突发事件应急救援物资需求预测的方法研究

应急物资需求的预测是突发事件应急救援顺利高效开展的关键环节之一,而能否做出准确的预测是当下亟待解决的问题.通过考虑时间对特征因素的影响,采用了熵值法确定特征因素权重系数,运用灰色关联度算法计算案例间的相似度,使用了基于时间因素影响的权重调整的方法,建立突发事件应急救援物资需求预测模型,从而求得相似案例,以解决灾区应急物资需求问题.通过对5个源案例与目标案例各个特征因素的相似度分析,验证了该模型的合理性和可行性.      

多核SVM对传感器动态建模的研究

针对传感器的动态特性,提出了一种基于多核最小二乘支持向量机对传感器进行动态建模的方法.通过不同核函数的线性加权组合构造新的等价核,由于构造的等价核函数兼具了全局核函数和局部核函数的优点,从而降低了建模精度对核函数及其参数的依赖性.在理论上详细介绍了多核最小二乘支持向量机回归参数和模型输出值的求解方法.通过仿真实验验证了该方法的可行性.将该方法与标准的最小二乘支持向量机方法进行比较,证明了该方法在一定噪声存在的情况下,具有良好的抗噪性和较高的建模精度.