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铁路应急救援辅助决策方法研究与实现
| 论文题名： | 铁路应急救援辅助决策方法研究与实现 |
| 关键词： | 铁路应急决策;案例推理;特征属性划分;朴素贝叶斯分类器 |
| 摘要： | 铁路运输行业的高速发展对安全运输保障提出了更高的要求。当前我国铁路应急管理体系以“一案三制”理念为中心思想，即在铁路管理体制、运行机制和应急法制的多重保障下，以铁路应急处置预案为基础，结合突发事故现场状况和相关救援经验制定应急处置决策实施救援。在处置决策制定过程中，决策者的救援经验直接影响到处置决策的合理程度，同时救援经验与历史突发事故的应急处置决策紧密相关。因此利用历史相似事故的救援决策辅助决策者完成当前突发事故处置方案的制定工作具有重要意义。 本文中，将案例推理思想融入到铁路应急处置方案制定过程中，以铁路应急救援辅助决策方法为研究对象。旨在利用科学且合理的案例检索方法在极短时间内获取历史相似事故的处置方案，辅助制定当前突发事件的处置决策。 首先，从铁路突发事件本身出发，提取突发事件特征属性并对其取值划分。通过分析突发事件的层次结构建立突发事件的抽象表示模型，基于XML语言实现案例表示。 其次，利用粗糙集理论计算案例特征属性权重。在属性相似性评估中，将特征属性划分为不同类型，依据类型设定不同的相似性度量方法。为处理属性缺失问题，引入案例结构相似度。综合属性和结构相似度获取案例间的整体相似度。为更准确地匹配案例，引入救援辅助决策置信度理论。通过对影响置信度的潜在指标进行分析和计算，将潜在指标数据结合C4.5增益率算法建立置信度决策树，设计基于置信混合相似度的铁路应急救援辅助决策匹配方法。 再次，针对因信息化水平低或事故现场混乱导致事故描述信息缺失，造成案例相似度降低问题，通过对铁路事故类型以及各类型的核心属性分析和计算，基于朴素贝叶斯分类器思想构建铁路突发事件双层贝叶斯分类模型，设计基于双层贝叶斯分类模型的铁路应急救援辅助决策匹配方法。针对案例库和案例信息的更新建立双层贝叶斯分类模型的训练方法。 最后，完成铁路应急救援辅助决策系统的设计与实现。依次对系统的功能需求、软件架构、建模和功能实现方面进行系统性地分析，采用仿真实例结合系统的主要功能验证本文研究内容。验证结果符合本文理论分析的预期效果，证实本文提出的铁路应急救援辅助决策方法在铁路突发事件救援领域具有可行性和有效性。 |
| 作者： | 李佳展 |
| 专业： | 交通运输工程 |
| 导师： | 旷文珍;苏琛 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州交通大学 |
| 学位年度： | 2022 |
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