摘要：为提高地震灾害后伤员的救护质量,从应急救护人员和受伤灾民的匹配问题入手,聚焦伤员转运后送环节,将决策者制定救护人员与灾民匹配方案的过程转化为一对多完全匹配问题,构建决策模型,求解最优匹配方案。首先,从应急环境和双方需求2方面分析匹配影响因素,设计科学可靠的匹配指标体系,并基于匹配指标收集双方信息;然后采用三角模糊数量化双方信息,基于后悔理论刻画决策者对匹配结果的感知效用,以感知效用最大化为目标建立双边匹配决策模型,并运用遗传算法求解;最后,引入“9·5”泸定地震案例,验证模型及算法的有效性。结果表明:基于后悔理论的双边匹配决策模型可以求得决策者感知效用的最大化目标,决策结果满足救护人员和受伤灾民需求,且能够有效规避双方匹配程度过低的匹配方案,提高震灾应急救护质量。

摘要：为解决现有路基震害预测方法主观性强且无法考虑非线性特征的问题,以贝叶斯网络(BN)为框架,将工程经验与历史路基震害样本融合,改进网络参数求解方法,建立一种基于BN的模糊(Fuzzy)-支持向量机(SVM)路基震害预测模型。利用Fuzzy理论求解BN参数的先验概率,同时利用SVM求解BN参数的实际样本潜在概率;基于贝叶斯原理,将先验概率与实际样本潜在概率融合,得到既满足震害工程经验又体现历史震害样本中非线性特性的预测模型。结果表明:将提出的预测模型应用于汶川地震影响区的42个路基隐患点,预测准确率为80.95%。该模型在小样本情况下较传统机器学习方法(以SVM为代表)精度更高;并且,该模型在路基属性不完整的情况下也能有效预测震害等级。

摘要：指出重大危险源的控制,在安全生产中起着重要的作用。阐述了重大危险源的起源、研究现状和未来的发展趋势;论述了有效控制重大危险源的必要性,并介绍了重大危险源控制系统的组成。在借鉴国外重大危险源控制系统的基础上,结合我国安全生产管理的实际情况,就如何建立一个有效的重大危险源控制系统,提出了一些建议。