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多基因变异进化对策在EDSS中应用

最后修改时间：2024-04-15 收藏本文 点赞:6290 浏览:22021 作者：用户投稿原创标记本站原创
【中文】：城市是、区域中人流、物流、信息流、资金流、技术流最为、最为活跃和最有生命力的地方,区域的政治、经济、文化和科技中心。,城市其特殊的人口和财富的,社会的复杂性和设施的脆弱性,无时无刻不面临着突发事件的挑战。发达在城市突发性、灾难性事故的应急处置运用了先进的管理手段和工程技术,从而使财产损失和人员伤亡大大减少。城市应急决策支持系统(Emergency Decision Supports System,简称EDSS)是发达为城市应急管理的辅助手段,用来管理者对应急事件做出、准确的决策,我国与发达相比,对EDSS的研究已相对。基于述情况,加强对城市应急管理决策支持系统的研究,而,推理算法是城市应急决策支持系统的核心组成,推理算法的好坏决定EDSS的效率。旨在改善的进化对策(Evolution Strategies, ES),较之传统进化对策具有更好的收敛度和准确度,并研究该改善算法在城市应急决策支持系统应用,使得EDSS具有更高的效率。对EDSS了,系统的定义、研究近况、功能和数据流;接着对进化对策了研究,基于多基因变异的改善进化对策,在文中给出了的算法设计和算法,并实验证明了该改善算法的性;,为了提高系统的效率,将人工神经网络应用与EDSS中,对应急事件报警信息预处理,增加了模糊知识、隐性知识的信息含量,于提高层推理决策的准确性;然后使用多基因变异进化对策对应急事件推理决策,给出了的算法推理流程和,并用实验证明了策略的性;,完整的仿真实验,证明了基于多基因变异进化对策的EDSS系统结构、系统流程系统功能的性。
【词】：突发公共事件城市应急决策支持系统应急推理决策进化对策多基因变异人工神经网络
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  • 3-4
  • Abstract4-9
  • 章 绪论9-13
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 研究目的及意义10-11
  • 1.2.1 研究目的10
  • 1.2.2 研究意义10-11
  • 1.3 研究策略和论文框架11-13
  • 1.3.1 研究策略11
  • 1.3.2 论文的组织结构11-13
  • 章 城市应急决策支持系统13-25
  • 2.1 13-19
  • 2.1.1 决策支持系统13-15
  • 2.1.2 数字城市15
  • 2.1.3 城市应急管理系统15-17
  • 2.1.4 城市应急决策支持系统17-19
  • 2.2 EDSS 国内外研究近况19-21
  • 2.2.1 国外研究近况19-20
  • 2.2.2 国内研究近况20-21
  • 2.3 城市应急决策支持系统浅析浅析21-25
  • 2.3.1 系统功能21-22
  • 2.3.2 系统需求22
  • 2.3.3 系统数据流22-23
  • 2.3.4 系统开发23-25
  • 章 新的改善进化对策25-36
  • 3.1 进化算法25
  • 3.2 进化对策25-28
  • 3.2.1 进化对策原理25-26
  • 3.2.2 进化对策算法26-28
  • 3.2.3 进化对策改善研究28
  • 3.3 基于多基因变异的改善进化对策28-33
  • 3.3.1 算法设计28-30
  • 3.3.2 算法流程30-31
  • 3.3.3 收敛度浅析浅析31-32
  • 3.3.4 局部极值逃逸能力浅析浅析32-33
  • 3.4 仿真实验与浅析浅析33-35
  • 3.5 35-36
  • 章 应急事件报警信息预处理36-46
  • 4.1 36-37
  • 4.2 人工神经网络在EDSS 应用37-41
  • 4.2.1 神经网络预测模型优点37
  • 4.2.2 体系结构37-38
  • 4.2.3 BP 神经网络38-39
  • 4.2.4 算法设计39-41
  • 4.3 BP 神经网络实验与浅析浅析41-46
  • 4.3.1 各层神经硕士论文网数目的确定41
  • 4.3.2 网络学习参数的选取41-42
  • 4.3.3 激励函数选取42
  • 4.3.4 模型应用与浅析浅析42-46
  • 第五章 基于多基因变异进化对策的应急推理决策46-59
  • 5.1 系统体系结构设计46-48
  • 5.1.1 子系统接入层47
  • 5.1.2 专业数据库层47
  • 5.1.3 通信支撑平台层47
  • 5.1.4 中心应用系统层47-48
  • 5.1.5 用户界面层48
  • 5.2 应急的定义及性质48-50
  • 5.3 最优方案浅析浅析50-51
  • 5.4 最早应急开始时间求取51-52
  • 5.5 仿真实验设计52-54
  • 5.5.1 生成初始群体53
  • 5.5.2 适应度计算53
  • 5.5.3 产生新群体53-54
  • 5.5.4 计算新个体适应度54
  • 5.5.5 选择54
  • 5.5.6 迭代54
  • 5.6 实验结果与浅析浅析54-59
  • 第六章 实验结果与浅析浅析59-68
  • 6.1 实验设计59-61
  • 6.1.1 实验数据59-60
  • 6.1.2 开发环境60-61
  • 6.1.3 实验环境61
  • 6.2 实验61-66
  • 6.2.1 数据输入61-63
  • 6.2.2 神经网络训练与检测63-64
  • 6.2.3 推理决策64-66
  • 6.3 实验结果与浅析浅析66-68
  • 第七章 与展望68-70
  • 7.1 论文总结68-69
  • 7.2 工作与展望69-70
  • 文献70-73
  • 攻读学位期间发表的学术论文73-74
  • 致谢74

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