本书分为四个部分，包括不同情境下的震灾人员伤亡预测、基于过程控制的应急物资筹集问题、应急响应终止决策方法及各类应急系统的评价等实践性强的前沿性课题。第一部分：不同情境下震灾人员伤亡预测。这部分从三类不同情境分别研究震灾人员伤亡预测问题。一类是从分析震后造成人员受伤的影响因子入手，从承载体减抗风险能力、暴露性和敏感性三个维度提出震伤人员预测指标体系；在预测方法设计上，将模糊逻辑与神经网络方法结合起来，采用动态优化的径向基（RBF）神经网络方法，以提高预测模型的可靠性。二类是将改进的支持向量机运用到震灾人员伤亡预测模型构建中，提出鲁棒小波SVM的震灾伤亡预测模型。三类是通过指标筛选，提出震中烈度、震级、人口密度、房屋损毁面积和地震发生时间5个估计指标，将偏高斯曲线引入到震灾人员伤亡估计中，提出基于修正偏高斯曲线的震灾人员伤亡估计模型。

更多科学出版社服务，请扫码获取。

目录
第一部分 多情境震损人员伤亡预测方法与应用
第1章 基于鲁棒小波v-SVM的震灾人员伤亡预测模型 3
1.1 震灾人员伤亡预测指标 4
1.2 鲁棒小波v-SVM伤亡预测模型 6
1.2.1 模型构建思想 6
1.2.2 模型构建 8
1.2.3 参数确定 10
1.3 数字算例 10
1.3.1 小波核函数的选取和参数的确定 11
1.3.2 人员死亡率预测分析 11
1.3.3 人员受伤率预测分析 13
1.3.4 预测验证 14
1.4 结论 15
第2章 基于偏高斯曲线的震后人员伤亡估计模型 16
2.1 资料选取与指标选择 17
2.1.1 资料选取 17
2.1.2 指标选择 18
2.2 模型选择与修正 20
2.2.1 震灾人员伤亡“两期”规律 20
2.2.2 模型选择 23
2.2.3 偏高斯曲线修正 27
2.3 模型验证 29
2.3.1 样本数据处理 29
2.3.2 模型精度测试 30
2.3.3 敏感性分析 32
2.3.4 模型验证 33
2.4 结论与讨论 34
第3章 基于RBF神经网络的震伤人员快速评估模型 36
3.1 震伤评估指标选取 37
3.1.1 指标初选 37
3.1.2 指标筛选 37
3.2 RBF神经网络 40
3.3 模型应用 41
3.3.1 样本数据及处理 41
3.3.2 基于RBF神经网络的震伤评估模型建立 42
3.3.3 模型训练与测试 42
3.4 结论 43
第二部分 不同阶段应急物资筹集决策
第4章 基于稳定性分析的应急物资储备策略研究 47
4.1 稳定性分析 47
4.1.1 政府与代储企业的共生关系 47
4.1.2 问题描述 48
4.1.3 前提假设 48
4.1.4 模型建立和平衡点求解 49
4.1.5 稳定性分析 50
4.1.6 实物代储决策 51
4.2 结束语 52
第5章 基于数量和成本优化的赈灾物资市场筹集模型 53
5.1 赈灾物资市场筹集量 53
5.2 模型建立及求解 54
5.2.1 问题描述及假设 54
5.2.2 模型建立 55
5.2.3 模型求解 55
5.3 模型应用 58
5.4 结论 60
第6章 震后初期Single-hub应急物资筹集模型 61
6.1 问题描述及假设 62
6.2 符号说明 62
6.3 模型构建、算法设计及验证 64
6.3.1 模型构建 64
6.3.2 模糊区间数处理与算法设计 65
6.3.3 案例验证 70
6.4 结论 75
第7章 震后多Hub混合应急物资筹集网络的优化模型 76
7.1 问题描述与假设 77
7.1.1 符号说明 77
7.1.2 模型构建 78
7.1.3 需求模糊数处理 80
7.2 算法设计 81
7.3 案例验证 85
7.4 结论 90
第三部分 应急响应终止决策方法
第8章 应急物流终止决策的集对分析方法 95
8.1 应急物流终止的决策指标 96
8.1.1 应急物流终止机理与影响因素 96
8.1.2 应急物流终止决策指标及评价等级与标准 97
8.2 应急物流终止决策方法 99
8.2.1 决策方法选择 99
8.2.2 应急物流终止的集对分析与可变模糊集决策 99
8.3 案例应用 102
8.3.1 指标权重 103
8.3.2 各单元应急物流终止决策 104
8.4 结语 105
第9章 基于恐慌度测量的应急物流终止决策 106
9.1 灾后群体恐慌度曲线与应急物流状态曲线的理论分析 106
9.1.1 灾后群体恐慌度曲线与应急物流状态曲线的关系 106
9.1.2 灾后恐慌度曲线与应急物流状态曲线的变动趋势 107
9.2 指标及序列观测数据的获取 107
9.2.1 恐慌度指标 107
9.2.2 应急资源保障测量指标 108
9.2.3 恐慌度序列数据获取的方法 108
9.3 恐慌度预测模型 108
9.3.1 恐慌度与应急物流状态的灰色综合关联度 108
9.3.2 基于GM(1,1)的恐慌度预测模型 110
9.4 模型应用算例 111
9.4.1 问题描述 111
9.4.2 灰色综合关联度 111
9.4.3 GM(1,1)恐慌度预测模型的精度 112
9.5 结束语 113
第10章 灾害应急状态终止的随机决策与仿真 114
10.1 应急状态终止的马尔可夫性 115
10.1.1 基本思想 115
10.1.2 应急状态衡量指标 116
10.2 应急状态终止的马尔可夫链决策过程 117
10.2.1 基本假设 117
10.2.2 应急状态终止的最优停时决策 117
10.3 实例仿真及分析 124
10.4 结论 129
第四部分 几类应急系统的评价方法与应用
第11章 基于改进PP法的农村环境承载力风险评价 133
11.1 环境承载力风险评价指标体系 134
11.2 基于风险熵的评价模型构建 135
11.3 实证分析 138
11.3.1 2002～2016年汶川县农村环境承载力风险等级判断 139
11.3.2 风险趋势预测 140
11.3.3 结果分析 142
11.4 结论 143
第12章 突发事件网络舆情风险评价方法及应用 144
12.1 风险预警指标体系 145
12.2 模型构建 147
12.2.1 模型构建思想 147
12.2.2 模型构建步骤 147
12.3 实例应用 150
12.3.1 样本数据 150
12.3.2 风险预警模型 152
12.3.3 模型验证 154
12.4 结语 155
第13章 赈灾物资市场筹集系统的可靠度分析 157
13.1 赈灾物资市场筹集系统特征 157
13.1.1 赈灾物资市场筹集与筹集系统 157
13.1.2 赈灾物资市场筹集系统的运行特征 158
13.2 赈灾物资市场筹集系统的可靠性逻辑结构 158
13.2.1 赈灾物资市场筹集系统的可靠性框图 158
13.2.2 串-并联系统的可靠度 160
13.2.3 并-串联系统的可靠度 160
13.2.4 赈灾物资市场筹集系统可靠性逻辑结构的确定 160
13.3 有约束赈灾物资市场筹集系统的可靠性优化 161
13.3.1 基于物流量约束的赈灾物资市场筹集系统可靠性优化 161
13.3.2 基于总成本约束的赈灾物资市场筹集系统可靠性优化 163
13.3.3 总可靠度给出时赈灾物资市场筹集单元的可靠度再分配 165
13.4 结论 168
参考文献 169