【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及应急避险，尤其涉及一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法。
技术介绍
1、应急避难场所是居民应急防灾避险、临时安置的重要场所，对于对城市安全和可持续发展有着很重要的作用。当灾害发生时，应急避难场所作为疏散人员的目的地之一，其位置建设的合理性，直接关系着城市人口的生命财产安全和城市的可持续发展。现有城市避难场所主要为公园、绿地、广场等，这些场所在规划和建设数量分布不合理且不足以满足避难需求。然而，传统的应急避难场所选址方法通常采用的穷举法和实地调研法存在工作量大、耗时多的问题。此外，这些方法未考虑灾害事件发生时的动态情况，导致缺乏综合考虑多个因素的能力。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取目标城市地理数据；根据目标城市地理数据进行空间分布结构分析，得到城市空间分布图；
4、步骤s2：根据城市空间分布图进行道路应急疏散指数处理，生成道路应急疏散指数；
5、步骤s3：基于预设的蚁群算法通过道路应急疏散指数以及城市空间分布图进行蚁群选址模型构建，得到蚁群选址模型；
6、步骤s4：根据蚁群选址模型进行蚁群应急选址行为模拟，生成选址路径概率矩阵数据；根据选址路径概率矩阵数据进行重要避难路径筛选，生成重要避难路径数据；对重要避难路径数据进行路径聚类点分析，
7、步骤s5：将安全性、有效性以及可达性作为多目标选址准则；基于多目标选址准则通过城市空间分布图以及道路应急疏散指数对避难选址网络数据进行综合应急选址处理，生成综合应急选址数据；根据综合应急选址数据进行选址可行性评估，得到最终建议应急避难场所。
8、本专利技术通过获取目标城市地理数据并进行空间分布结构分析，能够深入了解城市的地理特征、地形布局和人口分布情况，揭示城市内部各区域的密度、交通流量和人口密集程度。根据城市空间分布图进行道路应急疏散指数处理，可以量化评估城市道路网络的疏散能力和紧急情况下的应对效率。这有助于识别出潜在的瓶颈和拥堵点，提高城市的紧急应对能力。基于预设的蚁群算法构建蚁群选址模型，利用道路应急疏散指数和城市空间分布图，能够模拟出城市紧急疏散时蚁群的行为模式，为应急避难场所的选址提供科学依据。通过模拟蚁群的选址过程，可以发现潜在的优质避难地点，提高选址的效率和准确性。通过蚁群应急选址行为模拟生成选址路径概率矩阵数据，并进行重要避难路径筛选和路径聚类点分析，有助于识别出城市中最重要的避难路径和潜在的应急避难场所地址，提高了城市的应急响应能力。将安全性、有效性和可达性作为多目标选址准则，并通过综合城市空间分布图和道路应急疏散指数对避难选址网络数据进行处理，能够综合考虑多种因素，提出最优的应急避难场所选址方案。这有助于在紧急情况下迅速确定最佳的避难场所，并确保城市居民的安全和生命财产的保护。因此，本专利技术的一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法以城市地理数据为基础，通过对城市空间特征、人口疏散情况和道路网络状况等进行全面性分析，覆盖了城市规划和应急管理的关键方面。利用蚁群算法模拟了蚂蚁在城市空间中寻找最佳路径的行为，通过模拟蚁群的行为，可以智能地规划出最优的应急疏散点位置和路径，提高了疏散方案的智能化程度。采用多目标避难选址处理，综合考虑了安全性、有效性和可达性等因素，从而确保了选址方案的最优化。
9、优选地，步骤s1包括以下步骤：
10、步骤s11：获取目标城市地理数据，其中目标城市地理数据包括城市建筑物矢量数据、城市地形数据、城市人口热力图以及城市路网数据；
11、步骤s12：根据城市建筑物矢量数据进行建筑物影响区域图绘制，得到高层建筑影响区域分布图；
12、步骤s13：对城市路网数据进行交通网络拓扑分析，得到路网拓扑结构数据；通过城市地形数据对路网拓扑结构数据进行地形拓扑权重修正，生成交通网络拓扑结构数据；
13、步骤s14：根据城市人口热力图进行人口密度计算，生成人口密度分布图；通过交通网络拓扑结构数据对人口密度分布图进行人口疏散流动性预测，生成疏散流动区域人口数据；
14、步骤s15：利用amap-poi进行重要危险源方位提取，生成重要危险源方位数据；根据重要危险源方位数据进行危险源影响区域划分，从而绘制危险源影响区域分布图。
