地震灾害预测与应急决策系统集成方法研究

发布时间：2017-08-10 08:04

  本文关键词：地震灾害预测与应急决策系统集成方法研究

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【摘要】：地震灾害是人类面临的一项无法回避和准确预报的重大自然灾害,它曾经给人类带来过巨大的灾难。因此防震减灾一直以来都是受到人们广泛关注的工作。近几十年来随着科学技术的进步,诸多的新方法和新技术被应用到这项工作中。地理信息系统(GIS)、决策支持系统(DSS)、智能空间决策支持系统(ISDSS)就是其中较为突出的几项技术。 自上个世纪90年代GIS技术应用于地震灾害预测与应急决策以来,先后经历了初始阶段、发展阶段和决策支持阶段,并且取得了良好的应用效果。随着技术的不断推进和防震减灾要求的提高,系统智能化的要求也随之越来越高,这种情况下智能空间决策支持系统就成为新的发展趋势。 智能空间决策支持系统(ISDSS)是空间决策支持系统与人工智能技术相结合的产物。ISDSS在解决半结构化和非结构化问题中具有较多优势,并且已经在许多决策问题中取得很好的应用效果。ISDSS的体系结构目前有:DSS+知识库+文本库系统结构;DSS+问题求解单元结构和LPK系统结构等。从对这些系统结构的研究中,可以看到知识库、模型库是整个ISDSS的核心。 知识和模型是系统进行问题求解的两个关键环节。在系统中知识与模型的结合主要表现在三个方面:基于知识的模型选择;模型结果的知识解释和推理;基于知识的模型自动生成。因此知识与模型集成方法的研究是ISDSS研究的一个重要方面。目前的主要集成方法有基于规则的集成方式、两者统一于规则库的集成方式和基于智能对象的集成方式。这些方法针对不同的应用领域各有特点。本文针对地震灾害预测与应急辅助决策的特点,提出了智能决策组件概念,即智能决策组件是一个集知识处理、模型选择、模型调用、运用知识的模型结果解释推理和返回决策结果为一体的系统组件。并通过智能决策组件来实现ISDSS的知识与模型的集成。 针对前面提出的基于智能决策组件的知识与模型集成方法,本文通过采用COM组件技术来实现这种集成。COM技术是微软提出的一项组件对象模型技术规范,目前已成为软件开发中一个重要模式。COM技术具有可扩展性、接口通信、封装性等几大特点,在基于COM技术构建的地震灾害预测与应急决策系统中,模型与知识集成的封装性使智能决策组件能够与整个系统紧密结合在一起,同时还有利于整个系统的开发和功能扩展。 通过组件技术来建立组件化ISDSS是在采用COM技术建立智能决策组件之后提出的一种系统整体开发方案。在这个方案中,系统采用C/S三层体系架构,整个系统分为客户层、组件层和服务层三个层次。智能决策组件库构成了系统的组件层,实现了系统知识和模型的高度集成。 在经过一系列的理论与实践方法探讨之后,本文通过福建永安地震灾害预测与应急决策系统来验证文章中提出的理论与方法。该系统实现了相关数据库的管理、专题地图的生成、专题数据管理、地震灾害预测、应急决策方案提供、疫情监测预警等功能。从检验结果看,系统的震害预测精度达到了行业要求,相关功能满足了震害预测和震后应
【关键词】：地震灾害预测 辅助决策 智能决策支持系统 知识与模型集成 COM技术 组件技术
【学位授予单位】：武汉大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2005
【分类号】：P315.9
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-7
• 目录7-10
• 第一章 引言10-17
• 1.1 当前研究进展10-12
• 1.1.1 初始阶段10-11
• 1.1.2 发展阶段11
• 1.1.3 决策支持阶段11-12
• 1.2 发展趋势和目标12-13
• 1.2.1 智能决策支持系统阶段12-13
• 1.2.2 发展目标13
• 1.3 本文的主要内容和安排13-16
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 本文结构14-16
• 1.4 本章小结16-17
• 第二章 智能空间决策支持系统(ISDSS)的特点及其在决策问题中的应用17-25
• 2.1 ISDSS特点及其发展17-21
• 2.1.1 ISDSS发展状况17-18
• 2.1.2 ISDSS基本组成18-19
• 2.1.3 ISDSS特点19-20
• 2.1.4 ISDSS研究方向20-21
• 2.2 ISDSS解决决策问题的作用21-23
