本文關(guān)鍵詞：基于灰色連續(xù)區(qū)間Verhulst模型的大規(guī)模地震災(zāi)害救援藥品需求預(yù)測(cè)研究　出處：《重慶工商大學(xué)》2016年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 灰色預(yù)測(cè)理論 連續(xù)區(qū)間 灰色Verhulst模型 應(yīng)急救援 藥品需求預(yù)測(cè)

【摘要】：大規(guī)模地震災(zāi)害發(fā)生后,其突發(fā)性和高破壞性常常造成重大的人員傷亡。國(guó)內(nèi)外大規(guī)模地震災(zāi)害應(yīng)急救援經(jīng)驗(yàn)表明:在大規(guī)模地震災(zāi)害發(fā)生初期,如果能及時(shí)、準(zhǔn)確的對(duì)地震災(zāi)區(qū)的傷病員進(jìn)行有效的醫(yī)療救治,死亡人數(shù)將大大降低。然而,因救援時(shí)間緊迫、災(zāi)情信息有限、救援通道不足等不利因素的影響,當(dāng)大規(guī)模地震災(zāi)害發(fā)生后,整個(gè)災(zāi)區(qū)對(duì)所有藥品的種類和數(shù)量的需求不可能一次性全部送達(dá),只能在考慮救援物資運(yùn)輸時(shí)間的基礎(chǔ)上分批對(duì)物資進(jìn)行調(diào)運(yùn),從而保障在有限條件下的物資調(diào)運(yùn)最優(yōu)。本文在此背景前提下,以國(guó)內(nèi)外相關(guān)領(lǐng)域的研究成果為基礎(chǔ),運(yùn)用灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)理論構(gòu)建連續(xù)區(qū)間灰色模型對(duì)應(yīng)急救援初期災(zāi)區(qū)救援藥品需求量預(yù)測(cè)問(wèn)題進(jìn)行了研究,從而為大規(guī)模地震災(zāi)害救援初期充足的藥品供給,醫(yī)療救助的效率和質(zhì)量提供了保障。本文首先對(duì)灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)模型和大規(guī)模地震災(zāi)害應(yīng)急救援物資預(yù)測(cè)相關(guān)文獻(xiàn)進(jìn)行查閱,總結(jié)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)研究中的不足之處并提出問(wèn)題,構(gòu)思本文的研究方法和主要內(nèi)容。在此基礎(chǔ)上對(duì)大規(guī)模地震災(zāi)害應(yīng)急救援藥品需求特性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)直接對(duì)藥品需求的種類和數(shù)量進(jìn)行預(yù)測(cè)較為困難。因此本文采取先對(duì)傷病員人數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè),再依據(jù)傷病員人數(shù)與藥品需求量之間的關(guān)系間接對(duì)藥品需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)的方法。然后我們對(duì)傷病員人數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)大規(guī)模地震災(zāi)害中傷病員人數(shù)表現(xiàn)出飽和“S”形特征,并且每時(shí)每刻都在增加,是一個(gè)動(dòng)態(tài)的連續(xù)變化的區(qū)間變量,體現(xiàn)出一定的規(guī)律性,可以構(gòu)建模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。在以上分析的基礎(chǔ)上,我們梳理出需要的理論基礎(chǔ),結(jié)合數(shù)據(jù)特點(diǎn)對(duì)區(qū)間灰數(shù)白化方法進(jìn)行對(duì)比選擇,分析經(jīng)典灰色Verhulst模型的誤差來(lái)源,選擇灰色離散Verhulst模型,從而組合構(gòu)建連續(xù)區(qū)間灰數(shù)(離散)Verhulst模型;再通過(guò)地震災(zāi)害實(shí)例統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證,并用不同的數(shù)據(jù)和模型進(jìn)行對(duì)比,給出誤差檢驗(yàn);最后用組合構(gòu)建的模型對(duì)大規(guī)模地震災(zāi)害應(yīng)急救援藥品需求量進(jìn)行預(yù)測(cè)并對(duì)藥品的供給保障提出建議,列出研究結(jié)論,指出研究中的不足之處,展望下階段研究。
[Abstract]:After the large-scale earthquake disaster, its sudden and high destructive often cause heavy casualties. The experience of emergency rescue of large-scale earthquake disaster at home and abroad shows that: in the early stage of large-scale earthquake disaster, if it can be timely. Accurate medical treatment of the injured and sick in the earthquake-stricken area, the death toll will be greatly reduced. However, due to the emergency rescue time, limited disaster information, insufficient rescue channels and other adverse factors. After the large-scale earthquake disaster, the demand for all kinds and quantity of medicine in the whole disaster area can not be delivered all at one time, but can only be transferred in batches on the basis of considering the time of transportation of relief materials. In order to ensure the optimal transportation of goods under limited conditions, this paper based on the research results of related fields at home and abroad on the premise of this background. The grey system prediction theory is used to construct the continuous interval grey model to predict the demand of the relief drugs in the early stage of the emergency rescue, so as to provide sufficient medicine for the large-scale earthquake disaster rescue in the early stage. The efficiency and quality of medical assistance are guaranteed. Firstly, this paper reviews the grey system prediction model and the literature related to large-scale earthquake disaster emergency relief materials prediction, and summarizes the current research situation at home and abroad. Find the deficiency of the research and put forward the problem, conceive the research method and main content of this paper. On this basis, analyze the demand characteristics of the large-scale earthquake disaster emergency relief medicine. It is found that it is difficult to predict the types and quantity of drug demand directly. Then according to the relationship between the number of wounded and sick and the demand for drugs, we indirectly predict the demand for drugs. Then we analyze the statistical data of the number of the wounded and sick. It is found that the number of sick and wounded in large-scale earthquake disaster shows the characteristic of saturation "S" shape, and it is increasing at every moment. It is a dynamic and continuous variation interval variable, which shows certain regularity. On the basis of the above analysis, we sort out the needed theoretical basis, combining with the characteristics of the data, the whitening method of interval grey number can be compared and selected. The error source of the classical grey Verhulst model is analyzed and the grey discrete Verhulst model is selected to construct the continuous interval grey number (discrete Verhulst model). Then it is verified by the statistical data of earthquake disaster, and compared with different data and models, the error test is given. Finally, the combined model is used to predict the demand for emergency relief drugs for large-scale earthquake disasters, and give some suggestions on the supply and security of drugs, list the research conclusions, and point out the deficiencies of the research. Looking ahead to the next stage of the study.
【學(xué)位授予單位】：重慶工商大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：P315.9

