FAO控制中心应急决策认知建模与评价
基于多目标决策的应急预案评价方法研究
基于多目标决策的应急预案评价方法研究引言：在现代社会，应急预案的制定和评价对于保障公众的生命安全和财产安全具有重要意义。
然而，由于应急预案所涉及的多种目标和复杂性，如何有效地评价和改进应急预案的质量成为一项迫切需要解决的问题。
本文旨在探讨基于多目标决策的应急预案评价方法，为应急管理部门提供科学合理的决策依据。
一、应急预案的综合评价指标设计在进行应急预案的评价前，需要设计一套科学合理的综合评价指标。
综合评价指标应涵盖应急预案的各个方面，包括应急响应速度、应急资源调配能力、应急预案的建设水平等。
同时，还应考虑各项指标之间的相互关系，确保评价结果的准确性和可靠性。
二、层次分析法在应急预案评价中的应用层次分析法是一种常用的多目标决策方法，可以将复杂的问题分解成层次结构，并通过对各层次元素之间的比较进行权重的确定。
在应急预案评价中，可以使用层次分析法确定各项指标的权重，进而评估应急预案的综合质量。
通过这种方法，可以量化地分析应急预案在不同方面的优劣，并为应急管理部门提供改进建议。
三、模糊综合评价方法在应急预案评价中的应用与层次分析法相比，模糊综合评价方法更能体现评价指标的不确定性和模糊性。
在应急预案评价中，往往存在一些定性指标或难以量化的指标，而模糊综合评价方法可以通过模糊数学理论对这些指标进行分析和权重确定。
通过模糊综合评价方法，可以更全面地评估应急预案的质量，促进应急管理水平的提升。
四、遗传算法在应急预案优化中的应用应急预案的优化是提高应急能力和响应效率的重要手段。
遗传算法作为一种优化算法，可以模拟生物遗传和进化的机制，通过进化操作获取优化解。
在应急预案中，可以利用遗传算法对各项预案指标进行优化，找到最优的应急方案。
通过遗传算法的应用，可以提高应急预案的实用性和适应性。
五、案例分析：某城市应急预案的评价与改进通过对某城市应急预案的评价与改进实施案例的分析，可以进一步验证本文介绍的基于多目标决策的应急预案评价方法的科学性和可行性。
应急大模型方案
应急大模型方案一、引言应急大模型是一个针对紧急情况的综合性应急响应计划，旨在为各类突发事件提供全方位的应对措施。
本文将从几个关键方面介绍应急大模型的构建和实施。
二、背景在现代社会，各种自然灾害和人为事故层出不穷，给人们的生命和财产安全带来了巨大威胁。
为了更好地应对这些突发事件，应急大模型应运而生。
三、构建应急大模型的重要环节1. 风险评估与预警系统在构建应急大模型时，首先需要建立一个完善的风险评估与预警系统。
通过收集和分析相关数据，对潜在的风险进行评估，并及时发布预警信息，以便为应急决策提供科学依据。
2. 应急资源调度与管理应急大模型需要建立一个高效的资源调度与管理系统，包括人员、物资、设备等方面的资源。
通过合理的规划和组织，确保各类资源能够迅速调配到需要的地方，最大限度地减少损失。
3. 信息共享与协同机制在应急响应过程中，各个部门和单位之间的信息共享和协同是至关重要的。
应急大模型需要建立一个高效的信息共享平台，促进各方之间的沟通与合作，提高应急响应的效率和准确性。
4. 灾后恢复与重建应急大模型的目标不仅仅是在紧急情况下提供应对措施，还需要考虑到灾后的恢复与重建工作。
应急大模型需要制定相应的灾后恢复计划，包括人员安置、基础设施修复等方面的内容，以帮助受灾地区尽快恢复正常生活。
四、实施应急大模型的挑战和对策1. 多方面的合作与协调应急大模型的实施需要各方的积极配合和协同工作。
为此，需要建立一个统一的指挥体系，明确各方责任和权限，加强沟通与协调，以应对复杂多变的紧急情况。
