自然災(zāi)害應(yīng)急物資需求預(yù)測方法研究.pdf

1、近年來，自然災(zāi)害頻繁發(fā)生，給我國的經(jīng)濟發(fā)展和人民生命財產(chǎn)和帶來重大損失。應(yīng)對自然災(zāi)害時必然需要大量的應(yīng)急物資，它是救災(zāi)工作的物質(zhì)基礎(chǔ)和基本保障，對應(yīng)急物資需求的分析和研究至關(guān)重要。我國應(yīng)急物流發(fā)展尚處于起步階段，應(yīng)急物資管理中還存在著諸多問題，特別是應(yīng)急物資需求量不明確，在救災(zāi)過程中出現(xiàn)應(yīng)急物資短缺等問題。為了提高應(yīng)對自然災(zāi)害的能力和處理效率，有必要對應(yīng)急物資需求數(shù)量的預(yù)測問題進行深入研究。
　　 本文以預(yù)測應(yīng)急物資需求量為研究

2、對象，首先對國內(nèi)外在應(yīng)急物資需求預(yù)測方面的研究進行了探討，分析了各種預(yù)測方法的優(yōu)缺點。然后，文中基于不同的應(yīng)急環(huán)境，根據(jù)案例推理、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)急物資需求預(yù)測中應(yīng)用的不足，結(jié)合各自的基本原理和算法流程，提出了兩種優(yōu)化算法的預(yù)測模型。在歷史數(shù)據(jù)比較齊全，宏觀上預(yù)測整個救災(zāi)情況時，比較適合選擇基于粗糙集理論的案例推理預(yù)測模型；在歷史數(shù)據(jù)不完備，存在特殊案例或臟數(shù)據(jù)時，選用基于遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測模型。由于自然災(zāi)害歷史案例數(shù)據(jù)多而雜，勢必

3、影響案例推理的效率，因而本文利用粗糙集的知識約簡，根據(jù)不同的應(yīng)急物資客觀地提取相應(yīng)的關(guān)鍵影響因素，忽略非關(guān)鍵因素，再根據(jù)關(guān)鍵因素進行案例檢索等操作；同時，根據(jù)粗糙集的屬性重要度來客觀確定案例匹配中需要的屬性權(quán)值。這種方法不僅縮短了檢索時間，降低了計算成本，而且提高了預(yù)測的科學性和客觀性。另外，根據(jù)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在應(yīng)急物資需求預(yù)測中的應(yīng)用，針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測過程收斂速度慢，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定等問題，利用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的初始權(quán)值和閾值，提