傳統(tǒng)鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援工作采用基于應(yīng)急預(yù)案的應(yīng)急響應(yīng)模式，而實(shí)際上突發(fā)事件很少能夠和預(yù)先設(shè)計(jì)的情境相一致，因此研究更加有效的應(yīng)急決策方法是保證鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援順利開展的一項(xiàng)重要工作。本文采用實(shí)證調(diào)查分析、理論研究與系統(tǒng)建模、仿真計(jì)算、應(yīng)用軟件開發(fā)相結(jié)合的方法，以鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策為研究對象，探索構(gòu)建鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援分布式群決策方法、體系及其決策支持系統(tǒng)，并對鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策關(guān)鍵問題進(jìn)行了研究，提出了鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援的分布式多階段動態(tài)群體決策模型以及基于案例推理的個(gè)體決策方法，對相關(guān)問題進(jìn)行了研究，并通過科研項(xiàng)目的研發(fā)應(yīng)用驗(yàn)證了方法的先進(jìn)性與可用性。論文完成的主要工作有：（1）對鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援群體決策方法及支持系統(tǒng)構(gòu)架進(jìn)行了研究在分析基于應(yīng)急預(yù)案決策模式的局限性的基礎(chǔ)上，確定鐵路突發(fā)事件的應(yīng)急救援決策實(shí)際上是以經(jīng)驗(yàn)為主的經(jīng)驗(yàn)加規(guī)則的決策模式，在決策實(shí)現(xiàn)上是以鐵路應(yīng)急救援領(lǐng)導(dǎo)小組為決策群體的分布式多階段動態(tài)群決策系統(tǒng)，決策模式具有分布式、多階段、動態(tài)、多Agent、群決策等特點(diǎn)，對群體中的個(gè)體決策采取基于案例推理的決策方法，提出了我國鐵路應(yīng)急救援決... 

