基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

发布时间：2017-08-30 02:12

  本文关键词：基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

  更多相关文章： 应急救援 需求预测 案例推理 灰色关联分析 模糊C均值聚类 主客观综合权重

【摘要】：运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类(FCM)及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知:案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.
【作者单位】： 北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室;福州大学环境与资源学院;中国人民武装警察部队学院消防指挥系;中国安全生产科学研究院;
【关键词】： 应急救援 需求预测 案例推理 灰色关联分析 模糊C均值聚类 主客观综合权重
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAK13B01)
【分类号】：D035
【正文快照】： 应急任务主要包括应急物资储备、需求分析、调运和指挥等4个基本关键环节.需求分析是其中承前启后的重要一环,救援活动中常用到的物资分配方法是案例推理技术(case based reason,CBR).CBR适用于知识难以表达或因果关系难以把握,且尚未完全公式化的情况,已在医疗诊断、规则设计

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