基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法研究

发布时间：2021-10-19 04:36

　　针对采用当前方法对单位密集城区灾害避难所规划存在选址模型精准度低、规划合理度低的问题,提出基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法,在韧性城市理念的基础上结合p-中值模型和最大覆盖模型构建多目标选址模型,从环境因素、经济性、可达性、效率性、安全性和公平性出发,选取规划灾害避难所的评价指标。同时结合灰色关联评价模型和直觉模糊AHP方法,通过非隶属度降低偏差,采用最优方案与各个避难所之间存在的关联度进行排序,选择最优的灾害避难所规划方案,实现厦门市单位密集城区灾害避难所的规划。 

【文章来源】：灾害学. 2020,35(03)北大核心CSCD

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

三种方法的规划合理度对比结果

为了验证基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法的整体有效性,在MATLAB平台中分别采用本文基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法、基于遗传算法的密集城区灾害避难所规划方法和基于模糊集值理论的密集城区灾害避难所规划方法进行测试,对比三种不同方法构建的选址模型精准度,测试结果如图1所示。由图1可知,本文设计基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法在多次迭代中构建的模型精准度均在90%以上;而基于遗传算法的密集城区灾害避难所规划方法在多次迭代中构建的模型精准度在70%附近波动;基于模糊集值理论的密集城区灾害避难所规划方法在多次迭代中构建的模型精准度在60%附近波动。对比三种测试结果可知,本文方法构建的选址模型精准度较高,其原因是本文方法结合p-中值模型和最大覆盖模型在安全性原则、服务容量有限原则、平灾结合原则、可达性原则和均匀分布原则的基础上构建选址模型,可有效提高选址模型的精准度。为了进一步验证所提方法的整体有效性,分别采用本文方法、基于遗传算法的密集城区灾害避难所规划方法和基于模糊集值理论的密集城区灾害避难所规划方法进行测试,对比三种不同方法的规划合理度,测试结果如图2所示。分析图2可知,在多次迭代中基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法的模型精准度均高于基于遗传算法的密集城区灾害避难所规划方法和基于模糊集值理论的密集城区灾害避难所规划方法的规划合理度,因为本文方法结合灰色关联评价模型和直觉模糊AHP方法对密集城区灾害避难所进行规划,提高了规划结果的合理度,验证了基于韧性城市的厦门市单位密集城区灾害避难所规划方法的整体有效性。

【参考文献】：
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本文编号：3444162