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突发事件一旦发生,应急物资需求种类是纷繁复杂的,应急物流中的物资需求又是紧迫的、动态变化的. 为了提高应急物流的运作效率,救援管理人员需要对应急物资进行分级. 本文提出一种基于后验概率支持向量机的应急物资分类方法,并在此基础上建立应急物资分类模型. 把物资的重要性、时效性和缺口程度三个因素作为物资需求分级的评价标准,将模糊化后的评价值作为PPSVM的输入,选择后验概率最大所的类别作为测试样本的类别输出来完成整个分类过程,从而得到对应的分级结果. 实验结果表明,PPSVM用于应急物资分类是可行的,能够很好地解决应急物资的分类问题.     

突发灾害条件下应急物资运输研究

突发性灾害事件已严重威胁社会和人民生命财产安全。应对突发事件建立物资运输响应机制是相关领域的研究热点。以应急物资需求种类和数量为研究对象,基于分类物资概念,将应急物资需求按其重要性、稀缺性、时效性和固有特征进行分级。通过设计和构建分类运输模型,实现灾害条件下应急物资运输的双目标优化,即实现重要物资一次运输时间和两次运输总时间的最小。研究具有一定的实用性,通过算列,进一步证实基于需求分级的应急运输模型的有效性。     

应急物流保障能力评价模型研究

根据国家突发公共事件总体应急预案中的分类,对导致产生应急物流的4种突发公共事件所侧重的6种应急物流保障部门的相关物资储备进行了分析.提出了基于希尔伯特空间向量范数的应急物流保障能力评价模型.评价以建立保障能力指数为核心,应用层次分析法的分析结果作为权重算子,建立了希尔伯特指标空间,利用希尔伯特空间上单位球的弱紧性,建立了铁路军事运输保障能力评价模型.该模型具有良好的数据处理功能,包括定性数据和非定性数据,通过指数分析,对评价对象进行横向和纵向的比较;通过指标分析可得到各指标对于总指数的贡献率和总指数的可达性指标.通过一个算例,对应急物流保障能力进行了评价.尝试建立应急物流保障能力评价的方法.     

重大突发公共卫生事件下城市应急医疗物资配送

为了在发生重大突发公共卫生事件时提高城市医疗物资的应急救援效率, 减少人员伤亡与经济损失, 在分析重大突发公共卫生事件特点与应急物流特征的基础上, 将需求紧迫度作为配送影响因素, 提出以辖区人口、感染确诊及疑似病例、医疗物资需求点规模、医护人员数量和医疗物资缺口率为评价指标的医疗物资需求点需求紧迫度评价指标体系; 针对医疗物资应急物流的特点, 调整医疗物资配送时间窗参数, 建立由车辆行驶成本、配送延误惩罚成本和无配送延误补贴费用组成的总配送费用函数, 并考虑配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件, 构建使总配送费用最少与需求紧迫度高的需求点优先配送的双重目标, 优化了医疗物资的配送路径; 依托SPSS、Yaahp和MATLAB软件平台, 结合算例, 利用层次分析法与遗传算法求解考虑与不考虑需求紧迫度的医疗物资应急物流配送路径优化模型。研究结果表明: 重大突发公共卫生事件下, 相对于不考虑需求紧迫度的配送路径, 考虑需求紧迫度的最优配送路径不仅对需求紧迫度较高的医疗物资需求点进行优先配送, 同时还使总配送费用减少了5.8%;需求紧迫度的引入能极大地改善调度的盲目性, 基于配送车辆载重、配送时间窗、医疗物资需求紧迫度等约束条件所构建的双目标优化模型能够有效地提高应急救援效率和减少不必要的调度成本。     

基于可靠性分析的区域灾害应急物流网络设计

为了设计能够最大限度地抵御自然灾害破坏并满足应急物资和抢险救援需求的物流网络,从系统可靠性角度出发,提出了区域路网应急连通可靠性的概念.运用双层规划方法构建了网络设计模型,上层模型为物流运行总时间最小和系统应急连通可靠性最大的双目标规划模型,下层模型为固定需求用户平衡配流模型.将双目标函数转化为单目标函数后求解上层模型,用改进模拟退火优化算法求解整个双层规划模型.结果表明:在相同投资约束下,上层模型中增加系统应急连通可靠性最大的目标函数后,网络最大关键度由821.55降至32.66,物流总代价降低了0.22％,物流运行时间不变.实际网络最优方案的设计应综合考虑物流效率与系统可靠性.     

