基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型研究

被引:13
作者
徐绪堪 [1 ,2 ,3 ]
李一铭 [1 ,2 ]
机构
[1] 河海大学商学院
[2] 河海大学统计与数据科学研究所
[3] 常州市工业大数据挖掘与知识管理重点实验室
关键词
突发事件; 情景相似度; 情景细化; 多粒度; 动态响应; 洪涝灾害;
D O I
10.13833/j.issn.1007-7634.2021.02.003
中图分类号
G353.1 [情报资料的分析和研究];
学科分类号
摘要
【目的/意义】城镇化进程不断深入,同时气候变化不确定性日益增强,导致城市洪涝灾害突发事件频发。目前城市洪涝灾害突发事件存在各类洪涝灾害信息繁杂、决策需求信息混乱、响应措施针对性不强等特征,究其原因,处于不同层次的决策者无法得到有价值的决策信息,为不同层次决策者提供与之相适应粒度的情景信息显得尤为迫切。【方法/过程】针对城市洪涝突发事件态势演化迅速、难以控制的特征,对突发事件进行情景要素分解,引入支持向量机和相似度算法,基于粒度原理构建一种融合情景的动态响应模型,实现了从决策高层到基层的情景细化。【结果/结论】该模型可快速聚焦事件演化的关键节点,为不同层次的用户提供了决策支撑,并通过常州市的洪涝灾害事件得到了有效的验证。【创新/局限】通过细粒化突发事件的情景单元,满足不同层次用户的决策需求,实现应急决策的情景化,但情景层次之间的映射关系与转换算法,还需进一步明确。
引用
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