基于粗糙集的定性概率网推理冲突解决方法

定性概率是贝叶斯网的定性抽象,它以有向边上的定性影响代替贝叶斯网中的条件概率参数,描述了变量间增减的趋势,具有高效的推理机制。但定性概率网中信息丢失导致推理的过程中往往产生不确定信息,即推理结果产生冲突。以尽可能消除定性推理中的冲突为出发点,在构建定性概率网时,基于粗糙集属性依赖度理论求解出网中节点间的依赖度,以依赖度作为变量间定性影响的权重,并根据依赖度改进已有的定性概率网推理算法,从而解决定性概率网推理冲突。实例验证表明,该方法既保持了定性概率网高效推理的特性,又能有效解决冲突。

浅析我国应急物流现状及发展趋势

我国疆域辽阔,突发事件繁多,发展壮大应急物流势在必行。但我国应急物流起步较晚,相关专业理论研究不多。根据现有理论并结合实际,笔者陈述我国应急物流现状并提出两种发展趋势,完善现有应急物流的不足,优化应急物流模式,实现应急物流的低耗省时高效。

基于组合预测的货运量预测

货运量预测是货运组织工作顺利进行的关键,是衡量地区经济发展水平的重要指标。采用线性回归和趋势预测模型进行组合预测,以人口数量、人均消费支出、人均消费收入、矿建材料吞吐量和第二产业生产总值5个指标为初始自变量。通过R语言筛选剔除自变量,并对模型进行拟合,建立组合预测模型。以泸州市2006—2018年的货运量数据为例验证模型的有效性,为决策者提供参考。