基于智能信息融合的火灾联动控制理论与系统研究

发布时间：2020-10-09 07:26

　　本文首先介绍了自然灾害所面临的背景来确定灾害预警的自然灾害的脆弱性,脆弱性评估和应急决策模型的基础上研究的一个重要组成部分,为城市灾害应急救援决策的科学决策提供依据。并系统详尽地阐述了自然灾害应急决策理论、自然灾害脆弱性评估理论、多传感器信息融合理论基本内容,并针对应急辅助决策中的决策信息推荐方法做了更为细致的阐述。针对自然灾害承灾体脆弱性评估这一目标进行了特征分析,据此选取多属性决策理论作为自然灾害脆弱性定量评估的基本方法,对自然灾害脆弱性的多属性评估模型的构成及相应的指标体系进行了阐述。其次,针对如何对自然灾害进行有效预警这一问题,通过文献分析及实验设计,提出了基于多传感器的自然灾害预警系统模型,并针对预警过程中的信息获取过程、信息融合过程以及预警决策过程进行了详尽的分析,确定了自然灾害预警系统中的多传感器部署方法以及针对不同信息的两类融合方法。最后针对滨海新区设计了火灾预警实验,获得了2类信息融合产生的预警结果,并对该结果进行了理论分析。论文最后针对预警发出后的快速应急响应问题,为提高决策者临机决策的可靠性,提出了基于自然灾害时间情景的应急决策信息推荐模型。从应急决策中的情景识别和应急方案选择两大阶段出发,建立了应急决策信息推荐的EDIR框架,其中包括应急信息表达模型、案例匹配模型两大基础模型。最后,本文选取了滨海新区某次灾害预警信息为数据来源,进行了模型仿真实验,验证了EDIR模型的有效性。并从信息熵及信息传递的角度,分析了信息传递的效率,从而提高整个系统的预报精度及准确性。本文研究了在分析风险管理的必要过程和设计风险预警临界值时遇到的问题,对项目风险管理实务提供了参考和支持。
【学位单位】：天津大学
【学位级别】：博士
【学位年份】：2013
【中图分类】：X43;TP202
【文章目录】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章绪论
    1.1 研究背景和意义
    1.2 研究内容与创新点
        1.2.1 研究内容
        1.2.2 创新点
第二章国内外研究综述
    2.1 自然灾害脆弱性评估研究
        2.1.1 Vague集在自然灾害脆弱性诊断应用
        2.1.2 多目标跟踪问题理论与方法
        2.1.3 自然灾害脆弱性
    2.2 基于Petri网的案例分析
        2.2.1 CBR的研究与应用现状
        2.2.2 CRN案例检索网技术的研究与应用现状
        2.2.3 Petri网的研究与应用现状
        2.2.4 Petri网在CBR中的应用现状
    2.3 信息熵在自然灾害应急决策研究的应用
        2.3.1 信息熵的信息传递
        2.3.2 信息传递效率评价
第三章自然灾害脆弱性评估及实证分析
    3.1 Vague集的基本理论
        3.1.1 Vague集的性质
        3.1.2 Vague集的运算规律
        3.1.3 基于熵的相似度计算
    3.2 自然灾害脆弱性多目标多传感器管理
        3.2.1 多传感器管理的方法在多目标跟踪中的应用
        3.2.2 提出一种改进多目标跟踪中多传感器管理方法
        3.2.3 运用效能函数的多传感器方法
    3.3 配置自然灾害低成本传感器及确定信息融合方法
        3.3.1 空间模型
        3.3.2 算法实现及仿真结果分析
        3.3.3 卡尔曼滤波器功能验证-Matlab仿真
    3.4 东南沿海城市脆弱性评估的实例算法
        3.4.1 AHP层次分析法确定指标权重
        3.4.2 建立自然灾害脆弱性阀值及脆弱性分布
        3.4.3 模糊层次分析与灰色关联度的结合
        3.4.4 灰色关联度法
    3.5 沿海经济特区自然灾害脆弱性评估指标体系
        3.5.1 方法模型介绍
        3.5.2 以深圳市为例对东南沿海经济特区自然脆弱性评估
    3.6 本章总结
第四章基于Petri网的自然灾害预警模型
    4.1 相关理论与方法
        4.1.1 CBR方法概述
        4.1.2 CRN实例索取网的基本原理
        4.1.3 Petri网的性质
    4.2 实例索取Petri网模型的实例表示及推理技术
        4.2.1 Petri网应用于实例推理的特点分析
        4.2.2 CRN网特点及其与Petri网的结合方法分析
        4.2.3 实例索取Petri网模型的构建
        4.2.4 实例索取Petri网模型的推理技术
    4.3 基于Petri网的自然灾害预警方法
        4.3.1 Petri-CBR预警模型
        4.3.2 使用神经元对Petri-CBR模型优化求解
    4.4 本章总结
第五章基于信息熵和效能函数的火灾事件风险管理模型
    5.1 火灾风险的研究背景
        5.1.1 CBR-ANN模型的案例特征选择、表示及推理技术
        5.1.2 CBR-ANN模型的集成技术
    5.2 基于信息熵信息传递的评价
        5.2.1 信息熵以及有序度基础理论
        5.2.2 灾害预防虚拟工程的产生
        5.2.3 虚拟工程局部虚拟幅度变化的影响
    5.3 基于信息熵和效能函数的风险管理
        5.3.1 基于信息增益与效能函数的风险观测
        5.3.2 仿真分析
        5.3.3 基于WBS/DSM信息传递分析
    5.4 本章小结
第六章总结与展望
参考文献
发表论文和参加科研情况说明
致谢

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