2. 专业人才的培养与培训应急大模型需要专业的人才支撑，包括应急管理、危机处理等方面的专业人员。
因此，需要加强相关领域的培养和培训，提高应急响应的专业素养和能力。
3. 技术支持与创新随着科技的不断发展，应急大模型也需要不断创新和更新。
利用先进的技术手段，如人工智能、大数据等，提高应急响应的准确性和效率，为应对突发事件提供更强有力的支持。
应急指挥与决策支持系统
通过部署各种传感器，实时监测环境、设施和人员状况，收集数据并传输至系统进行分 析。
物联网技术
将物理设备、车辆、建筑物等物品通过网络连接，实现信息交换和远程控制，提升应急 响应速度和效果。
大数据分析与挖掘技术
大数据处理
对应急指挥与决策支持系统产生的大量 数据进行高效存储、处理和分析，提取 有价值的信息。
• 应急指挥与决策支持系统的挑战与 解决方案
• 未来展望
01
应急指挥与决策支 持系统概述
定义与特点
定义
应急指挥与决策支持系统是一种集成了信息技术 、通信技术、地理信息技术等多领域的智能化系 统，旨在提高应急响应的速度和效率，为决策者 提供全面的信息和辅助决策支持。
集成性
系统集成了多种技术和信息资源，能够实现跨部 门、跨领域的协同工作。
应急指挥与决策支持 系统
THE FIRST LESSON OF THE SCHOOL YEAR
汇报人：可编辑
2024-01-02
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统概述 • 应急指挥与决策支持系统的核心功
能 • 应急指挥与决策支持系统的技术实
现
目录CONTENTS
• 应急指挥与决策支持系统的应用场 景
人工智能与机器学习
利用AI和机器学习技术，实现自动化预警、智能决策和快速响应 。
大数据分析
通过大数据分析，实时监测和预测突发事件，提高预警准确性和响 应速度。
物联网与传感器技术
利用物联网和传感器技术，实现全方位、多维度的信息采集和监控 。
系统集成与优化方向
多部门协同
加强各部门间的信息共 享和协同作战，提高整 体应急响应能力。
媒体传播
基于灰色多层次评价方法的应急预案实施效果评价模型研究
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｅ ｎ ａ ｉｎ ｅ ｆ ｃ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｍｏ ｅ ｆｅ ｒ ｅ ｃ ｓ ａ ｃ ｎ ｉ ｌ ｍｅ ｔ ｔ ｆｅ ｔｅ ａｕ ｔｏ ｄ ｌｏ ｍｅ ｇ ｎ ｙ ｏ
法。
价主要集 中于突发事 件发生之 前对应 急预案 文本进 行 的事前
评 价或者对应急预案 的实施 过程进行 评价 ， 大多是 定性 的 ， 且
对应 急预案 的实施效 果进行 事后评 价 的研 究还很 少。事前 对
应急 预案从 制定 以及要素 内容 等角度进 行评价 ， 以保证应 急 可
收 稿 日期 ：２ １—２ ２ ；修 回 日期 ：２ １ ．３ ２ ０ ２ ０ ０ ０ ２ ０ —６
Ｗａｇ ｎ 等人 评价 了某些公共卫生突发事件预案培训 的效果 。 ｄ 预案实施过程评价 。于瑛英 借鉴项 目管 理中 的后评 ） 估理论 ， 使用网络计 划方法来 描述应 急预案 的实施过 程 ， 析 分 操作过程 的合理性 以及实施过程 中可 能出现的问题及原 因 ， 并 在网络计划 的基础 上分 析关键路线 。
第２ ９卷 第 ９期