基于改进K均值聚类POS算法的应急物资分类研究

为了提高突发事件应急救援的效率,应急物资分类的科学性是应急物资调拨与配送的关键环节之一.通过分析既有应急物资分类以及聚类算法存在的问题,提出了基于改进K均值聚类的应急物资分类方法,构建了基于K均值的粒子群优化算法设计.最后,选取了206种最为常用的应急物资为例,采用Matlab软件平台分析计算.结果表明:基于改进K均值聚类POS算法全局寻优能力明显要强于其他聚类算法.为应急决策者提供一定的理论依据.     

基于案例模糊推理的应急物资需求预测研究

应急物资是应急救援工作的物质基础和基本保障,如何准确预测灾害应急物资需求量直接关系到突发事件应急救援工作顺利高效的开展.本文通过考虑案例对特征因素的隶属度,提出了运用Hebb学习规则调整特征因素权重值,以贴近度来计算案例间的相似度,寻求最佳相似案例,建立物资需求预测模型解决灾区应急物资需求问题的案例模糊推理方法.最后,以实例分析了该方法的可行性和合理性.该方法很好地解决了信息不精确条件下应急物资需求的预测,为应急决策者提供一定的理论参考依据.     

我国应急物流系统建设的对策分析

应急物流是为突发事件发生地提供所需救援物资,目标是追求时间效益最大化和灾害损失最小化。提出了应急物流是通过提高效率来实现效益,同时分析了应急物流系统的构成,对我国应急物流系统建设采取的对策进行了论述。     

基于效用函数的突发事件应急物资需求分析

为保证突发事件应急救援的高效顺利开展,应急物资需求的准确预测是应急救援工作的关键环节之一.本文通过考虑特征因素值的归一化、特征因素的影响权重系数和各特征因素对时间的敏感性,引入了效用函数的归一化,采用基于时序的案例权重调整,获得特征因素的影响权重系数,寻求最佳相似源案例,以解决灾区应急物资需求问题的案例推理方法.并以实例分析了该方法的可行性和合理性.该方法很好地解决了信息不完备条件下应急物资需求的预测,为应急决策者提供一定的理论参考依据.     

基于FAHP法的应急物资储备库选址研究

在分析应急物资储备库选址原则的基础上,提出了应用Delphi法设置应急物资储备库选址评价指标体系的指标,构建了基于AHP的分析结构图法的应急物资储备库选址评价指标体系结构图;提出了应用FAHP法,并引用了0.1~0.9标度法给予量化标度,构造模糊互补判断矩阵,同时进行了相容性与一致性检验,实现有效的群体决策的应急资源储备库评价指标权重的确定.本文通过了对6个选址方案进行实验与分析,结果表明本文构建的应急物资储备库选址模型用于应急物资储备库的选址具有可行性.     

公路基础设施运行状态监测指标体系研究

公路交通基础设施规模总量不断扩大、养护管理精细化和公众服务需求的不断提高,使得对公路基础设施特别是处于失稳条件下的基础设施进行监测显得尤为重要。根据基础设施安全监测需求和监测对象,对基础设施监测指标进行分类,并在此基础上选取监测指标,以期通过对监测指标数据的采集,为路网管理人员提供实时、丰富的动态数据指标,进而实时评估公路基础设施运行安全状态,制定相应的公路养护和管控措施,提高公路养护管理水平和应急处置能力。     

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合理划分突发事件等级,是应急管理人员迅速、科学调度资源和人员的基础依据,是预案编制的首要前提,也是突发事件应急管理的关键技术.已有的突发事件分级研究重点是事后分级,没有考虑事件发生时的交通保障能力,这会导致分级出现偏差,对应急处置意义不大.此外,大部分研究都是定性的.本文提出了突发事件中分级的定量模型.考虑应急救援的交通保障能力,从突发事件性质,突发事件对社会的影响,以及交通保障能力三个方面提出了突发事件分级的评价指标,接着用模糊层次分析法计算各因素的优先权重,最后以火灾为例验证了提出的模型.     

