本文關(guān)鍵詞：基于模糊粗糙集案例推理的應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)

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【摘要】：為了提高突發(fā)事件救援工作的效率,使傷亡人數(shù)達(dá)到最小,財(cái)產(chǎn)損失達(dá)到最少,首要的任務(wù)就是給災(zāi)區(qū)提供救援物資。然而,由于突發(fā)事件具有突發(fā)性、非例行性、不確定等非常規(guī)特點(diǎn),使得應(yīng)急物資的需求量不能準(zhǔn)確獲得,造成供應(yīng)失衡的局面,不能使有限的應(yīng)急物資得到最高效的利用。突發(fā)事件相關(guān)信息不完整或不能準(zhǔn)確獲得,也給應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)帶來(lái)了困難。模糊粗糙集能夠處理不精確的信息,應(yīng)對(duì)條件屬性和決策屬性之間的不一致性。本文運(yùn)用模糊粗糙集方法進(jìn)行案例屬性約簡(jiǎn)和權(quán)重分配。去除對(duì)案例決策影響較小的條件屬性,同時(shí)保留核心屬性,并為核心屬性分配權(quán)重。并通過(guò)地震實(shí)例驗(yàn)證了該方法的可行性和合理性,能夠在信息不完備的情況下,很好地解決應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)問(wèn)題。在約簡(jiǎn)不相關(guān)的屬性后,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)還需要對(duì)案例進(jìn)行存儲(chǔ)。案例存儲(chǔ)是案例推理的基礎(chǔ),本文運(yùn)用案例推理的方法實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)。而案例存儲(chǔ)的基礎(chǔ)是案例表示與組織,本文運(yùn)用混合本體與屬性相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)案例的分層表示。并通過(guò)XML格式存儲(chǔ)文檔。存儲(chǔ)案例是為了檢索最佳相似源案例。當(dāng)對(duì)案例進(jìn)行檢索時(shí)需要一定的檢索策略,而相似性計(jì)算是案例檢索的核心。計(jì)算案例局部相似度時(shí),本文針對(duì)數(shù)值型屬性和對(duì)象型屬性采用不同的相似度計(jì)算方法,并通過(guò)加權(quán)相似度計(jì)算案例全局相似度。對(duì)于檢索出的相似源案例進(jìn)行案例調(diào)整得到最終的解決方案。案例調(diào)整采用局部案例調(diào)整和全局案例調(diào)整兩種方法。最后,構(gòu)建基于本體和案例推理的應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)系統(tǒng)框架,并結(jié)合規(guī)則推理實(shí)現(xiàn)案例的檢索、修正,實(shí)現(xiàn)應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)。以框架結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ),結(jié)合應(yīng)急物資需求領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí),使用Prot6ge構(gòu)建應(yīng)急物資需求領(lǐng)域本體;在Proteg6中首先使用Racer推理機(jī)對(duì)本體進(jìn)行一致性檢查,然后通過(guò)SWRL建立自己的推理規(guī)則,實(shí)現(xiàn)案例和規(guī)則推理。通過(guò)案例推理軟件myCBR實(shí)現(xiàn)案例推理,將myCBR嵌入到Protege中實(shí)現(xiàn)本體與案例推理一體化。在myCBR中進(jìn)行案例的查詢(xún),將查詢(xún)結(jié)果返回,提供一個(gè)合適的應(yīng)急物資需求方案。最后在myeclips8.0平臺(tái)上構(gòu)建應(yīng)急物資需求預(yù)測(cè)原型系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)登陸、案例添加、案例修改、案例刪除和案例檢索五大功能。
【學(xué)位授予單位】：蘭州交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：F251;TP18

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1200301