15、本专利技术获取目标城市地理数据，获取这些数据可以提供全面的城市地理信息，包括建筑物分布、地形特征、人口分布和交通网络等方面的数据。通过绘制高层建筑影响区域图，可以清晰地展示城市中高层建筑的空间分布情况，识别出各个建筑对周边环境的影响范围。对城市路网数据进行交通网络拓扑分析，可以深入理解城市交通网络的结构和特征，包括道路连接关系、交通流量分布等情况，这有助于识别出交通网络中的关键节点和主要通道。通过识别人口热点区域和计算人口密度，可以揭示城市中人口聚集的分布规律和趋势，同时智能预测应急人口疏散区域，综合利用图神经网络的强大能力和交通网络的拓扑结构信息，捕捉城市中人口疏散的复杂关系，帮助城市规划者和管理者了解人口分布情况。利用amap-poi（高德地图兴趣点）平台识别出与交通网络连接密切且对交通安全具有重要影响的潜在危险源位置，如交通事故多发地点、交叉口等，可以将重要危险源方位数据作为兴趣点进行设定，在地图上标注重要危险位置的兴趣点，同时分析重要危险源的影响区域大小，绘制出危险源的影响区域分布图。这个分布图能够清晰地展示重要危险位置对周围区域的影响范围。
16、优选地，步骤s12包括以下步骤：
17、步骤s121：根据城市建筑物矢量数据进行建筑物位置定位，生成建筑物方位数据；
18、步骤s122：对建筑物方位数据进行建筑物高度信息提取，生成建筑物高度数据；
19、步骤s123：通过预设的建筑物高度阈值对建筑物高度数据进行高层建筑物筛选，生成高层建筑物数据；
20、步骤s124：利用建筑物方位数据对高层建筑物数据进行欧几里得距离计算，得到建筑影响距离数据；
21、步骤s125：根据建筑影响距离数据进行影响区域范围确定，生成高层建筑影响区域分布图。
22、本专利技术通过建筑物矢量数据对城市中的建筑物位置进行准确定位，并生成建筑物的方位数据。这有助于确定每个建筑物在城市空间中的具体位置和朝向。从建筑物方位数据中提取出建筑物的高度信息。通过测量建筑物的高度，可以了解城市中各个建筑物的垂直分布情况，识别出高层建筑物和低层建筑物，帮助规划者更好地了解城市的立体结构和空间利用情况。根据事先设定的建筑物高度阈值，对建筑物高度数据进行筛选和分类，识别出符合条件的高层建筑物。通过欧几里得距离计算，确定了高层建筑物对周边环境的影本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，城市空间分布图包括高层建筑影响区域分布图、危险源影响区域分布图、疏散流动区域人口数据、人口密度分布图以及交通网络拓扑结构数据，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S13包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
6.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S33包括以下步骤：
9.根据权利要求1所
10.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
...【技术特征摘要】
1.一种基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，城市空间分布图包括高层建筑影响区域分布图、危险源影响区域分布图、疏散流动区域人口数据、人口密度分布图以及交通网络拓扑结构数据，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤s12包括以下步骤：
4.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选址方法，其特征在于，步骤s13包括以下步骤：
5.根据权利要求2所述的基于蚁群算法的应急避难场所选...
【专利技术属性】
技术研发人员：张印，刘培，宋利祥，许劼婧，刘志成，刘晋高，王未，魏乾坤，夏伟鹏，陈秋伶，黄瑞晶，张迪，程昕，傅学成，张炜，王强，
申请(专利权)人：珠江水利委员会珠江水利科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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