一种“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分配送方法

针对自然灾害及重大社会公共事件等各类突发事件的配送问题，本文以公路运输为研究场景，将配送时间最短、加权时间攀比值最小和使用车辆数最少为多维目标，在引入需求可拆分这一限制条件的基础上，构建“效率-公平-运力”多维权衡的需求可拆分应急物资配送模型。针对该问题设计改进的蚁群算法求解模型。从选择拆分点、信息素更新和引入变邻域搜索算子这3个方面改进了算法，并实现当解持续不变时，初始化信息素，以增加随机性。结果表明，与传统求解算法相比，改进算法的稳定性更高(平均偏差率降低7.00%)，寻优性更好(优化率提高7.41%)。 通过分析考虑三目标、双目标和决策者具有明显偏好的多重场景下的求解结果得知：效率、公平、 运力这3个子目标相互悖反，增加运力投入可以显著提高配送方案的效率与公平；当运力不变时，效率与公平之间近似呈同比例反比关系。研究结论可为救灾目标不确定条件下多因素考量的应急物资配送决策生成与优化问题提供方法改进与可量化决策支撑。     

一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法

针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的 K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取 8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取 4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的 K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始 K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性.     

一种改进K-means模型的城市轨道交通突发事件分级方法

针对城市轨道交通事件量化分级的难题,本文提出了一种改进的 K-means聚类的突发事件分级方法.首先,从事件类型、持续时间、影响程度等方面分析各种类型事件的特征规律,提取 8个关键特征量用于聚类分析;其次,应用主成分分析法提取 4个主成分变量并提出权重系数计算方法,实现特征向量降维;提出了基于密度扫描的初始聚类中心确定方法,并将改进的 K-means聚类算法应用于地铁突发事件的分级.案例结果表明,与原始 K-means聚类方法对比,应用本文提出的改进方法聚类效果更佳.研究成果已应用于北京地铁应急指挥系统,验证了本文方法的可行性.     

基于情景分析的城市轨道交通应急指挥系统功能需求研究

城市轨道交通运营突发事件可能对列车运行和客运组织造成干扰,需要应急指挥系统进行综合调度指挥和应急处置.突发事件具有不确定性,建设应急指挥系统是一项复杂决策,功能需求分析是决策的重要依据,要求功能描述清晰、一致和完整.本文采用情景分析法对突发事件的情景构建、应对任务和功能需求进行了描述,提出了确定应急指挥系统功能需求的策略.并以列车信号系统故障为例进行了分析,给出了功能需求描述和实现功能需求的数据和技术要求.结果表明,利用情景分析法对应急指挥系统进行功能需求分析是有效的,可以较好地解决需求分析不确定性和完整性问题.     

应急状态下航空运输货机优化配载装备的研究

为了提高应急状态下航空运输效率,把大量人员、物资、装备快速输送到指定地点,根据装备的尺寸、体积和航空运输的特殊要求,以及我国现有货机的种类,把装备分为八类;根据安全配载要求,得出每一种货机的装备配载方案;多种货机混合使用时,运用多目标整数线性规划的方法,对机队规划进行优化,得出最优的运输方案;信息管理系统的实现采用三层体系结构。上述方法和信息系统满足了应急行动的要求,并使得配载方案更科学、更经济、更有效,减少了货机的使用数量,节约了运输成本,提高了运输效率。     

基于监控视频的高速公路能见度检测方法及系统

针对我国高速公路能见度天气的全面检测与预警处置的迫切需求,提出了一种基于监控视频的高速公路能见度检测方法.该方法从监控摄像头提取固定距离参照物的图像,根据图像的灰度失真状况计算能见度值,并通过数据融合的手段对多监控摄像头计算结果进行综合;并设计和开发了一款能见度监测与预警处置信息化系统,利用获取的实时能见度数据,从局部现场和宏观路网两个方面支撑能见度预警、应急处置、交通流调控、信息发布等智能交通业务.实验分析结果表明,该能见度计算方法的平均检测误差为13.4%,能够满足我国高速公路能见度检测的精度和计算性能要求;本文方法及系统可以充分复用高速公路沿线广泛架设的视频监控机电系统,可应用于我国高速公路的运营管理及效率提升等工作中.