面向大型活动的交通应急预案快速生成与动态优化方法

现阶段大型活动突发事件下的交通组织应急预案多依赖人工经验，缺少针对性和定量化应急措施。针对预案的快速匹配问题，提出利用交通应急预案库中的历史案例提取突发事件特征属性，基于案例推理和朴素贝叶斯分类快速生成初始预案，并依据贝叶斯分类算法所得后验概率选取属性不完备情况下的最佳匹配预案。在此基础上，基于改进的规则推理建立交通应急预案库知识库和规则库，并采用正向推理修改预案内容。为构建评价指标体系，基于模糊层次分析法对预案应急能力水平和突发事件严重程度进行模糊评价。以北京2022年冬奥会为仿真案件，试验结果表明该方法可以快速生成最佳匹配预案并完成动态调整与完善。