本文關鍵詞：基于FCM和CBR-GRA雙重檢索的應急救援物質需求預測

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【摘要】：運用多項數(shù)據(jù)分析及推理技術提高物資需求預測速度及可靠性.首先利用歷史案例信息求救援案例指標權重;之后建立模糊聚類(FCM)及案例檢索相結合的算法,案例檢索采用CBR-GRA雙重檢索技術,在得到相似度向量與灰色關聯(lián)度向量之后,再次應用灰色關聯(lián)分析求取案例相似-關聯(lián)度向量,從而保證可靠案例檢索;最后建立救援物質需求模型.經實例驗證可知:案例聚類實現(xiàn)數(shù)據(jù)初步篩選,提升了檢索速度,2種檢索方法融合,提升了檢索可靠性.
【作者單位】： 北京理工大學爆炸科學與技術國家重點實驗室;福州大學環(huán)境與資源學院;中國人民武裝警察部隊學院消防指揮系;中國安全生產科學研究院;
【關鍵詞】： 應急救援 需求預測 案例推理 灰色關聯(lián)分析 模糊C均值聚類 主客觀綜合權重
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2012BAK13B01)
【分類號】：D035
【正文快照】： 應急任務主要包括應急物資儲備、需求分析、調運和指揮等4個基本關鍵環(huán)節(jié).需求分析是其中承前啟后的重要一環(huán),救援活動中常用到的物資分配方法是案例推理技術(case based reason,CBR).CBR適用于知識難以表達或因果關系難以把握,且尚未完全公式化的情況,已在醫(yī)療診斷、規(guī)則設計

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