一种基于CNN-LSTM的大规模人群疏散时间快速预测方法

本发明公开了一种基于CNN‑LSTM的大规模人群疏散时间快速预测方法，根据疏散场所搭建人群疏散仿真模型，模拟疏散过程并存疏散视频及疏散时间数据；对数据进行规范化处理；构建时间窗口，通过滑动窗口从连续的时间步中提取行人分布图序列片段，形成数据集；构建由卷积神经网络、循环神经网络和回归输出层构成的大规模人群疏散时间快速预测模型，卷积神经网络提取空间特征，循环神经网络挖掘时序特征，回归输出层建立人群分布图与疏散时间的映射关系，预测疏散时间；利用训练与优化后的大规模人群疏散时间快速预测模型进行大规模人群疏散时间的快速预测。