不确定信息下的应急方案调整方法

发布时间：2017-09-01 06:43

  本文关键词：不确定信息下的应急方案调整方法

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【摘要】：针对应急案例调整中存在不确定信息的问题,开发一种基于证据推理(ER)的应急方案调整方法。首先,计算目标案例与历史案例间的相似度,进而运用相似度阈值构建相似历史案例集。其次,定义方案属性的基本置信度评价等级,并通过集结规则得到目标案例的置信度分布形式。然后,根据期望效用值计算目标案例的方案属性值。最后,将该方法运用于重大交通事故应急响应实践中,得到重大交通事故的应急方案为出动人力135人,出动车辆[26,35]辆;当历史案例C21的出动人力改为缺失值时,得到出动人力为127人。这一结果表明,用该方法能够对存在不确定甚至无知信息的应急方案进行调整,而且案例调整精度也高于其他传统的案例调整方法。
【作者单位】： 福建船政交通职业学院信息工程系;福州大学经济与管理学院;
【关键词】： 案例调整 案例推理(CBR) 不确定信息 证据推理(ER) 重大交通事故
【基金】：国家杰出青年科学基金资助(70925004) 福建省交通运输厅科技发展项目(201319)
【分类号】：X928
【正文快照】： 突发事件发生后,需要尽快生成应急方案,对事件进行响应,使后果的危害性最小化。案例推理(Case-based Reasoning,CBR)通过借鉴历史案例的经验来求解当前案例的方案,非常适用于应急决策。CBR已经被广泛应用于突发事件响应中,例如:煤矿瓦斯爆炸事件[1]、水上交通突发事件[2]、火

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本文编号：770543