２１ ０ ２年 ９ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｏ ｕ ｅ ｓ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣ ｍｐ ｔｒ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ９ Ｎｏ ９ １２ ．
Ｓ ｐ． ２０１ ｅ ２
基 于 灰 色 多 层 次 评 价 方 法 的 应 急 预 案 实 施 效 果 评 价 模 型 研 究
Ｋｅ ｒ ｓ ｍｕｔ— ｖ ｌａ ｄ ｇｅ ｖ ｕ ｔ ｎ ｍｅｈ ｄ；ｅ ｒ ｅ ｃ ｌｎ ；ｉ ｌｍｅ ｔｔ ｎ ｅｆ ｃ ｖ ｕ ｔ ｎ ｙ ｗｏ ｄ ： ｌ ｌ ｅ ｎ ｒｙ ｅ ａ ａｉ ｔｏ ｉｅ ｌ ｏ ｍｅ ｇ ｎ ｙ ｐ ａ ｓ ｍｐ ｅ ｎ ａｉ ｆ ｔ ａ ａｉ ｏ ｅ ｅｌ ｏ
应急能力评估模型的构建与研究金凯凯吴冰心沙策
应急能力评估模型的构建与研究金凯凯吴冰心沙策发布时间：2021-11-23T08:14:32.935Z 来源：基层建设2021年第25期作者：金凯凯吴冰心沙策[导读] 城市应急能力评估是城市突发公共事件管理中的重要内容浙江安防职业技术学院浙江温州 325016摘要：城市应急能力评估是城市突发公共事件管理中的重要内容，构建城市应急能力评估模型，能够有助于提升城市应急管理能力和政府部门应急响应能力。
鉴于此，本文主要通过层次分析法建立评估模型，通过定量分析解决城市应急能力评估的问题，确保城市应急能力评估的客观准确性，从而为城市安全保障提供有效的参考。
关键词：城市应急能力；层次分析法；评估模型对城市进行应急能力评估主要是为城市应急系统建设和完善提供可靠的支持。
由于评估工作涉及到较多的内容，收集的样本数据非常多，因而管理和计算存在较大的难度，同时，有关评估方法的选择也会对评估工作的效果产生影响。
所以，建立一套有效的评估模型对于城市应急能力评估有重要的意义。
通过评估模型的量化分析，能够较好的提升评估指标权重的科学性。
文章基于层次分析法建立城市应急能力评估模型，为城市应急系统建设提供了可靠的支持。
1.评估指标的确定对城市应急能力进行评估时，涉及面较广，因此有较多的影响因素，且各个影响因素之间也具有较为复杂的关联。
为了能够确保选择的评估指标具有科学合理性，并且符合城市突发事件特殊性和普遍性相结合的原则，结合有关城市应急能力评估已有的经验，使用理论分析法以及Delphi法，选择出可以综合性反映城市应急能力的因素，从而建立应急救援能力评估指标体系。
具体如下表1所示。
表1 城市应急能力评估指标体系目标层（A）准则层（B）指标层（Bij）城市应急能力（A）预防能力（B1）编制应急预案情况（B11）应急救援知识宣传情况（B12）应急储备物资情况（B13）突发事件监测情况（B14）预警及时性和准确性（B15）应急能力（B2）指挥部门到达现场的速度（B21）救援速度（B22）人员安置情况（B23）应急物资发放情况（B24）应急联动部门信息沟通情况（B25）恢复能力（B3）恢复社会秩序情况（B31）恢复公共基础设施情况（B32）2.确定评估指标权重层次分析法主要是指将具有复杂性的问题分解为多个因子，然后根据这些因子之间的支配关系分成具有递阶层次的结构，借助两两相比较的方法明确各层次中因子之间的重要性，利用决策者的综合判断，对其相对重要性进行排序。
数学建模在应急管理决策中的应用有哪些
数学建模在应急管理决策中的应用有哪些在当今复杂多变的社会环境中，各类突发事件层出不穷，如自然灾害、公共卫生事件、事故灾难和社会安全事件等。
这些突发事件往往具有不确定性、复杂性和紧迫性等特点，给应急管理决策带来了巨大的挑战。
数学建模作为一种有效的工具，能够为应急管理决策提供科学的依据和支持，帮助决策者在有限的时间内做出最优的决策，从而有效地降低损失、保障人民生命财产安全。
