發(fā)布時(shí)間：2018-01-14 06:29

  本文關(guān)鍵詞：基于GIS的居家老人�；技膊”O(jiān)測與突發(fā)事故應(yīng)急輔助決策研究　出處：《武漢大學(xué)》2014年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

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【摘要】：國家統(tǒng)計(jì)局2011年第六次全國人口普查數(shù)據(jù)顯示,我國老齡化進(jìn)程逐步加快。當(dāng)前的計(jì)劃生育政策、經(jīng)濟(jì)環(huán)境和競爭形勢導(dǎo)致子女們沒有時(shí)間或能力照顧老人,養(yǎng)老暫時(shí)又不能全靠政府,社會(huì)居家養(yǎng)老服務(wù)模式有望解決上述問題。隨著社會(huì)的發(fā)展進(jìn)步,子女最關(guān)心的不再是老人的衣食起居,而是老人的身體狀況,疾病或?yàn)?zāi)害突發(fā)時(shí)的應(yīng)急救援,這已成為解決居家養(yǎng)老的關(guān)鍵問題。 國家“十二五”規(guī)劃要求大力發(fā)展城市信息化建設(shè)、智慧城市建設(shè),運(yùn)用IT技術(shù)、GIS技術(shù)、互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)和技術(shù)提高城市管理和公眾服務(wù)水平。 本文針對日益顯著的社區(qū)居家養(yǎng)老的需求,運(yùn)用GIS技術(shù),RFID室內(nèi)定位技術(shù)和語義推理技術(shù),重點(diǎn)研究了居家老人�；技膊”O(jiān)測與突發(fā)事故應(yīng)急輔助決策問題,取得下列具有一定創(chuàng)新性的研究成果。 (1)建立了老年人生理指標(biāo)本體庫和�；技膊⊥评硪�(guī)則庫,同時(shí)也建立了老年人�；技膊≡\斷標(biāo)準(zhǔn)的必備標(biāo)準(zhǔn)表和可選擇標(biāo)準(zhǔn)表,能完成老年人日益突發(fā)疾病的診斷和及時(shí)預(yù)警。 (2)在充分研究多種路徑計(jì)算模型的前提下,考慮道路情況的時(shí)變性和復(fù)雜性,針對路段阻抗最小和交叉口信號(hào)燈延誤時(shí)間最小兩個(gè)目標(biāo),基于GIS,提出了基于遺傳算法的送醫(yī)模型,可快速計(jì)算出綜合的最(較)優(yōu)送醫(yī)路徑,并與靜態(tài)算法進(jìn)行對比驗(yàn)證,且在GIS綜合解決方案設(shè)計(jì)平臺(tái)上實(shí)踐模擬,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對傳統(tǒng)的運(yùn)用GIS(地理信息系統(tǒng))路徑分析建模方法,本文提出的基于遺傳算法的送醫(yī)模型,參考建模因子更多,算法開放擴(kuò)充性更好,能快速計(jì)算出綜合的最(較)優(yōu)送醫(yī)路徑。 (3)提出了基于RFID設(shè)備改進(jìn)的LANDMARC算法進(jìn)行室內(nèi)位置求解,改進(jìn)算法在保證LAN DMARC算法精度的同時(shí)節(jié)省了大量參考標(biāo)簽的部署,較快速、準(zhǔn)確獲取火場中老人的室內(nèi)位置,借助智能設(shè)備獲知火災(zāi)現(xiàn)場情況,根據(jù)建筑物內(nèi)人員位置、起火點(diǎn)和毒煙蔓延位置、安全出口位置以及走廊和樓梯形成的網(wǎng)絡(luò),以起火點(diǎn)和毒煙蔓延位置為斷點(diǎn),通過求取最大動(dòng)態(tài)連通圖和最短路徑動(dòng)態(tài)求解逃生或救援通路,提出了基于RFID設(shè)備的突發(fā)火災(zāi)現(xiàn)場應(yīng)急救援動(dòng)態(tài)指揮模型和解決方案,該模型和方案相對傳統(tǒng)的蟻群疏散模型和方案、社會(huì)力模型和方案等而言,能有效的解決因不清楚火場內(nèi)的燃燒情況和煙氣蔓延情況和無法查清待救援老人的大致位置等情況帶來的疏散和救援困難,能實(shí)時(shí)了解火災(zāi)現(xiàn)場情況,并能指揮調(diào)度增加火場人員逃生幾率。
[Abstract]:According to the data of the sixth national census in 2011 , the national statistical office shows that the aging process of our country is accelerating . Current family planning policy , economic environment and competition situation result in children having no time or ability to take care of the elderly , and the old - age pension service model is expected to solve the above - mentioned problems . With the development of society , the children ' s most concern is no longer the clothing and food of the elderly , but the emergency rescue at the time of the old people ' s physical condition , disease or disaster burst , which has become the key issue to solve the old - age pension . The national " 12th Five - Year Plan " plan calls for the development of urban information construction , smart city construction , application of IT technology , GIS technology , Internet , Internet of things and technology to improve urban management and public service level . In view of the increasing demand of community - dwelling elderly , this paper focuses on the problems of monitoring and emergency - assisted decision - making in home and elderly patients with disease surveillance and emergency response by using GIS technology , RFID indoor positioning technology and semantic inference technology , and obtains the following research results . ( 1 ) The body library of physiological indexes of the old people and the rules of inference rules of diseases are established , and the necessary standard tables and standard tables for the old people to diagnose the disease are also established , which can complete the diagnosis and prompt early warning of the aging disease of the elderly . ( 2 ) Considering the time and complexity of road condition , based on GIS , this paper proposes a genetic algorithm - based model of medical delivery based on genetic algorithm , which is based on GIS . The results show that compared with traditional GIS ( geographic information system ) path analysis and modeling method , this paper presents a new model of medical delivery based on genetic algorithm . ( 3 ) An improved LANDMARC algorithm based on RFID device is proposed to solve the problem of fire disaster scene .

【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：R129;P208

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1422455