基于智能信息融合的火灾联动控制理论与系统研究

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1、基于智能信息融合的火灾联动控制理论与系统研究TheTheoryandSystemResearchofFireLinkageControlBasedonIntelligentInformationFusion一级学科：管理科学与工程学科专业：管理科学与工程研究生：李涛指导教师：沈江教授天津大学管理与经济学部二零一三年十一月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得天津大学或其他教育机构的学位或证书而使用过

2、的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日我是爱天大的！！学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解天津大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权天津大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日中文摘要本文首先介绍了自然灾害所面临的背景来

3、确定灾害预警的自然灾害的脆弱性，脆弱性评估和应急决策模型的基础上研究的一个重要组成部分，为城市灾害应急救援决策的科学决策提供依据。并系统详尽地阐述了自然灾害应急决策理论、自然灾害脆弱性评估理论、多传感器信息融合理论基本内容，并针对应急辅助决策中的决策信息推荐方法做了更为细致的阐述。针对自然灾害承灾体脆弱性评估这一目标进行了特征分析，据此选取多属性决策理论作为自然灾害脆弱性定量评估的基本方法，对自然灾害脆弱性的多属性评估模型的构成及相应的指标体系进行了阐述。其次，针对如何对自然灾害进行有效预警这一问题，通过文献分析及实验设计，提出了基于多

4、传感器的自然灾害预警系统模型，并针对预警过程中的信息获取过程、信息融合过程以及预警决策过程进行了详尽的分析，确定了自然灾害预警系统中的多传感器部署方法以及针对不同信息的两类融合方法。最后针对滨海新区设计了火灾预警实验，获得了2类信息融合产生的预警结果，并对该结果进行了理论分析。论文最后针对预警发出后的快速应急响应问题，为提高决策者临机决策的可靠性，提出了基于自然灾害时间情景的应急决策信息推荐模型。从应急决策中的情景识别和应急方案选择两大阶段出发，建立了应急决策信息推荐的EDIR框架，其中包括应急信息表达模型、案例匹配模型两大基础模型。最

5、后，本文选取了滨海新区某次灾害预警信息为数据来源，进行了模型仿真实验，验证了EDIR模型的有效性。并从信息熵及信息传递的角度，分析了信息传递的效率，从而提高整个系统的预报精度及准确性。本文研究了在分析风险管理的必要过程和设计风险预警临界值时遇到的问题，对项目风险管理实务提供了参考和支持。关键词：自然灾害脆弱性；Petri网；多属性决策；多传感器信息融合；自然灾害预警模型；信息熵ABSTRACTThispaperdescribesanimportantpartofthefoundationofnaturaldisastersfacedby

6、thebackgroundtodeterminethehazardwarningvulnerabilitytonaturaldisasters,vulnerabilityassessmentandemergencydecision-makingmodelbasedonresearch,provideabasisforscientificdecisionmakingurbandisasteremergencyrescue.Andthesystemgivesacomprehensivedescriptionofthenaturaldisas

7、teremergencydecisiontheory,thetheoryofnaturaldisasters,vulnerabilityassessment,multi-sensordatafusiontheorybasiccontent,andforemergencyaiddecision-makinginformationintherecommendedwaytodoamoredetailedexposition.Fornaturaldisastersvulnerabilityassessmentofthecharacteristi

8、csofthetarget,thusselectingmultipleattributedecisiontheoryasthebasicmethodofquantitativeassessmentofvul