一、数学建模在应急资源调配中的应用应急资源的合理调配是应急管理中的关键环节之一。
在突发事件发生后，如何快速、准确地将有限的资源（如医疗物资、救援设备、食品和饮用水等）分配到受灾地区和受灾群众手中，是关系到救援效果和受灾群众生命安全的重要问题。
数学建模可以通过建立资源调配模型，综合考虑受灾地区的需求、资源的供应、运输成本和时间限制等因素，制定出最优的资源调配方案。
例如，在地震灾害发生后，需要向多个受灾地区调配医疗物资。
可以建立一个线性规划模型，以满足各个受灾地区的医疗物资需求为约束条件，以运输成本和时间最小化为目标函数，通过求解这个模型，可以得到最优的医疗物资调配方案，确保医疗物资能够在最短的时间内送达最需要的地区。
二、数学建模在人员疏散中的应用在突发事件发生时，如火灾、地震等，人员疏散是保障人员生命安全的重要措施。
数学建模可以帮助我们分析人员疏散的过程，预测疏散时间，优化疏散路线，从而提高人员疏散的效率和安全性。
通过建立人员疏散模型，可以考虑人员的行为特征（如恐慌程度、对环境的熟悉程度等）、建筑物的结构和布局、疏散通道的容量和拥堵情况等因素。
利用这些模型，可以模拟不同场景下的人员疏散情况，找出可能存在的瓶颈和问题，并针对性地提出改进措施，如增加疏散通道、设置引导标识、优化人员组织等，以缩短疏散时间，减少人员伤亡。
三、数学建模在应急救援力量部署中的应用应急救援力量的合理部署对于提高救援效率和效果至关重要。
数学建模可以根据突发事件的类型、规模和发展趋势，以及救援力量的分布和能力，建立救援力量部署模型。
第九讲 评价与决策模型
基 求本 要
② 确定性：指指标值确定， 其高低在评价中有确切含义。 ③ 区别能力/ 灵敏性：即指标 值有一定的波动范围，而且其 高低在评价中有确切的含义。 ④ 独立性：即选入的指标各 有所用，相互不能替代。
选 择 综 合 评 价 指 标
2017年数学建模(15级生物医学工程本科班 )
评价与决策模型建模专题
智育总分 0.6 70 80
体育总分 0.1 80 70
加分 CET 0 2
综合评价总得分
方案 3
0.3×90＋0.6×70 ＋0.1×80＝77 0.3×70＋0.6×80 ＋0.1×70＋2＝78
2017年数学建模(15级生物医学工程本科班 )
评价与决策模型建模专题
第5页
一、综合评价方法的基本概念
2017年数学建模(15级生物医学工程本科班 )
评价与决策模型建模专题
第17页
3.3 常用客观筛选指标方法
逐个指标进行假设检验的方法：是在掌握有关历史资 料基础上，依照可能的评价结果将评价对象分组，并 对各指标进行假设检验，挑选有统计意义的指标作为 评价指标。 多元回归与逐步回归法：多元回归分析挑选标准化偏 回归系数绝对值较大或偏回归系数假设检验有显著性 的指标作为评价指标；逐步回归有自动挑选主要影响 指标的功能，是目前最常用的指标挑选方法。
5个指标具有相等权重
确定权重
确 定 指 标 评 价 等 级 及 界 限
研 制 新 生 儿 缺 氧 状 况 的 Apgar 评 分 方 法
研 究 目 的
以累加法累计总分：8～10分为正常；4～7 分为轻度缺氧；0～3分为重度缺氧。
建立模型
2017年数学建模(15级生物医学工程本科班 )
应急决策支持系统中模型表示方法研究
ｅ ｒ ｎｙｄ ｃ ｉｎｓｐｏ ｓｓ ｍ ．Ｃ ｍ ｉｉｇｆ ｍｅａｄｏｊｃ ｏｉ ｔ ｒｓｎａｉ ｔ ｄ ｈ ａｅ ｒｐｓｓａｍｏｅ ｐｅｅｔｔｎ ｍｅ ｅ ｃ ｅｉｏ ｕ ｐ￣ ｙｔ ｓ ｏ ｂｎ ｒ ｎ ｂｅｔ ｒ ｎｅ ｐｅｅｔ ｏ ｍｅ ｏ ｓｔ ｐｐｒｐｏｏｅ ｄ ｌ ｒｓｎａｏ ｇ ｓ ｅ ｎ ａ — ｅ ｄ ｔｎ ｈ ｅ ｉ
