本文選題：應(yīng)急血液　切入點(diǎn)：需求預(yù)測　出處：《上海交通大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來，各種自然災(zāi)害和公共衛(wèi)生突發(fā)事件頻發(fā)，嚴(yán)重影響著人們?nèi)粘Ｉ詈蜕?cái)產(chǎn)安全。血液是應(yīng)急救援的重要物資，屬于易腐品并具有很高的時(shí)間敏感性。準(zhǔn)確預(yù)測突發(fā)事件應(yīng)急血液需求對于保障血液供應(yīng)，防止采血過量，避免災(zāi)后血荒等具有重要意義。但由于突發(fā)事件血液需求存在較強(qiáng)的突發(fā)性和波動(dòng)性，與突發(fā)事件等級、受災(zāi)地區(qū)人口密度等有關(guān)，且在災(zāi)后不同救援階段表現(xiàn)出不同的需求特點(diǎn)，給預(yù)測帶來了很大難度，在目前的研究中尚缺乏有效的方法和手段。因此，本文對突發(fā)事件應(yīng)急血液需求預(yù)測問題進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。 本文在深入分析應(yīng)急血液需求特征的基礎(chǔ)上，提出針對緊急救援階段和后續(xù)救援階段的血液需求預(yù)測模型。首先，根據(jù)緊急救援階段血液需求激增且呈現(xiàn)出明顯的非線性、血液需求影響因素眾多的特點(diǎn)，，本文提出了基于小波分析和支持向量機(jī)的組合預(yù)測方法，并采用Libsvm軟件對模型進(jìn)行求解。汶川地震案例的研究表明，該方法針對短期血液需求問題具有較高的預(yù)測精度。 其次，在后續(xù)救援階段，血液需求主要受次生衍生等二次災(zāi)害的影響，且存在傷員在不同救援區(qū)域間的轉(zhuǎn)移。針對該階段血液需求隨機(jī)波動(dòng)的特點(diǎn)，本文建立了加權(quán)馬爾可夫鏈預(yù)測模型。汶川地震實(shí)際案例的仿真結(jié)果表明，本文針對后續(xù)救援階段所提出的長期預(yù)測模型比傳統(tǒng)的預(yù)測模型具有更高的準(zhǔn)確性和適用性。 本文的研究成果可以豐富目前應(yīng)急血液需求領(lǐng)域的定量化研究，此外，該研究完善了應(yīng)急救援體系，能夠?yàn)檠壕仍ぷ魈峁┛茖W(xué)的決策依據(jù)。
[Abstract]:In recent years, a variety of natural disasters and public health emergencies occur frequently, seriously affecting people's daily life and life and property safety. Blood is an important material for emergency relief. Perishable and highly time-sensitive. Accurate prediction of emergency blood demand for emergencies can protect blood supply and prevent excessive blood collection. The prevention of post-disaster blood shortage is of great significance. However, because of the strong sudden and volatile demand for blood in emergencies, it has something to do with the level of emergencies and the population density in the affected areas. And in different rescue stages after the disaster, it shows different demand characteristics, which brings great difficulty to the prediction, and lacks effective methods and means in the current research. In this paper, the prediction of emergency blood demand is studied systematically. Based on the in-depth analysis of the characteristics of emergency blood demand, this paper puts forward a prediction model of blood demand for emergency rescue stage and follow-up rescue stage. Firstly, according to the surge of blood demand in emergency rescue phase, it shows obvious nonlinearity. There are many factors affecting blood demand. In this paper, a combined prediction method based on wavelet analysis and support vector machine is proposed, and the model is solved by Libsvm software. This method has high prediction accuracy for short-term blood demand problem. Secondly, in the follow-up rescue stage, the blood demand is mainly affected by secondary disasters such as secondary derivation, and there exists the transfer of the wounded between different rescue areas. In this paper, a weighted Markov chain prediction model is established. The simulation results of Wenchuan earthquake case show that the long-term prediction model proposed in this paper is more accurate and applicable than the traditional prediction model. The research results of this paper can enrich the quantitative research in the field of emergency blood demand at present. In addition, the research improves the emergency rescue system and provides scientific decision basis for blood rescue work.
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：R459.7

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1651489