在地铁站、游乐场等人员密集的公共场所，因为人流控制和应急疏散诱导不力，踩踏事故屡有发生，造成了严重的人员伤亡。《人员应急疏散行为及智能诱导》通过现场问卷调查、实际观测、模拟试验和自适应模糊神经网络等方法，建立人员应急疏散决策行为预测模型；建立应急疏散人流速度预测模型，分析人员流动状态演变的过程及影响因素；建立人员群集流动自适应智能体模型，分析人员群集流动动力学灾变的影响因素；开发基于改进的自适应蚁群算法的大规模应急疏散决策优化平台，开发基于LoRa的智能疏散无线诱导指示系统，实现了大规模应急疏散决策优化平台与智能疏散无线诱导指示系统的集成控制及示范应用，对于复杂环境下大规模人群应急疏散具有重要的理论和技术支撑作用。