發(fā)布時(shí)間：2020-11-21 09:47

　　 隨著城市化進(jìn)程的不斷加快,城市的不同區(qū)域也呈現(xiàn)出各異的脆弱性特征。社區(qū)作為城市運(yùn)行的基本單元,就成了應(yīng)對(duì)各類(lèi)事故傷害的前沿陣地。社區(qū)脆弱性被定義為社區(qū)內(nèi)的人和物應(yīng)對(duì)風(fēng)險(xiǎn)擾動(dòng)表現(xiàn)出來(lái)的易于受到傷害和損害的特性。通過(guò)社區(qū)脆弱性評(píng)估,找出社區(qū)內(nèi)存在的易于遭受傷害和破壞的人和物就成了解決社區(qū)脆弱性問(wèn)題的關(guān)鍵。為此,本文提出了基于投影尋蹤模型(Projection Pursuit Model)的社區(qū)脆弱性評(píng)價(jià)方法。從脆弱性的構(gòu)成要素——暴露度、敏感度和適應(yīng)度出發(fā)構(gòu)建了社區(qū)脆弱性指標(biāo)體系,并選取7個(gè)有代表性社區(qū)進(jìn)行實(shí)證分析,得到了如下結(jié)論:(1)從脆弱性的角度構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系較好的反應(yīng)了社區(qū)的安全狀況。本文首先應(yīng)用社區(qū)診斷的方法找出了社區(qū)內(nèi)存在的主要傷害類(lèi)型,其次利用事故致因連鎖理論對(duì)導(dǎo)致事故與傷害的原因進(jìn)行了探究,最后篩選出了能夠體現(xiàn)社區(qū)脆弱性的指標(biāo),構(gòu)建了社區(qū)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。應(yīng)用該方法構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)事故與傷害的預(yù)防具有較強(qiáng)的指導(dǎo)力。(2)投影尋蹤模型在社區(qū)脆弱性評(píng)價(jià)過(guò)程中表現(xiàn)出了較好的適應(yīng)性和可操作性。應(yīng)用該評(píng)價(jià)模型避免了主觀人為賦值的情況,較好的反應(yīng)了樣本社區(qū)的安全水平以及各指標(biāo)層對(duì)目標(biāo)層的影響程度。評(píng)價(jià)結(jié)果:樣本2社區(qū)的脆弱性程度最高,樣本1社區(qū)的脆弱性程度最低;評(píng)價(jià)指標(biāo)中液化氣瓶的年檢維修率、居民整體安全認(rèn)知水平、65歲以上老年人、14歲以下兒童、導(dǎo)致跌倒墜落傷害的隱患數(shù)、導(dǎo)致火災(zāi)爆炸傷害的隱患數(shù)等對(duì)社區(qū)脆弱性程度的影響較大。該評(píng)價(jià)結(jié)果為如何降低社區(qū)脆弱性提供了依據(jù)。(3)依據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果策劃出的促進(jìn)項(xiàng)目具有更強(qiáng)的科學(xué)性、系統(tǒng)性。從體現(xiàn)社區(qū)脆弱性的暴露度、敏感度以及適應(yīng)度三個(gè)方面出發(fā),設(shè)計(jì)了降低社區(qū)暴露度及敏感度,提升社區(qū)適應(yīng)度的措施。為全面降低社區(qū)的脆弱性水平,給居民營(yíng)造一個(gè)安全的社區(qū)環(huán)境,提供了可靠的基礎(chǔ)支持。
【學(xué)位單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類(lèi)】：C912.8
【部分圖文】：

圖 1.1 研究技術(shù)路線Fig 1.1 Research technical route 研究難點(diǎn)與可能的創(chuàng)新點(diǎn).1 研究難點(diǎn)（1）社區(qū)的類(lèi)型多種多樣，由于地理因素與人文因素的差異，不同地顯的不同特征。針對(duì)花橋鎮(zhèn)社區(qū)，應(yīng)該采用怎樣的調(diào)查研究方法需要在總結(jié)調(diào)整。（2）社區(qū)脆弱性?xún)?nèi)涵界定是其評(píng)價(jià)的前提和關(guān)鍵，首先需要對(duì)研究對(duì)實(shí)地考察，依據(jù)國(guó)內(nèi)外社區(qū)的劃分方法劃定本課題的研究對(duì)象。其次是獻(xiàn)和政策法規(guī)資料，對(duì)脆弱性進(jìn)行更加深入的研究，探索出適合本課題分方法。（3）社區(qū)脆弱性評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建受研究角度和數(shù)據(jù)獲取可行性等方

- 12 -圖 2.1 投影尋蹤評(píng)價(jià)模型的建模過(guò)程Fig 2.1 Modeling process of projection pursuit evaluation model指標(biāo)的歸一化。設(shè)定樣本集為{x*(i, j )i=1…n, j =1…p}。x(i指標(biāo)，n,p 分別為樣本的個(gè)數(shù)和指標(biāo)的個(gè)數(shù)。脆弱性指標(biāo)分，對(duì)應(yīng)的指標(biāo)處理方法分別為：(,)[(,)()]/[()()]minmaxmin*x ij xij xjxj xj(,)[()(,)]/[()()]maxmin*maxx ij xj xijxj xj造投影指標(biāo)函數(shù) Q(α).把 p 維數(shù)據(jù){x( i , j )| j =1,2,3…,p3)…α(p)}為投影方向的一維投影值 z(i)：

- 14 -圖 2.2 投影尋蹤遺傳算法流程Fig 2.2 Flow chart of projection pursuit genetic algorithm4）聚類(lèi)。將計(jì)算的到的最佳投影方向 a*帶入式 2-3 中，可以得到個(gè)樣本的投影值越大說(shuō)明此類(lèi)指標(biāo)對(duì)目標(biāo)層的影響就越大。按值從大到小排序，據(jù)此可以進(jìn)行分類(lèi)。、計(jì)算結(jié)果的實(shí)現(xiàn)過(guò)程atlab 是一種用于面向科學(xué)工程計(jì)算的高效率高級(jí)語(yǔ)言，其中的遺傳工具箱（G對(duì)各種優(yōu)化問(wèn)題的解決方案，具有易學(xué)、易用、已修改的特點(diǎn)。本文采用遺傳全局尋優(yōu)，該算法的基本思路是從初始群落出發(fā)，采用優(yōu)勝劣汰的，適者生存則選擇個(gè)體，并通過(guò)較差變異來(lái)進(jìn)行逐代的演化，指導(dǎo)產(chǎn)生滿足條件的個(gè)體為言如下圖所示：
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本文編號(hào)：2892834