【相似文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

1 余克慶;分布區(qū)間數(shù)模型初探[J];湖北大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);1987年02期

2 周志仁，周俊建，，張志海;區(qū)間數(shù)逆運(yùn)算和簡(jiǎn)單的區(qū)間數(shù)方程[J];河北煤炭建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào);1994年02期

3 周俊健，張志海，劉紹英;廣義區(qū)間數(shù)的四則運(yùn)算[J];河北煤炭建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào);1996年02期

4 谷秋鵬;;區(qū)間數(shù)可能度的一種新定義[J];數(shù)學(xué)學(xué)習(xí)與研究(教研版);2008年09期

5 裴曉明,薛新偉;“非平均區(qū)間數(shù)”計(jì)算及其在政府決策信息系統(tǒng)中的應(yīng)用[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2001年04期

6 韋蘭用,韋振中;區(qū)間數(shù)判斷矩陣中區(qū)間數(shù)的運(yùn)算[J];數(shù)學(xué)的實(shí)踐與認(rèn)識(shí);2003年09期

7 程f3;模糊回歸的區(qū)間解法[J];模糊系統(tǒng)與數(shù)學(xué);2003年04期

8 黨耀國(guó),劉思峰,劉斌,于亦文;多指標(biāo)區(qū)間數(shù)關(guān)聯(lián)決策模型的研究[J];南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào);2004年03期

9 劉清君,鄒小梅;區(qū)間數(shù)層次分析方法及其應(yīng)用[J];系統(tǒng)工程;2005年05期

10 郭瑞鵬;;物資調(diào)運(yùn)時(shí)間為區(qū)間數(shù)的最短路問(wèn)題研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版);2006年06期

相關(guān)會(huì)議論文 前10條

1 徐改麗;史文雷;郭欣榮;;區(qū)間數(shù)排序的一種新方法[A];第四屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)論文集[C];2006年

2 吳江;葉蘭;;區(qū)間數(shù)多屬性規(guī)范化方法[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第十屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2010年

3 曹曉建;肖新平;;基于區(qū)間關(guān)聯(lián)度的區(qū)間數(shù)綜合排序[A];第25屆全國(guó)灰色系統(tǒng)會(huì)議論文集[C];2014年

4 張吉軍;熊鈺;;區(qū)間數(shù)多指標(biāo)決策問(wèn)題的最小隸屬度偏差法[A];2001年中國(guó)管理科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2001年

5 黨耀國(guó);劉思峰;翟振杰;;區(qū)間數(shù)關(guān)聯(lián)度的研究[A];管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究新進(jìn)展——第8屆全國(guó)青年管理科學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)學(xué)術(shù)會(huì)議論文集[C];2005年

