突发事件情景间概率规则挖掘及混合推理研究

发布时间：2020-08-13 21:44

【摘要】：突发事件发生之后,实施快速、有效的应急救援措施至关重要。而对于突发事件的发生与发展,根据当时的情景推理出突发事件的演化趋势是有效应对突发事件的关键。因此,快速、准确地预测突发事件的发展趋势,就成为有效地实施应对活动的前提和基础。突发事件的推理需要有基本的推理方法做支撑,并且推理过程往往涉及到多个学科领域的专业知识,推理过程中也会面临到海量信息、规则、案例和知识的挖掘、管理与应用等问题。因此,只有借鉴、整合并改进传统的推理方法,使之适应突发事件的复杂性,才能提高突发事件演化推理的可行性和可靠性。因此,在突发事件情景演化推理过程中,对于如何进行案例推理和规则推理的相互补充,弥补其各自存在的不足,构建出一种有效的混合推理模型,就成为一个值得研究的重要科学问题。本文基于知识元模型对突发事件情景、应急案例以及突发事件推理规则进行形式化描述,刻画出基于知识元的突发事件情景、案例以及规则之间的相互关系,诠释突发事件情景演化的共性特征。在此基础上,通过融合案例推理与规则推理,构建出基于知识元的突发事件情景演化案例与规则混合推理模型,详述其执行过程与方法。该模型有利于为决策者科学地预测突发事件发展趋势和制定突发事件应对方案提供决策支持,从而降低突发事件造成的损失。此外,针对突发事件情景演化混合推理过程中,突发事件推理规则缺失的问题,本文构建出基于粗糙集的突发事件情景间概率规则挖掘模型。首先,基于粗糙集理论将应急案例情景信息组织成一张应急案例情景决策表;其次,应用遗传算法对应急案例情景决策表进行属性约简,然后,通过应急案例情景概率规则获取算法挖掘出概率规则。这对于掌握应急案例中各要素间潜在的关联关系,探索隐藏在历史案例背后潜在的应急规律,支持突发事件情景演化推理具有重要意义。最后,以大兴安岭林区阿龙山森林火灾的演化推理过程为例,阐述突发事件情景演化案例与规则混合推理模型的实际应用过程,并将模型推理值与火灾实际值进行对比分析,证明混合推理模型的有效性与科学性。在混合推理过程中,通过突发事件情景间概率规则挖掘模型获取的概率规则集,可为大兴安岭林区火灾发生后应急人员、设备等相关资源的配置提供决策支持,对于制定大兴安岭林区火灾预警及应对方案有一定的支撑作用。
【学位授予单位】：大连理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：D63

【参考文献】