基于K-means范例推理的救援物资需求预测

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1、第35卷第2期2017年4月中国民航大学学报JOURNALOFCIVILAVIATIONUNIVERSITYOFCHINAV01．35No．2April2017基于K—means范例推理的救援物资需求预测喻慧，张明，喻珏(南京航空航天大学民航学院，南京211106)摘要：针对低空救援过程中物资需求的模糊性，提出基于K—means范例推理法的物资需求预测。首先，对范例属性用粗糙集进行简约，并计算各属性的权重值；其次，将简约后的范例运用基于DBIndex准则的K—means算法进行聚类分析；然后，计算当前范例与距离最小类中所有范例的相关系数，检索出相似度最大的目标范例，并根据目

2、标范例的消耗量线性求解当前范例的需求量；最后，比较该方法与遗传优化BP算法的准确性．结果表明基于K—means范例推理的预测算法具有更高精度。关键词：K—means：范例推理；粗糙集；需求预测中图分类号：V355．2文献标志码：A文章编号：1674—5590(2017)02—0055—05LowaltituderescuedemandforecastingbasedonK--meansCBRYUHui，ZHANGMing,YUJue(CollegeofCivilAviation,NanjingUniversityofAeronauticsandA5tronantics，Na

3、njin9211106，China)Abstract．Aimingatthefuzzinessofsuppliesdemandintheprocessoflowaltituderescue，aCBR(casebasedreasoning)predictionalgorithmbasedonK—meansisproposed．Firstly，theattributesofcasearereducedthroughroughset，theweightvaluesofattributesarecalculated．Next，aclusteranalysisismade013sim

4、plifiedcasethroughDBIndexK—meansalgorithm；then，correlationcoefficientiscalculatedbetweenthecurrentcaseandeachcaseinthenearestgroup，retrievalingthetargetcasewithmaximumsimilarity．Finally，accordingtothesuppliesoftargetcase，demandofthecurrentcaseisobtained．Arealseismicdataisconductedtocompare

5、theaccuracyofthecmTentapproachandgeneticoptimizationBPalgorithm．ResultshowsthattheK—meansCBRalgorithmhashigherprecision．Keywords：K-means；CBR；roughset；demandforecasting应急救援资源的需求预测受到诸多社会、环境等因素影响，具有很强的时效性和阶段性，同时灾情和物资需求信息具有模糊性和不确定性，灾情发生短时间内获取的信息极为有限，需结合对灾区历史统计数据挖掘基础上进行的资源需求分布预测，以保证预测的准确性。科学合理的

6、应急救援物资需求预测不仅能给灾民提供充足的物资保障，而且能为应急调度策略的实施提供基础数据。因此，对应急救援物资需求进行合理预测是必不可少的救援环节。Guo等Ⅲ针对应急物流的突发性、不确定性和复杂性等特点，提出基于模糊马尔可夫链的应急物资需求预测模型；Sun等[2】采用了两区域间模糊粗糙集方法来对应急物资需求进行预测；Hu[司提出了一个保护灾害节点的基于公差模型的应急需求预测方法；Mohammadi等[4]提出了一种新的基于混合进化RBF神经网络的方法对紧急供应需求量进行预测研究。已有的相关研究并未考虑特征因素间的相关性，而且属性权重的确定在一定程度上仍依赖人的主观判断，大

7、多忽略了对历史灾情数据的信息挖掘，缺乏将历史物资需求数据挖掘规则结合到应急物资需求预测中去，因而难以获得准确的应急救援物资需求。为使预测结果更为准确，本文提出一种基于K—means的范例推理法对低空应急救援物资需求进行预测。一般来说，低空救援过程中首要解决的是效率和收稿日期：2016—09—05；修回日期：2016—10—13基金项目：国家自然科学基金项目(U1233101，7127113)；中央高校基本科研业务费专项(NS2016062)作者简介：喻慧(1992—)，女，湖北孝感人，硕士研究生，研究方向为低空救援