

主权项：1.一种水灾场景下地下车站疏散高风险区预测方法，包括：获取地下车站的乘客信息以及水灾场景信息；将所获取的乘客信息以及水灾场景信息输入至预先训练的疏散预测模型，其中，所述疏散预测模型用于表征地下车站的乘客信息以及水灾场景信息与水灾场景下地下车站的子区域内的乘客密度和或流量之间的对应关系；根据所述疏散预测模型的输出确定水灾场景下所述地下车站乘客疏散的高风险区；其中，所述疏散预测模型通过以下步骤建立：基于随机森林预测模型建立初始预测模型，其中，所述初始预测模型中决策树数目基于基尼系数选择特征的分类回归决策树CART确定；通过减法平均优化器算法对所述初始预测模型进行优化，得到所述疏散预测模型；其中，所述通过减法平均优化器算法对所述初始预测模型进行优化，得到所述疏散预测模型，包括：设置目标函数，利用训练数据对所述初始预测模型进行训练；初始化减法平均优化器种群，设置决策树的取值范围；利用减法平均优化器算法对所述初始预测模型中的决策树的数目进行优化，将决策树的数目和叶子数作为减法平均优化器算法的一组候选解，更新最佳搜索代理位置；通过迭代计算，得到减法平均优化器算法的目标函数中最优值对应的候选解，作为所述疏散预测模型中的决策树的数目和叶子数，完成模型的训练；其中，所述目标函数包括：Hx＝argmax∑phix＝Y其中，Hx为组合分类模型，hi为单个决策树分类模型，x为输入变量，Y为输出变量，p为指示函数。

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