面向案例消耗推理的应急物资预测

doi:10.3778/j.issn.1002-8331.2007-0036

摘要/摘要

摘要：

面向案例推理（基于事例的推理，CBR）的应急物资需求预测中，针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究，给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数；针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义，确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数，采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整，减小老旧案例的权重，进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响，再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例，从而决策出目标案例的处理方案；通过进行地震实例分析，验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。

关键词: 应急物资, 案例推理（加州承载比），粗糙集, 消耗策略

摘要：

在应急物资需求预测的案例推理中，针对旧案例影响推理结果准确性的问题，提出了一种基于案例推理和消费策略的应急物资预测方法。首先，通过计算粗糙集的属性依赖性，确定案例属性之间的权重系数。其次，根据地震应急数据的特点，提出了消费策略的定义，确定了消费函数、消费参数和消费区间参数，利用消费策略优化和调整每个案例的相似度，弱化旧案例的权重，不同程度地减弱旧案例对案例匹配结果的影响，然后从案例数据库中检索与目标案例的最佳匹配，得到目标案例的处理方案。最后，通过对一个地震案例的分析，证明了参数调整后案例消耗推断的预测结果精度较高。因此，该方法可用于应急救援物资的预测。

关键词： 应急物资，基于案例推理（CBR），粗糙集，消费战略

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