本文首先介紹了自然災(zāi)害所面臨的背景來確定災(zāi)害預(yù)警的自然災(zāi)害的脆弱性,脆弱性評估和應(yīng)急決策模型的基礎(chǔ)上研究的一個(gè)重要組成部分,為城市災(zāi)害應(yīng)急救援決策的科學(xué)決策提供依據(jù)。并系統(tǒng)詳盡地闡述了自然災(zāi)害應(yīng)急決策理論、自然災(zāi)害脆弱性評估理論、多傳感器信息融合理論基本內(nèi)容,并針對應(yīng)急輔助決策中的決策信息推薦方法做了更為細(xì)致的闡述。針對自然災(zāi)害承災(zāi)體脆弱性評估這一目標(biāo)進(jìn)行了特征分析,據(jù)此選取多屬性決策理論作為自然災(zāi)害脆弱性定量評估的基本方法,對自然災(zāi)害脆弱性的多屬性評估模型的構(gòu)成及相應(yīng)的指標(biāo)體系進(jìn)行了闡述。其次,針對如何對自然災(zāi)害進(jìn)行有效預(yù)警這一問題,通過文獻(xiàn)分析及實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì),提出了基于多傳感器的自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)模型,并針對預(yù)警過程中的信息獲取過程、信息融合過程以及預(yù)警決策過程進(jìn)行了詳盡的分析,確定了自然災(zāi)害預(yù)警系統(tǒng)中的多傳感器部署方法以及針對不同信息的兩類融合方法。最后針對濱海新區(qū)設(shè)計(jì)了火災(zāi)預(yù)警實(shí)驗(yàn),獲得了2類信息融合產(chǎn)生的預(yù)警結(jié)果,并對該結(jié)果進(jìn)行了理論分析。論文最后針對預(yù)警發(fā)出后的快速應(yīng)急響應(yīng)問題,為提高決策者臨機(jī)決策的可靠性,提出了基于自然災(zāi)害時(shí)間情景的應(yīng)急決策信息推薦模型。從應(yīng)急決策中的情景識別和應(yīng)急方案選擇兩大階段出發(fā),建立了應(yīng)急決策信息推薦的EDIR框架,其中包括應(yīng)急信息表達(dá)模型、案例匹配模型兩大基礎(chǔ)模型。最后,本文選取了濱海新區(qū)某次災(zāi)害預(yù)警信息為數(shù)據(jù)來源,進(jìn)行了模型仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了EDIR模型的有效性。并從信息熵及信息傳遞的角度,分析了信息傳遞的效率,從而提高整個(gè)系統(tǒng)的預(yù)報(bào)精度及準(zhǔn)確性。本文研究了在分析風(fēng)險(xiǎn)管理的必要過程和設(shè)計(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警臨界值時(shí)遇到的問題,對項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理實(shí)務(wù)提供了參考和支持。
【學(xué)位單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位年份】：2013
【中圖分類】：X43;TP202
【文章目錄】：
中文摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
        1.2.1 研究內(nèi)容
        1.2.2 創(chuàng)新點(diǎn)
第二章 國內(nèi)外研究綜述
    2.1 自然災(zāi)害脆弱性評估研究
        2.1.1 Vague集在自然災(zāi)害脆弱性診斷應(yīng)用
        2.1.2 多目標(biāo)跟蹤問題理論與方法
        2.1.3 自然災(zāi)害脆弱性
    2.2 基于Petri網(wǎng)的案例分析
        2.2.1 CBR的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
        2.2.2 CRN案例檢索網(wǎng)技術(shù)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
        2.2.3 Petri網(wǎng)的研究與應(yīng)用現(xiàn)狀
        2.2.4 Petri網(wǎng)在CBR中的應(yīng)用現(xiàn)狀
    2.3 信息熵在自然災(zāi)害應(yīng)急決策研究的應(yīng)用
        2.3.1 信息熵的信息傳遞
        2.3.2 信息傳遞效率評價(jià)
第三章 自然災(zāi)害脆弱性評估及實(shí)證分析
    3.1 Vague集的基本理論
        3.1.1 Vague集的性質(zhì)
        3.1.2 Vague集的運(yùn)算規(guī)律
        3.1.3 基于熵的相似度計(jì)算
    3.2 自然災(zāi)害脆弱性多目標(biāo)多傳感器管理
        3.2.1 多傳感器管理的方法在多目標(biāo)跟蹤中的應(yīng)用
        3.2.2 提出一種改進(jìn)多目標(biāo)跟蹤中多傳感器管理方法
        3.2.3 運(yùn)用效能函數(shù)的多傳感器方法
    3.3 配置自然災(zāi)害低成本傳感器及確定信息融合方法
        3.3.1 空間模型
        3.3.2 算法實(shí)現(xiàn)及仿真結(jié)果分析
        3.3.3 卡爾曼濾波器功能驗(yàn)證-Matlab仿真
    3.4 東南沿海城市脆弱性評估的實(shí)例算法
        3.4.1 AHP層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重
        3.4.2 建立自然災(zāi)害脆弱性閥值及脆弱性分布
        3.4.3 模糊層次分析與灰色關(guān)聯(lián)度的結(jié)合
        3.4.4 灰色關(guān)聯(lián)度法
    3.5 沿海經(jīng)濟(jì)特區(qū)自然災(zāi)害脆弱性評估指標(biāo)體系
        3.5.1 方法模型介紹
        3.5.2 以深圳市為例對東南沿海經(jīng)濟(jì)特區(qū)自然脆弱性評估
    3.6 本章總結(jié)
第四章 基于Petri網(wǎng)的自然災(zāi)害預(yù)警模型
    4.1 相關(guān)理論與方法
        4.1.1 CBR方法概述
        4.1.2 CRN實(shí)例索取網(wǎng)的基本原理
        4.1.3 Petri網(wǎng)的性質(zhì)
    4.2 實(shí)例索取Petri網(wǎng)模型的實(shí)例表示及推理技術(shù)
        4.2.1 Petri網(wǎng)應(yīng)用于實(shí)例推理的特點(diǎn)分析
        4.2.2 CRN網(wǎng)特點(diǎn)及其與Petri網(wǎng)的結(jié)合方法分析
        4.2.3 實(shí)例索取Petri網(wǎng)模型的構(gòu)建
        4.2.4 實(shí)例索取Petri網(wǎng)模型的推理技術(shù)
    4.3 基于Petri網(wǎng)的自然災(zāi)害預(yù)警方法
        4.3.1 Petri-CBR預(yù)警模型
        4.3.2 使用神經(jīng)元對Petri-CBR模型優(yōu)化求解
    4.4 本章總結(jié)
第五章 基于信息熵和效能函數(shù)的火災(zāi)事件風(fēng)險(xiǎn)管理模型
    5.1 火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)的研究背景
        5.1.1 CBR-ANN模型的案例特征選擇、表示及推理技術(shù)
        5.1.2 CBR-ANN模型的集成技術(shù)
    5.2 基于信息熵信息傳遞的評價(jià)
        5.2.1 信息熵以及有序度基礎(chǔ)理論
        5.2.2 災(zāi)害預(yù)防虛擬工程的產(chǎn)生
        5.2.3 虛擬工程局部虛擬幅度變化的影響
    5.3 基于信息熵和效能函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)管理
        5.3.1 基于信息增益與效能函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)觀測
        5.3.2 仿真分析
        5.3.3 基于WBS/DSM信息傳遞分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝

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本文編號：2833404