本文選題：非常規(guī)突發(fā)事件　切入點(diǎn)：應(yīng)急決策　出處：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2015年博士論文

【摘要】：近年來,非常規(guī)突發(fā)事件問題已經(jīng)得到了全球廣泛性的關(guān)注。非常規(guī)突發(fā)事件具有罕見性、高度非結(jié)構(gòu)性、災(zāi)難后果不可預(yù)測(cè)性等特征,同時(shí)具有“漣漪效應(yīng)”,容易導(dǎo)致次生衍生災(zāi)難,給社會(huì)帶來嚴(yán)重的直接或潛在危害。由于非常規(guī)突發(fā)事件在發(fā)生頻率、演化狀態(tài)、潛在影響、預(yù)測(cè)性以及處置方式上,和常規(guī)的災(zāi)害或者危機(jī)存在很大區(qū)別,因此,如何應(yīng)急處理非常規(guī)突發(fā)事件成為一個(gè)亟需解決的重要問題。非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急管理決策的緊迫性、非常規(guī)性和復(fù)雜性,要求決策主體必須對(duì)事件立即響應(yīng)、實(shí)時(shí)決策,因此常規(guī)的決策理論、優(yōu)化技術(shù)很難處置具有罕見性、動(dòng)態(tài)性、復(fù)雜性等特征的非常規(guī)突發(fā)事件,非常規(guī)突發(fā)事件的特征突破了常規(guī)處置方法的能力范圍,而“情景-應(yīng)對(duì)”型處置方法可以針對(duì)其不可預(yù)測(cè)性、高度非結(jié)構(gòu)性等特征對(duì)其進(jìn)行處置。人工智能技術(shù)如人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法、蟻群算法等具有較強(qiáng)的自學(xué)習(xí)和自適應(yīng)能力,能有效處理復(fù)雜性、非線性難題,適合非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急決策�；谶@一思路,本文根據(jù)非常規(guī)突發(fā)事件系統(tǒng)結(jié)構(gòu)特征及推演階段具有的不同特點(diǎn)與要求,選擇優(yōu)化理論、演化理論及多屬性決策理論作為研究的理論基礎(chǔ),著重研究了非常規(guī)突發(fā)事件基于情景推演的決策支持模型與方法。本文根據(jù)非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急決策情景要素及其作用機(jī)理提取與表示,利用本體來創(chuàng)建領(lǐng)域知識(shí)模型,使同一領(lǐng)域的信息標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一,更便捷的實(shí)現(xiàn)信息共享和集成;提出了非常規(guī)突發(fā)事件本體在此階段的情景構(gòu)建與推演方法,建立了非常規(guī)突發(fā)事件情景模型與情景再現(xiàn)與態(tài)勢(shì)推演模型,定量化描述了非常規(guī)突發(fā)事件演化過程中事件的耦合特征和耦合規(guī)律,建立了非常規(guī)突發(fā)事件情景模型及情景推演隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)共力耦合模型、互力耦合模型和驅(qū)力耦合模型,識(shí)別各關(guān)鍵要素之間的耦合作用,并且給出應(yīng)用示例。本文研究了非常規(guī)突發(fā)事件應(yīng)急決策問題模型體系,構(gòu)建了應(yīng)急決策問題綜合集成框架。在考慮部門協(xié)同、動(dòng)態(tài)決策基礎(chǔ)上,提出了部門協(xié)同網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同矩陣、協(xié)同系數(shù)等新的概念,基于多目標(biāo)優(yōu)化的思想,建立了多階段多目標(biāo)多部門的應(yīng)急協(xié)同決策模型,該模型能夠結(jié)合多部門意見,并隨著事態(tài)的發(fā)展對(duì)決策進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整,考慮到對(duì)非常規(guī)突發(fā)事件災(zāi)情進(jìn)行評(píng)估,既是制定減災(zāi)決策的基本依據(jù),也是評(píng)價(jià)處置突發(fā)事件決策工作成效的重要指標(biāo)之一,本文針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部搜索能力不強(qiáng)、未成熟收斂等缺陷,提出了基于混沌蟻群算法的非常規(guī)突發(fā)事件致災(zāi)因子的改進(jìn)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(CACO-FNN),并且給出了相應(yīng)的設(shè)計(jì)和算法實(shí)現(xiàn)。實(shí)例證明,CACO-FNN能夠很好地反映樣本數(shù)據(jù)輸入與輸出之間的非線性函數(shù)關(guān)系,基于CACO-FNN的非常規(guī)突發(fā)事件致災(zāi)因子評(píng)估模型有較好的應(yīng)用前景。本文提出了一種基于群組決策理論的改進(jìn)AHP組合決策方法,建立了IAHP決策模型,以煤礦瓦斯爆炸事故為例,建立了一種基于改進(jìn)的熵權(quán)法的復(fù)雜性測(cè)度的應(yīng)急方案決策模型;并且結(jié)合“7.23”甬溫線特大交通事故實(shí)例,對(duì)各章主要內(nèi)容進(jìn)行梳理與運(yùn)用,分析了該事故情景演化過程與演化路徑,根據(jù)CACO-FNN模型對(duì)事故進(jìn)行致災(zāi)因子評(píng)估,并且運(yùn)用基于改進(jìn)IAHP算法的多屬性群決策模型,對(duì)“7.23”動(dòng)車重大事故決策進(jìn)行實(shí)例分析,為決策主體提供決策依據(jù)。
[Abstract]:In recent years , the problem of non - conventional emergencies has attracted worldwide attention . Non - conventional emergencies have the characteristics of infrequent nature , high non - structural , non - predictability of disaster consequences , and " ripple effects " In this paper , based on the characteristics of non - conventional emergency emergency decision - making and its mechanism of action , it is necessary to deal with the non - conventional emergency situations , such as artificial neural network , evolutionary theory and multi - attribute decision - making . This paper puts forward an improved fuzzy neural network model based on the improved entropy weight method , which is based on the improved fuzzy neural network model and the multi - attribute group decision - making model based on the improved IAHP algorithm , and provides the decision - making basis for decision - making body .

【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：D035

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本文編號(hào)：1691961