Safety Evaluation of Evacuation Routes in Central Tokyo Assuming a Large-Scale Evacuation in Case of Earthquake Disasters
Notice bibliographique
Résumé
The present study aims to conduct a quantitative evaluation of evacuation route safety using the Ant Colony Optimization (ACO) algorithm for risk management in central Tokyo. Firstly, the similarity in safety was focused on while taking into consideration road blockage probability. Then, by classifying roads by means of the hierarchical cluster analysis, the congestion rates of evacuation routes using ACO simulations were estimated. Based on these results, the multiple evacuation routes extracted were visualized on digital maps by means of Geographic Information Systems (GIS), and their safety was evaluated. Furthermore, the selection of safe evacuation routes between evacuation sites for cases when the possibility of large-scale evacuation after an earthquake disaster is high is made possible. As the evaluation method is based on public information, by obtaining the same geographic information as the present study, it is effective in other areas, regardless of whether the information is from the past or future. Therefore, in addition to spatial reproducibility, the evaluation method also has high temporal reproducibility. Because safety evaluations are conducted on evacuation routes based on quantified data, the selected highly safe evacuation routes have been quantitatively evaluated, and thus serve as an effective indicator when selecting evacuation routes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».