【文章來源】：蘭州交通大學(xué)甘肅省

【文章頁數(shù)】：136 頁

【學(xué)位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 選題背景及意義
        1.1.1 選題背景
        1.1.2 選題意義
    1.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策研究現(xiàn)狀
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述
    1.4 研究范圍的界定、邏輯結(jié)構(gòu)與主要工作
    1.5 本文研究的目標(biāo)和方法
        1.5.1 本文研究的目標(biāo)
        1.5.2 本文的研究方法
    1.6 論文的創(chuàng)新點(diǎn)
2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策
    2.1 智能決策
        2.1.1 決策及決策過程
        2.1.2 智能決策
        2.1.3 智能決策支持系統(tǒng)
    2.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策
        2.2.1 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援決策的目標(biāo)
        2.2.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援決策的特征
        2.2.3 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策方法
        2.2.4 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援群體決策過程
        2.2.5 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援群體決策方案的綜合評價(jià)
    2.3 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策關(guān)鍵技術(shù)
        2.3.1 基于 CBR 推理的鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策技術(shù)
        2.3.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能群決策技術(shù)
    2.4 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援分布式群決策支持系統(tǒng)
        2.4.1 分布式群體決策支持系統(tǒng)
        2.4.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援分布式群體決策支持系統(tǒng)構(gòu)架
        2.4.3 分布式多階段動態(tài)群決策支持系統(tǒng)的組織實(shí)施
        2.4.4 分布式多階段動態(tài)群決策支持系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
3 基于 CBR 推理的鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策技術(shù)
    3.1 案例推理技術(shù)
    3.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策的知識表示方法研究
        3.2.1 知識表示技術(shù)綜述
        3.2.2 CBR 推理中知識表示的研究現(xiàn)狀
        3.2.3 基于 Petri 網(wǎng)與 XML 相結(jié)合的案例表示方法研究
        3.2.4 基于 Petri 網(wǎng)與 XML 的鐵路應(yīng)急救援決策案例表示
    3.3 案例的檢索方法研究
        3.3.1 案例庫檢索算法研究現(xiàn)狀
        3.3.2 基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子群算法的組合模型研究
        3.3.3 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與粒子群算法組合模型的案例檢索
    3.4 應(yīng)急救援方案調(diào)整方法研究
        3.4.1 案例調(diào)整方法研究
        3.4.2 基于廣義算子的案例調(diào)整模型
        3.4.3 基于 RBR 的案例調(diào)整模型
        3.4.4 基于廣義算子的鐵路救援案例調(diào)整過程
    3.5 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的案例學(xué)習(xí)策略
        3.5.1 案例的學(xué)習(xí)方法研究現(xiàn)狀
        3.5.2 基于遺傳算法與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法相結(jié)合的 CBR 學(xué)習(xí)算法
        3.5.3 算例
    3.6 本章小結(jié)
4 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能群決策技術(shù)
    4.1 群體決策方法研究現(xiàn)狀
    4.2 網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下分布式群決策模型推演機(jī)理研究
    4.3 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援決策群體協(xié)調(diào)策略研究
        4.3.1 群體協(xié)調(diào)策略研究現(xiàn)狀
        4.3.2 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援群體決策的特點(diǎn)
        4.3.3 多階段群體協(xié)調(diào)策略
        4.3.4 算例
    4.4 應(yīng)急救援過程中方案的動態(tài)評價(jià)方法研究
        4.4.1 救援過程中方案動態(tài)評價(jià)的必要性
        4.4.2 應(yīng)急救援方案群決策評價(jià)方法
        4.4.3 群體灰色層次分析（GGAHP）算法研究
        4.4.4 基于 GGAHP 的鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援決策方案評估
    4.5 本章小結(jié)
5 救援決策信息獲取與異構(gòu)數(shù)據(jù)庫的集成技術(shù)研究
    5.1 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫集成方法
    5.2 基于中間件技術(shù)的異構(gòu)數(shù)據(jù)庫集成研究現(xiàn)狀
    5.3 應(yīng)急救援決策資源異構(gòu)數(shù)據(jù)的集成結(jié)構(gòu)
    5.4 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫相似語義屬性聚類過程
        5.4.1 預(yù)處理階段
        5.4.2 聚類加工階段
    5.5 實(shí)驗(yàn)與仿真
    5.6 本章小結(jié)
6 鐵路突發(fā)事件應(yīng)急救援智能決策支持系統(tǒng)應(yīng)用研究
    6.1 系統(tǒng)設(shè)計(jì)
        6.1.1 系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)
        6.1.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)
    6.2 數(shù)據(jù)管理與訪問設(shè)計(jì)
        6.2.1 數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)平臺設(shè)計(jì)
        6.2.2 異構(gòu)數(shù)據(jù)庫接口與訪問設(shè)計(jì)
    6.3 基于 SSH 的應(yīng)急救援指揮平臺系統(tǒng)開發(fā)
        6.3.1 基于 SSH 技術(shù)的分布式應(yīng)急救援群體決策平臺實(shí)現(xiàn)
        6.3.2 基于案例推理（CBR）的個(gè)體決策推理過程實(shí)現(xiàn)
    6.4 基于 WebGIS 的應(yīng)急救援物資管理
    6.5 救援案例庫與救援規(guī)則庫
        6.5.1 基于 CBR 技術(shù)的案例庫實(shí)現(xiàn)
        6.5.2 救援規(guī)則庫
    6.6 分布式群決策在“區(qū)域鐵路物流服務(wù)平臺研發(fā)與應(yīng)用“項(xiàng)目中的應(yīng)用
        6.6.1 需求分析
        6.6.2 利用分布式群決策模型構(gòu)建區(qū)域鐵路物流服務(wù)平臺
        6.6.3 物流供應(yīng)鏈計(jì)算機(jī)協(xié)同工作層（CSCW）設(shè)計(jì)
        6.6.4 區(qū)域鐵路物流服務(wù)平臺研發(fā)
    6.7 本章小結(jié)
結(jié)論
致謝
參考文獻(xiàn)
攻讀學(xué)位期間的研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于交叉熵與TOPSIS的多屬性群決策方法[J]. 李寶萍.  武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版). 2013(02)
[2]基于分層Agent的鐵路應(yīng)急救援決策方法研究[J]. 張振海,王曉明,張雁鵬,王海涌.  交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2013(02)
[3]鐵路貨車交通事故的應(yīng)急救援及對策研究[J]. 余青原.  防災(zāi)科技學(xué)院學(xué)報(bào). 2013(01)
[4]基于案例信息的多準(zhǔn)則群決策分類方法[J]. 蔡付齡,廖貅武,楊娜.  管理科學(xué)學(xué)報(bào). 2013(02)
[5]基于混合型評價(jià)矩陣的多屬性群決策方法[J]. 戚筱雯,梁昌勇,黃永青,丁勇.  系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐. 2013(02)
[6]基于整體相似度的鐵路應(yīng)急救援預(yù)案推理決策方法研究[J]. 張振海,王曉明,黨建武,閔永智.  鐵道學(xué)報(bào). 2012(11)
[7]基于決策偏好距離的多階段群決策快速集結(jié)方法[J]. 盧志平,陸成裕.  合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2012(03)
[8]基于改進(jìn)證據(jù)理論的群決策專家意見集結(jié)方法[J]. 史超,程詠梅.  空軍工程大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2011(05)
[9]應(yīng)急決策方案的動態(tài)調(diào)整方法研究[J]. 姜艷萍,樊治平,蘇明明.  中國管理科學(xué). 2011(05)
[10]基于案例推理的ISP知識重用方法[J]. 劉冀瓊,李興國,顧東曉,馮帥.  計(jì)算機(jī)工程. 2010(23)

