基于情景的突发事件链构建方法

突发事件前兆缺失,危害巨大,其次生、衍生事件构成的事件链给人类造成严重的影响。针对突发事件演变路径不明,形成的链式结构复杂多变的特点,借鉴共性知识模型,利用知识元刻画情景与事件,通过知识元间的关联,分析情景与事件相互作用关系,事件间的演变规律;以数据和规则为驱动,提出了一种基于情景的突发事件链构建方法,该方法可为"情景-应对"决策提供了支持,最后给出案例分析。

基于区间型多属性决策的突发事件属性熵权的确定

突发事件的实时数据是应急决策的依据,提高对数据的处理能力,确定突发事件属性的熵权,筛选出反映事件发展趋势的重要属性,是提高决策效率和准确性的关键问题。利用共性知识模型结构化表示突发事件和属性,参考区间型多属性决策方法,把事件属性监测值转换为区间数型,在保持时序信息的同时降低数据维数,并通过定义精确数与区间的距离,使突发事件属性集均转化为成本型属性;继而利用基于熵权的区间型多属性决策方法计算事件的属性熵权值,权值越大,表示包含事件演化趋势的信息越多,在决策时就应被重点关注。最后,通过实例说明此方法的有效性和实用性。

基于情景的突发事件演变概率规则推理方法

突发事件的次生,衍生灾害影响范围广,给人类造成的损失巨大.针对突发事件链式演变态势不明确,情景与事件作用关系复杂多变的特点,从应急管理和知识管理的视角出发,借鉴共性知识模型,形式化表示事件和情景,以便分析其内部联系.在分析事件情景要素的构成以及情景对事件演变作用的基础上,构建了由情景要素属性状态识别到事件演变描述的概率规则,继而通过概率规则推理方法分析预测事件发展的可能态势,该方法可有效地构建可能的突发事件链,为"情景-应对"应急决策提供支持,最后,以地震-滑坡-堰塞湖-洪水事件链为例验证了该方法的可行性和有效性.

基于信度规则库的突发事件链式演变推理方法

突发事件演变规律复杂,在分析突发事件链式效应时存在数据信息类型多样,参考信息不确定的问题。针对这一问题,提出了一种基于信度规则库的推理方法。该方法首先从知识管理的视角出发,结合模型的共性知识构造信度规则库,然后将多种不确定性数据类型转换成统一的信度结构,最后通过证据推理方法融合信度规则对突发事件链式演变进行推理,为应急决策提供支持。文末,通过地震耦合暴雨引发泥石流和滑坡的示例验证了该方法的实用性和有效性。

基于能力分配的非常规突发事件实施流程模型研究

近年来,非常规突发事件频发,对突发事件的相关研究也日益变得急迫和需要。对突发事件的有效应对是处置突发事件的关键之一,因此提出将实施活动基元和基于能力分配的模式融入到突发事件实施过程中形成非常规突发事件实施流程,并用大连7.16输油管道爆炸实际案例对此流程进行了证明,体现了该流程处置突发事件的时效性和应对事件发展的动态性,为及时有效的实施非常规突发事件应对活动提供了良好的依据。

基于共性知识模型和欧氏距离的突发事件关键属性确定方法

事件的关键属性是指其变化规律与突发事件的演化规律最为接近的属性,关键属性的确定是研究突发事件演化过程及预测突发事件发展方向的基础。为通过用定量化的分析方法实现寻找关键属性的目的,结合突发事件共性知识模型和欧式距离公式的定义思想,把事件演化过程和事件属性的变化过程量化描述;在此基础上,应用灰色关联分析,计算各属性与事件之间的关联度,与事件关联度最大者,即为此突发事件的关键属性。最后通过台风"尼格"的实例验证了此方法的合理性。