机场应急救援等级与规模决策研究

论文摘要

在民航运输业中,机场是处置民航突发事件、实施应急救援工作的主体。机场应急救援工作需要在短时间内完成危机态势及相关信息的获取、处理、分析以至做出相应的救援规模决策,如果仅仅依靠传统的人工方式完成,极有可能出现决策失误,造成重大损失。因此,借助先进的信息化技术和管理技术,建立合理的机场应急救援等级和规模决策模型,是提高机场应急救援能力的迫切要求。本论文首先对机场应急救援工作的分类分级和救援响应等级两方面进行了详尽的调查,利用动态模糊分级算法对救援响应等级进行决策;其次,建立了救援规模决策样本数据选取的评价指标体系,在选取了性能评价指标后,根据性能评价指标函数建立了基于满意度的救援规模决策数据选取模型,通过利用该模型,对救援资源规模派遣方案的样本数据进行满意度评价,以满意度的值做为数据选取的标准。最后,在深入研究数据挖掘技术和数据库的基础上,构建了机场应急救援规模的数据库,并对数据预处理进行了详细的设计;接下来利用数据挖掘的关联规则挖掘技术,通过Apriori算法,从救援规模数据库中进行救援规模决策规则的挖掘,从挖掘出的规则中得出了相应的救援规模候选方案。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景和意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 本文的主要研究内容
• 1.3.1 研究内容
• 1.3.2 本文的组织
• 第二章 应急救援动态等级决策
• 2.1 引言
• 2.2 机场紧急事故分类与分级
• 2.2.1 紧急事故分类与分级标准
• 2.2.2 机场应急救援响应等级
• 2.3 救援响应等级的动态决策
• 2.3.1 动态模糊分级算法简介
• 2.3.2 动态模糊分级算法的实施
• 2.3.3 算例分析
• 2.4 本章小结
• 第三章 基于满意度的救援规模样本数据选取
• 3.1 引言
• 3.2 满意度原理简介
• 3.2.1 满意解的概念
• 3.2.2 满意解与满意度函数的定义
• 3.2.3 满意问题的一般求解过程
• 3.3 救援规模样本数据选取的满意度模型
• 3.3.1 救援规模数据样本的定义与表达
• 3.3.2 救援规模数据样本的评价体系
• 3.3.3 满意评价模型
• 3.4 算例分析
• 3.5 本章小结
• 第四章 救援规模决策规则的挖掘
• 4.1 引言
• 4.2 规模决策规则的挖掘流程
• 4.2.1 决策规则挖掘流程
• 4.2.2 关联规则挖掘
• 4.2.3 Apriori 算法
• 4.3 救援规模数据库的建立
• 4.3.1 数据库的设计
• 4.3.2 数据预处理
• 4.4 实例分析
• 4.4.1 数据准备
• 4.4.2 参数设置
• 4.4.3 规模决策规则获取
• 4.5 本章小结
• 第五章 研究结论与展望
• 5.1 论文总结
• 5.2 工作展望
• 参考文献
• 致谢
• 在学期间的研究成果及发表的学术论文
• 附录