基于模糊決策的突發(fā)事件分級評估算法的改進研究.pdf

1、本論文的課題來源于北京市教育科技資助項目，編號為KM200710011001的“面向服務(wù)的城市應(yīng)急網(wǎng)絡(luò)框架模型研究”，其中一個重要的子課題是應(yīng)急管理理論與方法的研究。本論文就是在該課題的基礎(chǔ)上，將課題的研究領(lǐng)域進一步深入、細化而形成的。
　　 現(xiàn)有的突發(fā)事件動態(tài)分級評估算法中，專家評估賦值一般是基于層次分析法(AHP)的，專家打分的過程中難以避免為模糊因素賦予精確數(shù)值的弊端，只能在分級評估的過程中將數(shù)值模糊化，再運用模糊決策理論

2、。本文在前人的基礎(chǔ)上，研究了綜合運用AHP-FCEM-ANN的改進評估算法。
　　 本文的主要研究工作包括：
　　 一、研究了突發(fā)事件與應(yīng)急管理理論及模糊決策理論，重點研究突發(fā)事件的分級理論及方法，為評估算法的改進研究奠定基礎(chǔ)。
　　 二、針對現(xiàn)有評估算法的不足，研究了基于三角模糊數(shù)和層次分析法的分級評估改進算法。改進后的算法選用模糊綜合評價法(FCEM)中的三角模糊數(shù)賦值，并賦予評估專家權(quán)重，再根據(jù)層次分析法(

3、AHP)得到評價矩陣，計算危機影響因素的期望值與排序，最后評估出突發(fā)事件的未來狀態(tài)轉(zhuǎn)移級別。
　　 三、對改進后的算法進行了案例分析。將改進優(yōu)化后的算法應(yīng)用在某一地質(zhì)災(zāi)害中，評估出未來狀態(tài)的轉(zhuǎn)移級別，并與改進前的基于層次分析法的算法進行對比，驗證了改進后算法的正確性、有效性。
　　 四、運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)中的BP網(wǎng)絡(luò)進行仿真建模。通過模型證明了改進后算法的輸出值更接近實際值，具有較優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)性能，能有效的運用于適合