气象灾害条件下电网应急物资预测方法

为提高电网应急物资调配响应速度和电网抢修效率,提出一种案例推理与深度学习相结合的电网气象灾害条件下的应急物资预测方法。以气象信息、电网设备数据和地理环境数据为输入信息,利用案例推理方法确定预测模型输入、输出结构,并根据不同输入信息的特点进行处理和量化,利用深度置信网络完成案例适配,综合事故规模信息建立动态电网应急物资预测模型。分析结果表明,本研究提出的预测方法能够综合分析各类特征因素,并结合事故规模建立与应急物资需求的关联关系,对气象灾害条件下电网应急物资需求进行准确预测,从而为高效准确的电网应急响应提供依据。

基于多元模糊回归的应急物资需求预测模型

为了提高应急物资需求预测的精度,基于应急物资需求预测问题的特点,引入对称三角模糊数表示影响因素的模糊特征,建立基于多元模糊线性回归的应急物资需求预测模型,并给出多元模糊线性回归预测模型的参数估计方法,通过实证案例分析,验证预测方法的有效性.结果表明,灾害级别、受灾人口、受灾面积是影响应急物资需求预测的重要因素,针对灾害级别、受灾人口、受灾面积等因素的不确定性特征,用对称三角模糊数表征有关模糊属性,有助于提高应急物资需求预测的准确性.

基于加权最小二乘支持向量机的应急物资需求预测方法

针对应急物资需求量的预测问题,提出了一种改进的加权最小二乘支持向量机预测建模方法。在该方法中,各数据样本的权重可以根据最小二乘支持向量机的学习结果进行不断的自适应迭代修正,从而消除包含误差的数据样本对预测模型的影响。基于实际救灾数据的测试结果表明了所提出方法的有效性。

基于网络信息与BP神经网络的应急物资需求预测研究--以积石山县6.2级地震为例

为应对震后应急初期难以及时获取灾情信息,灾区内各区域应急物资需求不明等问题,引入实时网络资源信息结合历史地震数据进行物资需求预测。通过爬取2023年12月18日甘肃积石山地震震后72h内112672条多平台网络信息,使用BERT-CNN模型对网络信息进行分类。结合历史地震数据,采取TOPSIS方法完成应急需求急迫度评估,将其作为新的样本特征引入BP神经网络,以优化对积石山县内各乡镇死亡人数预测效果。最后基于死亡人数与安全库存理论,完成对震后72h灾区各乡镇饮用水、帐篷两类物资的需求预测。通过实验证明,引入网络资源可以及时反映灾区受灾情况,提高应急物资预测的时效性、精细度和准确性。

台风灾害应急物资需求预测模型

为了快速科学地了解台风灾害发生后灾区所需救灾物资的类型、数量及其在时序上和空间上的需求情况,通过对中国登陆台风历史资料的统计,分析成灾因子、孕灾环境、承灾体、区域应急能力等,提出了基于精细网格的台风灾损空间模型及应急物资需求定性预测模型。根据此模型能在灾害过程中快速预测灾区受灾情况,预测灾区救援物资的定性需求。将该模型运用于台风的实例中,验证了模型科学有效。