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基于空间聚类挖掘的城市应急救援机构选址研究
被引量:
29
1
作者
樊博
《管理科学学报》
CSSCI
北大核心
2008年第3期16-28,共13页
以城市突发事件的应急管理为应用背景,研究使用空间聚类技术解决应急服务机构的选址问题.首先提出实施聚类分析的数据模型,然后改进既有空间聚类算法的基础上,提出了以 k-means 聚类算法缩减解空间的搜索范围、以模拟退火算法为解搜索策...
以城市突发事件的应急管理为应用背景,研究使用空间聚类技术解决应急服务机构的选址问题.首先提出实施聚类分析的数据模型,然后改进既有空间聚类算法的基础上,提出了以 k-means 聚类算法缩减解空间的搜索范围、以模拟退火算法为解搜索策略.基于 GIS 系统,充分考虑空间障碍物因素和空间环境因素等限制条件,提出(COD-MEANS-CLASA)的空间聚类算法以实现应急救援机构的科学选址.实验结果表明,提出的算法在执行效率和解质量两方面具有更好的表现.
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关键词
空间聚类
K-MEANS算法
模拟退火算法
应急救援机构选址
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职称材料
题名
基于空间聚类挖掘的城市应急救援机构选址研究
被引量:
29
1
作者
樊博
机构
上海交通大学国际与公共事务学院
出处
《管理科学学报》
CSSCI
北大核心
2008年第3期16-28,共13页
基金
国家社会科学基金资助项目(07CTQ009)
文摘
以城市突发事件的应急管理为应用背景,研究使用空间聚类技术解决应急服务机构的选址问题.首先提出实施聚类分析的数据模型,然后改进既有空间聚类算法的基础上,提出了以 k-means 聚类算法缩减解空间的搜索范围、以模拟退火算法为解搜索策略.基于 GIS 系统,充分考虑空间障碍物因素和空间环境因素等限制条件,提出(COD-MEANS-CLASA)的空间聚类算法以实现应急救援机构的科学选址.实验结果表明,提出的算法在执行效率和解质量两方面具有更好的表现.
关键词
空间聚类
K-MEANS算法
模拟退火算法
应急救援机构选址
Keywords
spatial clustering
k-means algorithm
CLASA algorithm
site selection
emergency response center
分类号
C931.6 [经济管理—管理学]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于空间聚类挖掘的城市应急救援机构选址研究
樊博
《管理科学学报》
CSSCI
北大核心
2008
29
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