Ｚ ｏｇＱｕ ａ Ｚ ａ ｇＸ ａｎ ｎ ＷａｇＨ ｎ ｈｎ ｉｙｎ ｈ ｎ ｉ ａ ｏ ｎ ｅｇ
（ ｃ ｏ ｌ Ｍａ ａ ｅ ｅ ｔＤ ｌ ｎ Ｕ ｗ ｎ ￣ Ｓ ｈ ｏ ｎ ｇ ｍ ｎ ， ａｉ ｎ ｅ ｉ Ｔ ｃ ｎ ｌ ｙ Ｄ ｌ ｎ １ ６ ２ ， ｉｏ ｉｇ Ｃ ｉａ ａ ｅｈ ｏｏ ， ａｉ １ ０ ４ Ｌａ ｎｎ ， ｈｎ ） ｇ ａ
针对应 急管理领 域模 型 的特点 以及 传统 模 型表示 法 的缺
陷， 本文结合框架和面 向对象 的表示法 ， 提出了一种适合应急领 域模型的表示法—— 框架 （ ｒｍ ）形式 （ ｏ ａ）实体 （ ｎｉ ） Ｆａ ｅ 一 Ｆ ｒ １一 ｍ Ｅ ｔｙ ｔ
三 层模 型 表 示 法 ， 种 表 示 法 能 很 好 地 解 决模 型管 理 的 不 足 ， 这 实
构 。本文借鉴了 Ｈｏｇ的模型 例化三 层次 的思想和 面向对象 的 ｎ
思想 ， 出了框架－ 提 形式 ． 实体三层模型表 示法 ， 将应 急决策模型
进行三次抽 象 ， 图 １所示 ， 如 形成框 架模型 、 形式模 型和实体模
型 ， 而实现 了模型与结构 、 构与数据 的分离 ， 使得模 型世 从 结 并
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ Ｂｅ ａ ｓ ｆｔｅ ｓ ｅ ｉｌ ｅ ｆｍｏ ｅｓ ｉ ｈ ｍｅ ｇ ｎ ｙ ｍａ ａ ｅ ｎ ｅｄ ｃ ｎ ｎｉ ｎ ｌ ｍｏ ｅ ｅ ｅ ｔ ｏ ｔ ｏ ｓ ｔｆ ｏ ｃ ｕ ｅ ｏ ｐ ｃａ ｔ ｓｏ ｄ ｌ ｎ ｔ ｅ ｅ ｒ ｅ ｃ ｎ ｇ ｍｅ ｔｆ ｌ ｈ ｉ ｉ ｏ ｖｅ ｔｏ ａ ｄ ｌｐｒｓ ｎ ．ｉｎ ｍｅ ｈ ｄ ｉｎ’ ｔｆ ｒ ｉ
应急预案中的指挥与决策模型分析
应急预案中的指挥与决策模型分析一、应急预案的背景和意义1.1 应急预案的定义和作用1.2 应急预案在保障社会稳定和经济发展中的重要性1.3 应急预案中指挥与决策的重要性二、指挥与决策模型的基本概念2.1 指挥与决策模型的定义和特点2.2 指挥与决策模型的分类与应用领域2.2.1 结构性指挥与决策模型2.2.2 行为性指挥与决策模型2.2.3 结合性指挥与决策模型三、应急预案中的指挥与决策模型应用3.1 案例分析：自然灾害应急预案的指挥与决策模型3.1.1 灾害情景分析与预测3.1.2 资源调配与协调管理3.1.3 危机决策与指挥控制3.2 案例分析：公共卫生事件应急预案的指挥与决策模型3.2.1 疫情监测与风险评估3.2.2 应急物资保障与人员组织3.2.3 紧急决策和指挥链条的建立四、指挥与决策模型的优化与创新4.1 数据驱动的指挥与决策模型4.1.1 大数据与人工智能在应急预案中的应用4.1.2 数据挖掘与分析的指挥决策支持4.2 参与式指挥与决策模型4.2.1 多方参与的决策模型4.2.2 应急预案中的沟通与协作机制4.3 创新技术在指挥与决策模型中的应用4.3.1 无人机在应急救援中的作用4.3.2 区块链技术在应急物资管理中的应用五、应急预案中指挥与决策模型的挑战与未来发展5.1 指挥与决策模型存在的问题与挑战5.2 未来指挥与决策模型发展趋势展望5.2.1 指挥与决策模型的智能化发展5.2.2 多层级与跨部门的指挥与决策协同5.2.3 国际合作与共享经验的重要性结语：应急预案中的指挥与决策模型的分析对于提升应急管理水平和效率具有重要意义。
通过对指挥与决策模型的深入研究和应用，可以更好地应对各种突发事件，保障社会的稳定与安全。
