基于模型集成的突发事件舆情分析与趋势预测研究

近年来,突发事件发生后,事件演进受网络舆情的影响越来越大,分析突发事件发生后网民情绪并进行预测,可为政府部门的应急管理和策略设计提供有效支撑,赢得宝贵的时间.本文提出了一个基于模型集成的微博情感分析与预测模型,对突发事件微博舆情进行情感分类与趋势预测.为了更准确地分析微博情感与未来走势,首先,利用多模型集成策略对突发事件相关的单条微博进行情感分析;接着,将单条微博情感进行集成,形成微博情感时间序列;再次,利用多模型集成思路对微博情感的未来走势进行预测;最后,通过实例验证提出方法的有效性.实证结果表明,集成模型较传统分类在微博情感分析上具有优势,集成模型较传统回归模型在微博情感走势预测同样具有明显优势,可以取得较高的预测精度.     

基于知识元的突发事件风险熵预测模型研究

突发事件风险预测中受到多因素高维数据和小样本数据信息不完备的约束,无法定量识别和描述事件风险的不确定性.本文根据突发事件已认知的知识要素描述事件的共性本体特征,构建了基于知识元的突发事件风险预测模型.该模型利用状态监测系统的实时数据,根据最佳投影方向对观测样本数据进行降维,将投影特征值隐含的风险信息在风险指标论域内进行扩散,获得突发事件不同风险等级发生的概率,利用风险熵预测突发事件发生的可能性.以2008年长沙突发雨雪冰冻事件为例,对提出的风险预测方法的可行性和有效性进行了验证.研究结果表明,基于知识元的突发事件风险熵能够定量地反映概率事件发生时传递的风险信息,可为应急管理部门科学决策提供依据.     

基于实时数据的应急交通疏散仿真方法研究

突发事件应急管理是非常态复杂系统问题,目前缺乏有效的研究手段.由于突发事件发生频率低,演化模型不明确,不确定性高的特点,在常态下广泛适用的传统仿真模型和基于数据的模型,通常难以直接应用在非常态情景中.本文提出了基于实时数据的应急交通疏散仿真方法,通过融合仿真模型和数据分析技术,使仿真系统能够兼容常态与非常态仿真计算,增强了其在非常态下的适应能力.本文以大规模交通疏散为例设计了仿真方法,该方法可以提高应急状态下交通仿真系统的预测准确性,并有能力提供多种事件的可能发生方向,为交通疏散应急管理提供决策支持.     

面向突发事件应急决策的情景建模方法

情景是非常规突发事件应急决策的基础和依据.针对情景建模中跨学科、跨领域的知识支撑和对事件经验知识依赖的不足,本文从事件本身、事件属性以及属性间关系三个角度对非常规突发事件的情景进行刻画,提出了一种基于知识元的情景表示模型;在此基础上,针对非常规突发事件的不确定性特点,运用贝叶斯网络扩展知识元模型的不确定性表示和推理,构建了适用于情景推演的贝叶斯网络模型,解决了非常规突发事件情景的不确定推演问题;最后,通过舟曲泥石流事件验证本文提出的模型与实际情况相符,能够为非常规突发事件应急决策提供科学有效的辅助支持.     

面向应急管理的人工社会元建模方法

针对非常规突发事件应急管理建模的需要探索新的方法,面向应急管理的人工社会元建模方法尝试利用元模型描述人工社会基本要素,利用领域建模方法刻画应急管理领域模型,采用模型变换和代码生成支持计算实验.本文以公共卫生突发事件应急管理研究为案例,利用人工社会元建模方法构造了人工社会元模型、突发事件模型、应急管理模型,并采用仿真模型代码生成技术直接产生计算实验模型代码框架.案例的构造过程表明面向应急管理的人工社会元建模方法是一种自洽的、贴近应急管理问题研究的建模方法,可以在集成项目的工作中发挥重要的作用.     

突发事件情境重构中的模糊规则推理方法

突发事件的复杂情境涉及自然、人文、组织、资源等因素, 提升对事件情境的认知能力, 分析事件发展的可能态势并建立有效应对是"情景-应对"研究的重要课题. 利用情境重构方法建立突发事件的参考情景, 可以弥补突发事件实时信息的不完备性, 是进行态势预测并建立应对决策的有效方法. 在分析事件情境要素的构成以及情境与情景构成关系基础上, 构建了由情境要素识别到建立情景描述模糊规则, 再到通过规则推理方法建立事件态势分析的参考情境库的研究思路. 给出了情境重构中的模糊规则设计与案例.     