博士論文
[1]鐵路運(yùn)輸應(yīng)急救援體系研究[D]. 唐士晟.西南交通大學(xué) 2011
[2]鐵路應(yīng)急管理中的預(yù)案管理與資源配置優(yōu)化[D]. 周慧娟.北京交通大學(xué) 2011
[3]基于一維SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的聚類及數(shù)據(jù)分析方法研究[D]. 于鷃.天津大學(xué) 2009
[4]基于聚類算法的多屬性復(fù)雜大群體決策方法研究[D]. 劉蓉.中南大學(xué) 2006
[5]異構(gòu)數(shù)據(jù)庫語義集成技術(shù)研究[D]. 強(qiáng)保華.重慶大學(xué) 2005
[6]集成供應(yīng)鏈中的一體化物流、信息平臺、群決策和系統(tǒng)集成的理論研究[D]. 胡浩.武漢理工大學(xué) 2004

碩士論文
[1]突發(fā)危機(jī)事件應(yīng)急群決策支持系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 劉翔.復(fù)旦大學(xué) 2012
[2]電力應(yīng)急體系的脆弱性研究[D]. 程正剛.上海交通大學(xué) 2010
[3]SVM文本分類中基于法向量的特征選擇算法研究[D]. 姜鶴.上海交通大學(xué) 2010
[4]基于改進(jìn)TF-IDF的文本信息熱點(diǎn)話題發(fā)現(xiàn)[D]. 薛征.武漢郵電科學(xué)研究院 2009
[5]改進(jìn)空間向量模型及其在文檔自動分類系統(tǒng)中的應(yīng)用[D]. 寧浪.西南交通大學(xué) 2009
[6]基于著色Petri網(wǎng)模型的案例推理研究[D]. 高方方.合肥工業(yè)大學(xué) 2008
[7]基于SOM的兩階段中文文本聚類算法的研究[D]. 朱紅燦.湘潭大學(xué) 2005
[8]基于灰色關(guān)聯(lián)的案例推理在智能診斷系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D]. 賀曉.華中科技大學(xué) 2005
[9]供應(yīng)鏈中的群決策方法與模型研究[D]. 吳心茹.中南大學(xué) 2002



本文編號：3450504