| 巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用 |
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| 作者姓名： | 庞素琳 |
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| 作者单位： | 1. 暨南大学 公共管理学院/应急管理学院/金融工程研究所, 广州 510520;2. 广东省公共网络安全风险评价与预警应急技术研究中心, 广州 510632 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(71173089); 广东省科技计划项目(2013B021500013, 2012B091000155); 广东省高层次人才项目; 暨南大学创新能力建设项目 |
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| 摘 要： | 本文主要研究巨灾风险大数据处理的应急分类、分解、分拣算法,给出了相应的算法原理和可操作的步骤.首先根据巨灾风险大数据灾害规模巨大的特征,提出了一种用来解决巨灾风险大数据中一级事件的应急分类与二级事件及以下更低级事件的应急分解算法,并以特大地震灾害作为实例进行了算法应用.接着定义了事故灾难度,用来对巨灾风险大数据处理过程中,对各种级别的事故灾难后果进行不同的数字标识.然后提出一种用来解决巨灾风险中大数据快速处理的应急分拣算法,并在汶川地震中大规模灾害的应急救援计划中进行应用.经过采用这样的应急分拣原理,就可以在面对巨灾风险大数据的复杂、繁多和零乱的重灾事件状态下,使整个应急救援方案优化,并能够有条不紊地进行救援.
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| 关 键 词： | 巨灾风险大数据 应急分类分解算法 应急分拣算法 事故灾难度 特大地震灾害 |
| 收稿时间： | 2013-08-27 |
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