面向突发事件的复杂系统应急决策方法研究

突发事件应急决策问题具有典型的复杂系统特性,本文深入分析了传统决策问题和应急决策问题的差异,考虑应急决策问题的特殊约束条件,提出了面向突发事件的复杂系统应急决策方法——"基于跨域仿真的应急决策方法",该方法由三条基本准则、跨域仿真模型、基于跨域仿真的决策支持模型三部分组成.三条基本准则包括动态锚定、有效策略、底线原则,分别针对应急决策面临的决策目标动态不确定、方案评估缺乏评价依据、决策调整难以实施三大难题给出了解决途径;跨域仿真采用"数据-模型"融合的方式解决突发事件仿真的"仿不准"难题;基于跨域仿真的决策模型实现了复杂突发事件的有效决策.本文提出的基于跨域仿真的应急决策方法具有一定的方法论意义,可推广适用于多种具有复杂系统特征的广义决策问题.     

基于隐马尔可夫模型的突发事件新闻报道的爆发性分析

突发事件新闻报道数量的变化反映了突发事件自身发展态势以及媒体和公众对事件的反应的变化,是应急管理决策信息的重要来源。本文基于隐马尔可夫模型对突发事件新闻报道的爆发性进行了建模,以反映突发事件新闻报道数量的变化趋势。本文还提出了使用时间序列聚类算法去识别突发事件新闻报道数量的演化模式。对28起突发事件新闻报道的实验分析表明,本文提出的爆发性建模方法能够详细和准确地描述突发事件新闻报道数量的变化。此外,本文从这28起突发事件新闻报道数量的时间序列中识别了四类演化模式并分析了每一类的特征。     

基于系统动力学的危化品水污染突发事件中网络舆情危机应急策略研究

鉴于危化品强腐蚀性、剧毒等特性,其突发泄露事件,特别是水污染突发事件,将对人民生命安全和财产安全造成严重威胁,从而引发网络舆情危机.本文基于系统动力学,深入分析危化品水污染突发事件中网络舆情的扩散演化规律,以探索有效的危机应急策略.新模型包括网民子块、网媒子块和政府子块三个子模块,受到危化品水污染突发事件的直接影响,并影响着突发事件的发展演化.以五个危化品水污染突发事件为案例,实证研究验证并分析了仿真模型的有效性和实用性;在此基础上,对不同危机应急策略进行了模拟.政策仿真结果表明:提高官方新闻透明度、政府危机处理力度、政府响应效率能有效控制并引导网络舆情的扩散与传播.     

基于系统动力学的应急物资调运速度影响因素研究

应急物资调运是应对非常规突发事件的重要环节,本文基于系统动力学,从政府应急管理的视角出发,研究影响应急物资调运速度的主要因素.本文将应急物资按需求分为两类——累积性需求物资和非累积性需求物资,并在此基础上构建了应急物资调运的一般系统动力学模型,并以2005年吉林石化双苯厂爆炸导致的松花江水污染事件为例,以当时最紧缺物资——活性炭的调运进行仿真验证.研究发现:在应急物资的补给过程中,政府对突发事件信息的反应时滞和政府应急物资调度能力起到了决定性作用.研究结果对于政府提高应急物资调运速度进而更好地应对非常规突发事件具有重要参考价值.     

基于知识元的非常规突发洪水事件演化风险研究

为解决非常规突发洪水事件风险分析中所存在的多因素高维数据与小样本数据信息不完备问题,将非常规突发洪水事件系统进行粒度分解,在知识元层建立基于投影寻踪及信息扩散的非常规突发洪水事件演化风险分析模型.利用知识元理论,将事件间的演化风险转变为事件所处情境内承灾载体状态属性变化引发输出属性变化的风险.根据承灾载体知识元内部状态属性阀值建立后续事件演化规则,利用投影寻踪方法与信息扩散理论,将监测样本所包含风险信息扩散到输出属性的风险指标论域控制点,计算事件演化概率分布,确定非常规突发洪水事件演化风险.以桃曲坡水库为例,在上游发生暴雨的情景下,计算水库水位上升向漫坝事件演化风险.实例分析结果表明,该演化风险分析模型能够根据风险等级标准和少量监测数据,对非常规突发事件风险概率分布进行动态定量分析与评估,帮助应急决策者实时掌握事件发展状况,及时做出应急响应,减少次生事件所造成的损失.     