6 李廣原;;一個(gè)基于區(qū)間數(shù)的模糊綜合評(píng)價(jià)決策模型[A];中國(guó)災(zāi)害防御協(xié)會(huì)風(fēng)險(xiǎn)分析專業(yè)委員會(huì)第二屆年會(huì)論文集（一）[C];2006年

7 胡秦斌;鐘誠(chéng);李廣原;;基于區(qū)間數(shù)的模糊綜合評(píng)價(jià)決策模型[A];廣西計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)2007年年會(huì)論文集[C];2007年

8 張吉軍;;基于可能度的區(qū)間數(shù)排序方法研究[A];第六屆中國(guó)青年運(yùn)籌與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2004年

9 張學(xué)勇;孟繼儒;李德清;;多屬性決策區(qū)間數(shù)模型的優(yōu)化[A];中國(guó)運(yùn)籌學(xué)會(huì)第九屆學(xué)術(shù)交流會(huì)論文集[C];2008年

10 秦成燕;李煒;李婭;劉志濤;;區(qū)間數(shù)的一種可信度定義[A];第九屆中國(guó)不確定系統(tǒng)年會(huì)、第五屆中國(guó)智能計(jì)算大會(huì)、第十三屆中國(guó)青年信息與管理學(xué)者大會(huì)論文集[C];2011年

相關(guān)重要報(bào)紙文章 前1條

1 記者　李婧 通訊員　藍(lán)嵐;地鐵票價(jià)起步4公里以內(nèi)2元[N];廣州日?qǐng)?bào);2006年

相關(guān)博士學(xué)位論文 前10條

1 靳紅玲;不確定性結(jié)構(gòu)的動(dòng)力學(xué)分析[D];西安電子科技大學(xué);2015年

2 趙楊;約束區(qū)間非線性優(yōu)化智能算法研究[D];吉林大學(xué);2015年

3 李為相;基于區(qū)間數(shù)的不確定決策理論與方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2010年

4 馮向前;區(qū)間數(shù)不確定多屬性決策方法研究[D];南京航空航天大學(xué);2007年

5 陳驥;基于區(qū)間數(shù)的綜合評(píng)價(jià)問(wèn)題研究[D];浙江工商大學(xué);2010年

6 熊文濤;區(qū)間數(shù)多準(zhǔn)則決策方法及其應(yīng)用研究[D];華中科技大學(xué);2011年

7 吳杰;區(qū)間參數(shù)結(jié)構(gòu)的動(dòng)力優(yōu)化[D];吉林大學(xué);2004年

8 張曙光;區(qū)間參數(shù)結(jié)構(gòu)的靜力優(yōu)化[D];吉林大學(xué);2007年

9 吳江;基于區(qū)間數(shù)互補(bǔ)判斷矩陣的多屬性決策若干問(wèn)題研究[D];西南交通大學(xué);2004年

10 朱建軍;層次分析法的若干問(wèn)題研究及應(yīng)用[D];東北大學(xué);2005年

相關(guān)碩士學(xué)位論文 前10條

1 涂路平;基于區(qū)間數(shù)的模式識(shí)別和綜合評(píng)判方法的研究[D];西南交通大學(xué);2015年

2 許婧;隨機(jī)區(qū)間的統(tǒng)計(jì)分析在金融中的應(yīng)用[D];東華大學(xué);2016年

3 呂橋;區(qū)間粒子群優(yōu)化算法研究及其應(yīng)用[D];東北大學(xué);2014年

4 王桐遠(yuǎn);基于灰色連續(xù)區(qū)間Verhulst模型的大規(guī)模地震災(zāi)害救援藥品需求預(yù)測(cè)研究[D];重慶工商大學(xué);2016年

5 李金龍;水電站明鋼管安全評(píng)估的層次分析法[D];廣西大學(xué);2016年

6 辛樂(lè);基于三元區(qū)間數(shù)的決策信息模型及其應(yīng)用[D];安徽大學(xué);2012年

7 曹宏報(bào);基于區(qū)間數(shù)的多屬性決策研究[D];西華大學(xué);2011年

8 蘭恩輝;收益為區(qū)間數(shù)博弈的算法研究[D];西南交通大學(xué);2007年

9 呂小波;區(qū)間數(shù)在經(jīng)典數(shù)學(xué)中的一些應(yīng)用[D];青海師范大學(xué);2014年

10 李政文;區(qū)間數(shù)不確定多屬性決策方法研究[D];西南交通大學(xué);2010年

本文編號(hào)：1398953