应急平台建设若干问题研究--《吉林大学》2010年博士论文
应急平台建设若干问题研究
【摘要】：
应急信息平台是应急管理部门实现应急管理职责的主要载体,目前我国的应急平台建设还不是十分完善,如何整合应急响应中复杂的信息、实现不同级别的信息平台间数据共享等问题是实现应急快速响应的关键。
应急信息平台的建设是一个复杂的系统工程,建设应急平台需要多学科的知识整合,要充分利用现代计算机技术、信息通信技术、交通路网监控技术、物流管理技术等为应急救援的展开提供先进、科学的技术和方法,最终实现应急处置的信息化和科学化。要实现一个科学的、高效的应急平台,要求对整个应急流程进行深入的研究,只有对整个应急过程做出全面、深入的把握,才能以计算机等其它学科为基础,利用先进的软件技术,网络技术来取得预期的结果。应急平台的建设需要从硬件与软件两方面着手,只有硬件或是软件都难以完成任务。
针对建设应急平台的客观需要,本文从突发事件应急处置信息平台的理论与实践两方面入手,对应急平台的建设过程中遇到的关键问题进行了深入的研究。本文对以下内容进行了深入研究。
提出了应急预案的建立、组织、存储,评估等理论框架体系。具体包括应急预案基本概念阐述、应急预案在安全生产工作中的地位和作用、应急预案的基本结构、应急预案的类型、应急预案的编制过程以及应急预案的演练;提出了应急预案的数字化表示;给出了基于案例推理的基本过程以及突发公共事件处置过程中如何基于CBR进行推理。
通过利用贝叶斯分类器将类别未知的样本预测为具有最大后验概率的类别,提出了使用TAN分类器来对危险源进行评估的方法。使用概率的方法将危险源判定为具有最大概率的类别,实现了具体的评估过程,并取得了较为理想的实验结果,最终证明了提出的方法的可行性。
应用遗传算法求解资源调度问题,改进了遗传算法求解应急资源调度问题的染色体编码方法,解码方法。提出了基于一点、二点变体的交错交叉变体交叉方法,对于应急资源调度要求每一种资源从出发点到目的点一定要满足路线设计的拓扑排序规则,交错交叉变体能很好地满足要求,实验证明改进后的算法表现更好,能显著提高算法的性能,并且能求得较优的结果。
实现了一个应对突发公共事件应急处理信息平台。针对应急平台的客观需要完成了系统的各功能模块设计,主要内容包括信息处理模块,应急预案模块,预案评估模块,应急资源模块,辅助决策模块,危险源模块,案例库模块,应急常识,法律法规等模块。信息处理模块主要记录事故发生的时间、地点、事故类型等事故本身的自然属性信息。应急预案模块主要实现预案的在线制定、预案的评估等功能。应急资源模块包括整个应急领域的应急队伍、应急专家、应急资源等。辅助决策模块主要实现演练参数的设定、演练现场处置方案的生成、演练数据的汇总、预案的再评估。危险源模块通过具体参数及国家标准对重大危险源进行定量评估。案例库模块存储历史救援案例。应急常识、法律法规模块存储相关规章、法规等,以供应急管理人员查询学习使用。
应急平台的建设与国家的持久发展、人民生存问题息息相关,建立一个功能强大,组织科学的应急平台体系是一个十分复杂的系统工程。应急平台的建设需要各学科、领域的专家及技术人员共同努力合作。为实现我们国家的长治久安、经济的快速发展及实现以人为本的理念都需要有一个强大的处置突发事件的应急信息平台做为后盾。与此同时也必须要认识到一个复杂的功能齐全的应急响应平台系统不是短时间内可完成的,它是一个长期的系统工程。
【关键词】：
【学位授予单位】：吉林大学【学位级别】：博士【学位授予年份】：2010【分类号】：TP311.52【目录】：
Abstract8-14
第1章 绪论14-24
1.1 研究的背景及意义14-15
1.2 应急预案的历史与发展趋势15-18
1.3 应急预案国内研究现状18-20
1.4 应急预案国外研究现状20-22
1.5 本文的研究内容22-24
第2章 突发公共事件与应急预案24-52
2.1 突发公共事件概述24-27
2.2 应急预案概述27-40
2.2.1 应急预案的基本概念27-28
2.2.2 应急预案在安全生产工作中的地位和作用28-29
2.2.3 应急预案的基本结构29-32
2.2.4 应急预案的类型32-35
2.2.5 应急预案的编制过程35-38
2.2.6 应急预案的演练38-40
2.3 预案的数字化表示40-43
2.4 基于CBR 的预案研究43-49
2.4.1 CBR 的基本过程43-44
2.4.2 突发公共事件中的CBR44-46
2.4.3 CBR 应用46-49
2.5 本章小结49-52
第3章 重大危险源的识别与评估52-66
3.1 概述52-58
3.1.1 重大危险源的定义52-53
3.1.2 重大危险源国内外研究现状53-58
3.2 基于贝叶斯分类器的重大危险源评估模型58-62
3.2.1 贝叶斯网络及贝叶斯分类器59-61
3.2.2 基于TAN 的危险源评估模型61-62
3.3 TAN 危险源评估模型的应用62-64
3.4 本章小结64-66
第4章 应急资源调度66-80
4.1 应急资源概述66-67
4.2 应急资源调度求解67-71
4.2.1 编码方法68
4.2.2 解码方法68-69
4.2.3 交叉方法69-71
4.2.4 变异方法71
4.3 仿真实验71-77
4.3.1 测试实验一71-73
4.3.2 测试实验二73-77
4.4 本章小结77-80
第5章 应急平台系统设计与实现80-98
5.1 应急平台建设研究现状80-82
5.2 基础环境平台82
