面向地震災(zāi)害所具有的復(fù)雜性、突發(fā)性、不確定性等特點,針對信息不完備下地震災(zāi)害評估、救助與恢復(fù)重建決策支撐系統(tǒng)的綜合決策需求,本文提出了基于數(shù)據(jù)依賴關(guān)系的、由模型多維關(guān)聯(lián)度測算和設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣模型排序構(gòu)成的模型集成規(guī)則挖掘方法。通過模型之間輸入輸出關(guān)系五個維度,即內(nèi)容概念、空間范圍、時間范圍、空間精度、時間粒度的關(guān)聯(lián)度計算,構(gòu)建模型自動排序的設(shè)計結(jié)構(gòu)矩陣,實現(xiàn)多模型的智能選擇與集成組配。并以汶川M_s8.0地震為例開展不同決策階段情景下規(guī)則挖掘的實證研究,為災(zāi)害應(yīng)對決策過程模型集成提供基礎(chǔ),提高了應(yīng)對重大自然災(zāi)害的輔助決策能力。 

【文章來源】：自然災(zāi)害學(xué)報. 2020,29(06)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：15 頁

【部分圖文】：

模型的排序結(jié)果

基于受傷人數(shù)的救助需求判斷模型(RDa1):聶高眾等[45]根據(jù)大量地震資料的分析和理論研究,提出了可以定量化快速確定地震災(zāi)區(qū)可能的救援需求的一系列關(guān)系式。本文選擇其中對傷員醫(yī)藥費用的評估式,判斷結(jié)果如圖4(f)、圖5(e):對比規(guī)則15、18的決策結(jié)果與對應(yīng)的實際數(shù)值[55-56],并由此計算相對誤差,對集成規(guī)則的評估結(jié)果進行評價(表14)。

(3)規(guī)則15與規(guī)則18的兩個烈度圖中,死亡率最大的11烈度圈面積差了1倍左右,從而使兩個規(guī)則的死亡人數(shù)、受傷人數(shù)及救助需求評估結(jié)果的誤差差距較大。表14 應(yīng)用規(guī)則15和規(guī)則18的汶川地震決策結(jié)果及相對誤差Table 14 Decision results and relative errors of Wenchuan earthquake applying Rule 15 and Rule 18 損失項目 實際數(shù)值 規(guī)則15評估結(jié)果 規(guī)則18評估結(jié)果 規(guī)則15相對誤差 規(guī)則18相對誤差 烈度圖 \ 擬合 地震局發(fā)布 \ \ 各烈度圈人數(shù)(人) \ 99 284 167 96 461 100 \ \ 死亡人數(shù)(人) 69 227 12 043 73 122 82.60% 5.63% 受傷人數(shù)(人) 374 644 86 707 263 239 76.86% 29.74% 衣物需求量(件)(廣元市)[56] 200 000 516 298.3 402 872 158.14% 101.44%

【參考文獻】：
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碩士論文
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本文編號：3144365