基于点位布控与案例推理技术的应急决策系统

发布时间：2017-12-18 19:19

  本文关键词：基于点位布控与案例推理技术的应急决策系统

  更多相关文章： 环境污染 应急监测 点位布控 案例推理 决策系统

【摘要】：近年来,随着我国经济的迅速发展,各工业生产领域和范围也在不断拓展,重大环境事故不断发生,这已经严重威胁了人们的生命健康和生态环境。应急决策系统能够处理事故信息,并以人机交互的方式为环保应急指挥提供科学决策。本文通过研究应急事故中监测数据的点位布控技术和基于案例推理的应急决策方法来提高决策系统的性能。本文主要工作如下:(1)针对应急事故监测过程中人工布点的低效率问题,本文结合事故污染源中及周边环境信息,通过高斯模型模拟污染物在大气中的扩散情况,模拟出污染物最大落地浓度位置及浓度值。根据已经模拟出的最大浓度位置,利用点位最优布点原则进行布点。根据球面坐标系各坐标之方位角与距离关系设计出监测点位布控算法,利用该算法可计算出拟布控各监测点位坐标信息集合,并在GIS地图显示。(2)针对突发性环境事故的应急决策问题,本文提出了基于特征提取的双层过滤案例推理(Double Filtering Case-based Reasoning,DFCBR)模型。DFCBR模型在对记录事故信息的应急监测报告进行特征提取时,分别提取关于事故信息的显性特征和隐性特征。事故显性特征容易提取,针对用自然语言描述的非结构化数据,采用基于LDA模型提取主体向量表示文本,作为事故的隐性特征。DFCBR分别针对显性特征和隐形性征进行双层处理,用于提高模型推理能力。通过与针对显性层特征处理的单层过滤模型进行实验对比,本文提出的双层过滤案例推理模型性能较好。(3)基于本文提出的监测点位布控算法和DFCBR模型,结合突发性环境事故的实际应用背景,设计并实现了基于点位布控与案例推理技术的应急决策系统。此系统不仅实现了对突发性环境污染事故的流程处理,同时能够完成对事故中的污染物、监测方法等信息的查询管理,还可以通过案例推理功能辅助决策。本文提出的应急决策系统部署于河南省安信科技发展有限公司的环境监测平台之上,使此平台在对环境污染事故的监测、应急决策方面,达到了实际应用水平。
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：X507

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本文编号：1305329