专利汇可以提供基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 公开了一种基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,收集突发事件相关的多源情报数据作为模型的输入变量;提取关键情景单元,将关键情景单元进行情景要素分解;构成SVM的训练样本集;提取突发事件的特征属性,计算目标情景与历史情景的结构相似度、属性相似度,得出目标情景与历史情景的综合相似度;引入空间粒度 风 险指数计算式,对比下一时刻的情景单元的 节点 变量的紧迫程度,确定关键节点。本发明采用试验设计法与代理模型相结合,既 支撑 高层次决策用户制定应急方案,又满足低层次用户聚焦事件演化关键节点的需求,减少了优化设计的计算工作量,实现了全局最优分析,提高了系统的可靠性。,下面是基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法专利的具体信息内容。
1.一种基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,包括以下步骤:
(1)收集突发事件相关的多源情报数据作为模型的输入变量;
(2)提取城市洪涝灾害突发事件的关键情景单元,将关键情景单元进行情景要素分解;
(3)依据情景知识元中的属性变量,选取指标,构成SVM的训练样本集;借助R语言实现支持向量机参数的设置和模型构建;将需要进行分级预测的指标数据输入到SVM分类函数中,进行分类学习,得到突发事件的风险级别;
(4)以情景要素为基本单元,提取突发事件的特征属性,计算目标情景与历史情景的结构相似度、属性相似度,得出目标情景与历史情景的综合相似度;
(5)根据不同情景单元中属性演变的映射关系,在情景知识元网络基础上,细粒化情景单元,引入空间粒度风险指数计算式,对比下一时刻的情景单元的节点变量的紧迫程度,确定关键节点。
2.根据权利要求1所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(1)中,收集的多源情报数据包括决策主体信息、业务数据和突发事件演化过程中实时变化更新的动态数据。
3.根据权利要求1所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(2)中,关键情景单元Si,表示为式(1),
Si=(E,C,Y,T) (1)
式中,E为事件集,C为承灾载体集,Y为应急活动集,T为关键情景单元出现的时间集合。
4.根据权利要求3所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(2)中,将关键情景单元Si进行情景要素分解,分为输入变量集I(I1,I2,...,In),状态变量集G(G1,G2,...,Gn),输出变量集O(O1,02,...,0n),其中n表示要素的个数。
5.根据权利要求3所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(2)中,用属性知识元模型规范描述情景单元中的输入变量、状态变量、输出变量,表示为式(2),
其中, 表示属性变量的定性或定量特征描述, 表示属性变量的测量量纲, 表示属性变量的演化趋势。
6.根据权利要求1所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(4)中,从事件客体、承灾载体和应急活动三个方面提取突发事件的特征属性。
7.根据权利要求1所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,步骤(4)中,采用式(3)计算目标情景与历史情景的结构相似度
式中,A为目标情景的非空属性集,B为历史情景的非空属性集,W表示情景中的属性权重,WA∩B表示目标情景和历史情景非空属性交集的属性权重之和,Wt表示目标情景和历史情景非空属性并集的属性权重之和。
8.根据权利要求7所述的基于情景相似度的突发事件多粒度响应模型构建方法,其特征是,计算综合相似度:
其中,为结构相似度,Ri(A,B)为第i个属性的属性相似度,wi为第i个属性的权重。
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