近年來,我國應(yīng)急管理領(lǐng)域發(fā)展迅速,國務(wù)院機(jī)構(gòu)改革組建應(yīng)急管理部,社會關(guān)注度不斷提升,其中,突發(fā)事件的應(yīng)急決策是應(yīng)急管理研究的重要方向之一。隨著科學(xué)技術(shù)進(jìn)步,人類生產(chǎn)生活中各個(gè)領(lǐng)域積累了大量的突發(fā)事件案例信息和數(shù)據(jù),記錄了突發(fā)事件的發(fā)展過程及特性。探索發(fā)現(xiàn)這些歷史事件中的經(jīng)驗(yàn)規(guī)律將幫助人們獲取并積累相關(guān)應(yīng)對知識,并應(yīng)用于未來遇到的新問題,推動第四范式下人類認(rèn)知發(fā)展。目前,“情景-應(yīng)對”模式已得到學(xué)術(shù)界的廣泛認(rèn)可,成為主流應(yīng)急決策范式。因此,從決策者所處情景出發(fā),如何將歷史數(shù)據(jù)蘊(yùn)含的事件演化規(guī)律知識應(yīng)用于當(dāng)前突發(fā)事件發(fā)展態(tài)勢的推理,就成為決策主體制定科學(xué)有效的應(yīng)急方案所面臨的重要科研問題。為了更好地輔助應(yīng)急決策,識別大量歷史數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含的事件演化模式,解決突發(fā)事件情景建模及演化推理過程中的不確定性問題,實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)情景的高效推理過程,本文提出了一種突發(fā)事件情景間演化關(guān)系建模及推演方法。首先,從致災(zāi)因子、承災(zāi)體、應(yīng)急活動和孕災(zāi)環(huán)境四個(gè)維度出發(fā),從認(rèn)知科學(xué)的角度對事件系統(tǒng)內(nèi)部的各類客觀事物及復(fù)雜的作用關(guān)系進(jìn)行共性描述,基于共性知識元模型構(gòu)建了突發(fā)事件情景模型,分析了突發(fā)事件情景演化過程的共性特征... 

【文章來源】：大連理工大學(xué)遼寧省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：62 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖３．?２突發(fā)事件情景演化過程??Ｆｉｇ．?３．２?Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ?ｓｃｅｎａｒｉｏｓ??

Ｆｉｇ．?５．１?Ｔｈｅ?ｐｒｏｃｅｓｓ?ｏｆ?ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ?ｓｃｅｎａｒｉｏ?ｒｅａｓｏｎｉｎｇ?ｂａｓｅｄ?ｏｎ?ＲＩＭＥＲ??－２３?－??

５?極太?［５５０，１３０００）??完成數(shù)據(jù)預(yù)處理后，需要構(gòu)建ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由圖６．２所示的林火情景模型可知，??ＢＰ神經(jīng)阿絡(luò)的輸入層包含８個(gè)神經(jīng)元，分別對應(yīng)８個(gè)輸入屬牲；輸出．層１個(gè)神經(jīng)元對??應(yīng)過火面積，５種可能的輸出結(jié)果１對應(yīng)過火面積的５個(gè)等級，隱藏層數(shù)為１，如圖６．２所??輸入層?隱臧層?輸出層??圖６．２?ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)??Ｆｉｇ．?６．２?Ｔｈｅ?ｔｏｐｏｌｏｇｉｃａｌ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｏｆ?ＢＰ?ｎｅｕｒａｌ?ｎｅｔｗｏｒｋ??其中，結(jié)合應(yīng)急管理領(lǐng)域特征，隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量將實(shí)驗(yàn)結(jié)果的準(zhǔn)確性決定。一??般情況下，實(shí)驗(yàn)中的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集與測試數(shù)據(jù)集的比例約為９：１［７９］，考慮到火災(zāi)數(shù)據(jù)是按??－３２?－??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于知識元與貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的食品安全事故情景推演研究[J]. 宋英華,劉含笑,蔣新宇,楊麗嬌.  情報(bào)學(xué)報(bào). 2018(07)
[2]基于PSO-GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林火預(yù)測設(shè)計(jì)與研究[J]. 白書華,況明星.  系統(tǒng)仿真學(xué)報(bào). 2018(05)
[3]基于動態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)事件情景推演模型研究[J]. 鞏前勝.  西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
[4]基于BP和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的地震預(yù)測研究[J]. 蔡潤,武震,云歡,郭鵬.  四川大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
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[6]遺傳算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震死亡人數(shù)評估中的應(yīng)用[J]. 周德紅,馮豪,程樂棋,李文.  安全與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(06)
[7]粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的滑坡敏感性評價(jià)[J]. 馮非凡,武雪玲,牛瑞卿,許石羅,于憲煜.  測繪科學(xué). 2017(10)
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[9]BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在地震預(yù)測中的應(yīng)用[J]. 馬城城,汪世仙,李伸亮.  數(shù)字技術(shù)與應(yīng)用. 2017(01)
[10]基于知識元的非常規(guī)突發(fā)事件情景模糊推演方法[J]. 張磊,王延章,陳雪龍.  系統(tǒng)工程學(xué)報(bào). 2016(06)

博士論文
[1]基于隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的非常規(guī)突發(fā)事件情景推演模型及其應(yīng)用研究[D]. 楊保華.南京航空航天大學(xué) 2011

碩士論文
[1]基于情景推演的應(yīng)急物資調(diào)度[D]. 章云娜.長安大學(xué) 2018
[2]基于RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及損害估值的溢油環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)研究[D]. 羅雨.大連理工大學(xué) 2017
[3]基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DS證據(jù)理論模型在火災(zāi)探測中的應(yīng)用研究[D]. 董寅.浙江工業(yè)大學(xué) 2017
[4]面向網(wǎng)絡(luò)新聞的應(yīng)急案例缺失信息補(bǔ)充方法[D]. 姚曉方.大連理工大學(xué) 2016
[5]基于改進(jìn)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的林火預(yù)測研究[D]. 王璠.江西科技師范大學(xué) 2016



本文編號：3335585