基于知识元的应急决策知识表示与生成方法

非常规突发事件应急决策是一类应急状态下的复杂系统决策问题,快速生成应急决策知识是解决这类问题关键.本文从不同科学域的共性整体特征出发,构建应急决策知识元模型,为多领域、多学科显性知识和隐性知识的表示与融合提供支持.在此基础上,本文首先基于知识元模型生成个体知识,然后通过GRA-T(grey relation analysis and TOPSIS)方法确定决策主体考虑问题的权重,再使用WGRG(weight grey relation grade)融合算子将专家知识整合成系统性的应急决策知识,为保证应急决策的及时性、科学性和有效性提供知识支持.最后,通过数值算例和地铁火灾突发事件案例分别验证GRA-T和WGRG方法的优越性以及应急决策知识表示和生成方法的实用性和科学性.     

基于滚动优化策略的成像侦察卫星应急调度方法

针对成像侦察卫星应急调度问题进行研究, 在分析主要约束条件的基础上, 构建了多星调度问题的约束满足模型. 根据应急任务具有独立到达时刻与执行截止期需求的特点, 提出了基于滚动优化策略的调度算法. 该策略采用周期驱动与事件驱动相结合的混合驱动模式, 可将调度过程划分为一系列静态的调度区间. 通过优化各区间内任务的规划方案, 实现应急任务的动态调度. 在问题求解过程中, 将滚动优化策略与启发式算法结合, 形成了三种应急调度算法. 最后通过仿真实验, 对不同算法的调度效果进行对比, 验证了滚动优化策略的有效性.     

企业联盟投资策略模糊决策分析

针对两个互补型企业构成的企业联盟,同时考虑企业相关性和鼓励投资的激励措施,提出一种投资决策模型;应用模糊优化技术对该投资策略进行决策分析,由此确定了企业联盟获得最大总利润的最优投资策略;实例分析证明了该方法的有效性.是企业联盟确定投资和利润分成可以借鉴的决策方案.     

巨灾风险大数据处理应急分类、分解、分拣算法与应用

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.     

不完全信息下非常规突发事件应急决策缺失数据处理模型

针对层次分析法和网络分析法在"情景-应对"型非常规突发事件应急决策中应用时,由于决策时间的紧迫性、决策信息的不完全性、专家经验和人的认知能力有限性等因素导致的专家决策判断矩阵数据不一致和缺失问题,提出用未知数填充缺失元素以获取准完全矩阵,再建立对数均值诱导偏差矩阵模型来求解未知数的缺失数据处理方法,并通过应急案例进行了仿真实验,实验结果验证了本模型的有效性.本模型充分利用原始应急决策判断矩阵信息,不需要计算残缺矩阵的权向量,所求解出的缺失数据估计值满足全局一致性条件,能辅助应急决策者智能处理和估计应急决策判断矩阵缺失数据.     

社会网络环境下基于犹豫度和一致性的大群体决策方法

针对社会网络环境下,决策成员偏好为直觉模糊数的大群体决策问题,提出一种新的决策方法.根据决策成员的社会网络关系,利用Louvain社区发现算法进行决策成员社区划分,并利用节点的度中心性和紧密中心性确定基于社会网络结构的决策成员权重和分区权重.进一步,提出新的直觉模糊数距离公式,并引入犹豫度,获取分区的犹豫水平和一致性,进而确定基于犹豫度和一致性的分区权重.在此基础上,有效融合基于社会网络结构和基于犹豫度和一致性的分区权重,确定分区综合权重,进而对备选方案进行排序.最后,通过生态安全案例分析验证本文方法的有效性,对比分析显示了所提方法的优势和合理性.     

结合社交媒体数据的城市交通事件可视分析方法

社交媒体中的文本内容可对交通量数据进行补充,为此提出一个交通事件可视分析方法。建立交通事件文本处理模型,提取事件的描述信息;基于图嵌入算法学习道路节点属性的向量表示,建立道路相似性模型;结合核密度模型建立交通事件发生概率预测模型;设计了一个交互式可视分析界面对于交通事件进行可视分析与探索。通过交通信息抽取、道路相似性度量以及交通事件交互预测等案例分析,验证了所提方法的有效性,可以辅助交通部门管理决策。     

基于距离熵的应急决策层信息融合方法

通过分析决策层信息融合和应急决策的特点,并考虑到应急决策对客观性、科学性的要求,提出了基于距离熵的应急决策层信息融合方法.首先基于知识元模型进行融合集的获取,并实例化知识元形成信息单元,为融合提供基础信息对象;然后在传统熵权法的基础上,添加对信息间欧式距离的测度,提出"距离熵"的概念,并据此实现局部融合权重和全局融合权重的获取,利用线性加权分别计算局部融合结果和全局融合结果.最后,通过算例验证了方法的优越性和在应急领域的适用性.同其他方法相比,本文提出的方法能有效解决决策层信息融合中融合知识库巨量性和融合结果的客观性、科学性不足等问题.