基于案例推理的水上交通突发事件应急响应资源需求预测
本文选题：水路交通突发事件 + 案例推理(CBR) ； 参考：《中国安全科学学报》2014年03期
【摘要】：针对水上交通突发事件应急响应的资源需求问题,提出基于案例推理(CBR)的资源需求预测方法。首先,通过分析水上交通突发事件范围和近年来长江干线发生的历史案例,在保证案例完整性和有利于提高检索效率的前提下,提取案例的特征属性,定义案例的结构化表示框架,并讨论水上突发事件应急响应资源需求的特点和内容。然后,根据事件信息的属性类型,定义不同的相似度计算方法,确定案例检索过程中的属性权重,采用最邻近法计算全局相似度,求解资源需求预测结果。案例分析表明,案例2与目标案例的相似度最高,经专家对其资源调用情况进行修正后,作为资源需求预测的结果。
[Abstract]:A case based reasoning (CBR) based resource demand prediction method is proposed to solve the resource demand problem of water traffic emergency response. First of all, by analyzing the scope of waterborne traffic emergencies and the historical cases occurred in the Yangtze River trunk line in recent years, under the premise of ensuring the integrity of the cases and improving the retrieval efficiency, the characteristic attributes of the cases are extracted. The structural representation framework of case is defined, and the characteristics and contents of resource requirements for water emergency response are discussed. Then, according to the attribute type of event information, different similarity calculation methods are defined, attribute weights in case retrieval process are determined, global similarity is calculated by nearest neighbor method, and resource requirement prediction results are solved. Case analysis shows that the similarity between case 2 and target case is the highest, which can be regarded as the result of resource demand prediction after the resource transfer is corrected by experts.
【作者单位】： 武汉理工大学物流工程学院;三峡大学计算机与信息学院;武汉理工大学计算机科学与技术学院;武汉理工大学智能交通系统研究中心;
【基金】：西部交通建设科技项目资助(2011328201110)
【分类号】：U698.6
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，本文编号：2109180
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