基于GA-SVM的大型公共活动拥挤踩踏事故风险分析

• 作者: 刘年平 常川 李仕雄
• 来源期刊: 中国公共安全（学术版）
• 学科: 工学
• 关键词: 拥挤踩踏 遗传算法 支持向量机 风险评估
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 风险管理
• 页码范围: 35-39
• 页数: 5页
• 分类号: X913.4
• 字数: 2934字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2396.2016.03.008

摘要

大型公共活动拥挤踩踏事故诱因错综复杂,为预先获取其危险程度,本文借鉴前人研究成果,从人、物、环、管理四个方面,建立明确指标风险分级标准的评估指标体系,进而在此基础上引入遗传算法(GA)优化的支持向量机(SVM)方法,构建基于GA-SVM的大型公共活动拥挤踩踏事故风险评估模型.应用建成的风险评估模型,对实例进行评估,结果表明,该模型评估结果精确度较高,在风险评估中有较好的适用性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李仕雄	西南科技大学环境与资源学院	34	226	8.0	13.0
2	刘年平	西南科技大学环境与资源学院	21	61	4.0	6.0
3	常川	西南科技大学环境与资源学院	1	3	1.0	1.0