基于DEMATEL-AISM的矿山救护指挥员能力素质研究

为探究矿山救护指挥员能力素质要素及相互间的关系,促进矿山应急救援水平的进一步提升,通过文献研究和界值法分析,从政治素质、身体素质、业务素质、心理素质和管理素质5个方面筛选能力素质的核心要素,建立矿山救护指挥员能力素质指标体系,采用决策实验室算法和对抗解释结构模型联用的方法,构建因果关系和对抗多层拓扑结构,分析了矿山救护指挥员能力素质的多要素重要程度和耦合关系。结果表明,应急救援理论和知识、心理承受能力、纪律意识、对党忠诚是有效提高矿山救护指挥员能力素质的重要因素,避免队伍自身伤亡能力、临危不乱、应急救援决策能力和灾害事故研判能力是关键要素,避免队伍自身伤亡能力为帕累托最优集。

基于决策实验室算法-对抗解释结构模型的电动汽车多场景需求响应策略分析

随着可再生能源渗透率的持续提升,电网波动性与随机性日益增加,需求侧可调资源将愈发重要。电动汽车(electric vehicle, EV)在需求侧资源中占比较大,但现有研究较少考虑电动汽车参与需求响应过程中个人与社会因素的多因素交互影响。因此,文章提出了一种基于决策实验室算法-对抗解释结构模型(decision-making trial and evaluation laboratory-adversarial interpretive structure modeling, DEMATEL-AISM)算法的EV多场景需求响应充电调度策略。首先,通过数据挖掘法分析多场景下充电站运行特性与电动汽车充能特性,构建电动汽车充电负荷特性模型;其次,使用DEMATEL-AISM算法对多场景下影响电动汽车充能行为的多因素耦合关系进行分析,挖掘主导因素;最后,基于多场景主导因素分析,制定多因素影响下的用户调控策略。通过仿真分析,验证了所提方法能有效平抑负荷峰谷水平,降低节点电压波动,提高电力系统需求侧的稳定性与经济性。

山区高速公路交通事故风险多维度耦合研究

为有效降低山区高速公路事故率,以2016—2021年云南省山区高速公路交通事故数据为研究对象,基于集成决策实验法-对抗解释结构模型(DEMATEL-AISM),筛选识别山区高速公路交通风险要素,从人-车-路-环境-管理时空全维度出发,分析风险要素因果并绘制UP和DOWN型有向拓扑层级图,最终确定19种风险因素;构建N-K-耦合度模型量化风险因素,对山区高速公路交通事故风险因素间进行时空全维度耦合,探究风险因素间的关系,并提出山区高速公路交通事故全维耦合交通风险弹性解耦模型。研究结果表明:单维度中,人因的跟车太近与疲劳驾驶耦合值为0.741,路因长大下坡与急弯耦合值为0.816,为单维度中对系统影响较大的2种作用情况;双维度下,较大的作用情况为人-车及人-路,耦合值为0.157、0.124,其中,路因的长大下坡、人因的跟车太近与其他要素易形成强耦合;多维度下最大的作用情况为人-路-环,耦合值为0.891,其中,驾驶人的不良驾驶行为、道路的急弯与长大下坡、环境的雨天、雾天、冰雪天极易与其他因素耦合结果超过70%,构成强耦合关系,发生交通事故概率较大。

无人机物流城市末端配送需求关键影响因素探索

无人机物流城市末端配送(DLULD)能有效解决传统末端配送存在的问题,更好地满足消费者需求。然而,DLULD需求受哪些因素影响,关键因素间的逻辑尚不清晰,直接限制了具体业务的推广与改进。通过文献研究构建需求影响因素指标体系,并首次将决策实验室-综合对抗解释结构模型引入DLULD研究,分析因素间关系与层级结构,找到提升DLULD服务的关键抓手,有助于物流业整体降本增效。结果表明:需求受到顶层、中间层和底层三层因素共同作用,并应重点关注服务可靠性、努力期望、绩效期望、交付风险和体积五个关键因素。据此提出,DLULD应从建立健全管理机制、把控运输风险,推动无人机技术持续发展、提高公众认知度,加强智能化水平建设、实现数字化管理等方面进行优化。