• 2.2.1 ISDSS的决策功能21-22
• 2.2.2 ISDSS决策中存在的问题22
• 2.2.3 ISDSS应用进展22-23
• 2.2.4 ISDSS应用需要解决的问题23
• 2.3 ISDSS在地震灾害预测与辅助决策中的应用前景23-24
• 2.3.1 应用前景23-24
• 2.3.2 需要解决的问题24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 地震灾害预测与辅助决策系统中模型与知识集成方法探讨25-38
• 3.1 ISDSS中知识与模型集成模式25-28
• 3.1.1 基于规则的知识与模型集成方式25-26
• 3.1.2 模型和知识统一于规则库的集成方法26-27
• 3.1.3 基于智能对象的集成方式27-28
• 3.2 地震灾害预测与应急决策模型类型与特点28-32
• 3.2.1 模型类型28-29
• 3.2.2 模型特点29
• 3.2.3 模型表示方法29-30
• 3.2.4 模型库实现30-32
• 3.3 地震灾害预测与应急决策中知识特点32-35
• 3.3.1 知识特点32-33
• 3.3.2 知识表示方式33-34
• 3.3.3 知识库实现34-35
• 3.4 地震灾害预测与应急决策中模型与知识集成方法35-37
• 3.4.1 智能决策组件集成方法35-36
• 3.4.2 模型与知识集成特点分析36-37
• 3.5 本章小结37-38
• 第四章 基于COM技术的模型与知识集成实现38-49
• 4.1 COM技术介绍38-41
• 4.1.1 COM概念38
• 4.1.2 COM技术特点38-39
• 4.1.3 基于COM技术系统开发39-41
• 4.2 基于COM技术实现系统模型与知识集成方法41-45
• 4.2.1 模型库类41-43
• 4.2.2 知识库类43
• 4.2.3 智能决策组件43-45
• 4.3 组件式系统实现45-48
• 4.3.1 组件式GIS概念45
• 4.3.2 组件式GIS特点45-47
• 4.3.3 基于智能决策组件的ISDSS47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 第五章 实例研究49-69
• 5.1 系统概况49-50
• 5.2 系统目标和规划50-54
• 5.2.1 系统目标50-51
• 5.2.2 系统内容51-53
• 5.2.3 系统设计53-54
• 5.3 系统功能54-61
• 5.3.1 系统功能组成54-60
• 5.3.2 系统功能开发60
• 5.3.3 系统功能集成60
• 5.3.4 系统功能评价60-61
• 5.4 系统运行与管理61-68
• 5.4.1 系统运行方式与环境61-66
• 5.4.2 系统运行结果表达66-68
• 5.4.3 系统应用评价分析68
• 5.5 本章小结68-69
• 第六章 结论与展望69-71
• 6.1 本文的主要工作和结论69-70
• 6.2 存在的问题与展望70-71
• 参考文献71-74
• 硕士期间科研情况74-75
• Ⅰ 参加的科研项目74
• Ⅱ 发表的学术论文74-75
• 致谢75

【引证文献】

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 肖东升;基于GIS和CA的地震灾害压埋人员情景分析与评估理论[D];西南交通大学;2009年

中国硕士学位论文全文数据库 前8条

1 冉晓艳;基于ArcGIS Engine的城市地震灾害风险管理信息系统研究[D];中国海洋大学;2010年

2 孙丽;村镇地震灾害钢索避难篷房的规划及其结构形式研究[D];沈阳建筑大学;2011年

3 王立丽;村镇应急服务中地震监测技术的评价与选择研究[D];中国地质大学（北京）;2011年

4 国伟;在建工程防灾减灾的分析与研究[D];长安大学;2011年

5 刘明琼;基于WEBGIS的地震实时灾情集成处理系统研究[D];中国海洋大学;2011年

6 陈燕;应对突发事件的城市交通应急管理研究[D];西南交通大学;2009年

7 王洪辉;基于倾角、位移、压力、γ辐射测量的震后综合信息监测仪研制[D];成都理工大学;2009年

8 李甜甜;汶川地震极重灾区生态恢复研究[D];湖南科技大学;2012年

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本文编号：649600