5.3 技术环境平台82-84
5.3.1 J2EE82-83
5.3.2 MVC83
5.3.3 J2EE 和 MVC 技术的优势83-84
5.4 综合应用系统84-90
5.4.1 信息处理85-86
5.4.2 应急预案86-87
5.4.3 应急资源87
5.4.4 辅助决策87-88
5.4.5 危险源88-89
5.4.6 案例库89
5.4.7 应急常识89-90
5.4.8 法律法规90
5.4.9 数据维护90
5.5 模拟演练90-95
5.5.1 模拟演练概述90
5.5.2 演练结果应用90-91
5.5.3 基于演练的一级评估模型91-92
5.5.4 基于演练的多级评估模型92-93
5.5.5 评估函数93
5.5.6 实例说明93-95
5.5.7 基于演练的多级评估95
5.6 本章小结95-98
第6章 结论与展望98-100
6.1 全文总结98-99
6.2 对未来工作的展望99-100
参考文献100-108
作者简介108-109
科研成果109-110
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京公网安备75号基于压缩融合的无线传感网事件检测算法研究--《中国地质大学》2013年硕士论文
基于压缩融合的无线传感网事件检测算法研究
【摘要】：无线传感网的一个重要应用是监控环境或目标对象中是否有事件发生。在实际应用中,传感网恶劣复杂的工作环境容易使节点受到各种干扰因素的影响而产生错误的监测数据,导致传感网对监测区域内的事件产生误判。因此,研究具有容错机制的无线传感网事件检测算法对于提高事件检测的可靠性具有重要的应用价值。同时,无线传感网检测事件时,直接在在海量的监测数据上进行事件检测将使节点因迅速耗尽有限的能量而失效,并影响传感网的生存期。因此,在保证事件检测可靠性的同时,研究具有数据压缩机制的无线传感网事件检测算法,对于降低节点检测事件的能量消耗、提高传感网事件检测的能量有效性并延长传感网的生存期具有重要意义。
本文主要对无线传感网事件检测算法进行了研究,针对目前的无线传感网事件检测算法存在的不足并结合无线传感网的特点,提出了两种无线传感网事件检测算法。本文研究的主要内容如下：
1、简要分析无线传感网的特点对事件检测应用的限制以及对事件检测算法的要求。
2、总结国内外无线传感网事件检测算法的研究现状,并分析目前无线传感网事件检测算法存在的主要问题。
3、针对传感器节点错误监测数据引起的事件误判以及传感网检测事件的时延问题,提出一种容错快速的无线传感网事件检测算法。该算法采用容错机制消除节点错误数据以及故障节点对传感网检测事件的干扰,采用事件预测机制对事件是否发生进行预测,提高事件检测的可靠性和实时性,并在实验中与另外两种无线传感网事件检测算法进行比较。
4、针对无线传感网检测事件时存在的能量有限性与事件检测可靠性问题,提出一种基于SAX压缩的无线传感网事件检测算法。该算法采用SAX符号表示将监测数据压缩为符号,采用Markov模型建立SAX符号模式异常转移概率模型并衡量符号序列异常程度,提高事件检测的能量有效性和可靠性,并在实验中对该算法进行测试,验证其有效性。
本文提出的两种无线传感网事件检测算法,在一定程度上解决了无线传感网事件检测的可靠性、实时性和能量有效性的兼容,具有良好的事件检测综合性能。
【关键词】：
【学位授予单位】：中国地质大学【学位级别】：硕士【学位授予年份】：2013【分类号】：TN929.5;TP212.9【目录】：
作者简介6-7摘要7-8ABSTRACT8-12第一章 绪论12-15 §1.1 研究背景12-13 §1.2 事件检测算法特点13-14 §1.3 论文研究内容14 §1.4 论文组织架构14-15第二章 无线传感网事件检测算法研究15-19 §2.1 基于阈值的事件检测算法15-16 §2.2 基于模式的事件检测算法16-17
2.2.1 基于预定义事件模式的事件检测算法16
2.2.2 基于自学习事件模式的事件检测算法16-17 §2.3 事件检测算法存在的问题17-18 §2.4 本章小结18-19第三章 容错快速事件检测算法19-32 §3.1 概述19 §3.2 事件模型和故障模型19-21 §3.3 事件检测机制21-26
3.3.1 滑动窗口滤波22
3.3.2 多数表决法判决22-24
3.3.3 节点置信水平调整24-25
3.3.4 滑动窗口匹配25
3.3.5 容错快速检测算法25-26 §3.4 仿真实验26-31
3.4.1 实验数据26-27
3.4.2 参数设置27
3.4.3 实验结果27-31 §3.5 本章小结31-32第四章 基于SAX压缩的事件检测算法32-52 §4.1 概述32 §4.2 监测数据的SAX表示32-36
4.2.1 数据的PAA压缩33-34
4.2.2 离散符号化表示34-36 §4.3 事件检测机制36-41
4.3.1 SAX符号异常转移概率模型37-38
4.3.2 全异常概率38-40
4.3.3 基于SAX压缩的事件检测算法40-41 §4.4 仿真实验41-50
4.4.1 实验数据41-43
4.4.2 实验参数设置43
4.4.3 实验结果及分析43-50 §4.5 本章小结50-52第五章 总结及展望52-54 §5.1 总结52 §5.2 展望52-54致谢54-55参考文献55-59
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