未来，随着技术的发展和实践经验的积累，指挥与决策模型将不断优化与创新，为应急预案的实施提供更有效的方法论和工具。
中国城市轨道交通全自动运行系统技术及应用
中国城市轨道交通全自动运行系统技术及应用宁滨;郜春海;李开成;张强【摘要】全自动运行(Fully Automatic Operation,FAO)系统是一种基于现代计算机、通信、控制和系统集成等技术实现列车运行全过程自动化的新一代轨道交通控制系统,近年来世界范围内的城市轨道交通系统开始应用全自动运行系统技术.本文在阐述全自动运行系统技术发展和应用现状的基础上,以北京燕房线为例,从FAO 系统集成体系、列车无人驾驶技术、综合自动化调度管控技术、基于全生命周期的RAMS综合保障技术等各方面全面介绍了具有完全自主知识产权的中国版全自动运行技术,并对未来该技术的发展方向进行了展望.【期刊名称】《北京交通大学学报》【年(卷),期】2019(043)001【总页数】6页(P1-6)【关键词】全自动运行;城市轨道交通;列车运行控制系统【作者】宁滨;郜春海;李开成;张强【作者单位】北京交通大学,北京100044;交控科技股份有限公司,北京100070;北京交通大学,北京100044;交控科技股份有限公司,北京100070【正文语种】中文【中图分类】U284.48轨道交通全自动运行(Fully Automatic Operation，FAO)是基于现代计算机、通信、控制和系统集成等技术实现列车运行全过程自动化的新一代轨道交通控制系统，是进一步提升现有基于通信的列车运行控制(Communication-based Train Control，CBTC)系统的安全性和效率的国际公认发展方向[1-3].国际公共交通协会报告指出，截至2017年3月，全球FAO运营线路已包含38个城市的56条线路，总里程达到850 km，覆盖890个车站.FAO系统具有传统CBTC系统之外的更多优点，包括如下方面[4-8]：1)高度自动化、多专业系统集成度深，各系统高效联动控制，实现列车运行的全面监控及乘客服务功能；2)充分的冗余配置，保证运行高可用性；3)更加完善的安全防护功能，增强了工作人员、乘客、障碍物、应急情况下的防护；4)提高效率、节能减排，实现列车运行、供电、车站机电设备的综合节能优化运行；5)完全兼容常规驾驶模式.因此，FAO系统是城市轨道交通技术的发展方向.目前我国尚处在起步阶段，与国际差距较大.但随着我国国产化信号、综合监控、车辆等关键系统已实现自主化，并且具有一定的成熟性，我国已经具备研发FAO系统的条件，因此，在新一轮的建设中有必要大力发展自主化FAO系统，推动自主化装备达到国际先进水平并引领该项技术.2008年7月开通的北京机场线，是国内首条按照全自动运行等级建设的线路.本文作者结合2017年12月国内首条采用自主化全自动运行技术的北京燕房线，介绍中国城市轨道交通全自动运行系统的技术及应用现状.1 全自动运行技术1.1 北京燕房线概况燕房线工程由主线、支线2部分组成，如图1所示.其中：主线长约14.4 km，设站9座；支线长约6.1 km，设站3座.图1 燕房线全线图Fig.1 Whole line diagram of Yanfang Line1.2 FAO系统集成轨道交通全自动运行系统的研究重点是通过车辆、信号、通信、综合监控多专业协同控制，实现运行全过程最佳化、自动化控制以及安全防护.为了使其符合我国城轨高密度运营、服务质量要求高的需求，需要设计涵盖各种工况的FAO系统运营场景、运营规则、危险源档案、应急处置方案等，以此为依据形成集成体系.北京燕房线采用的FAO系统实现了如下理论与技术创新：1)设计了适用于我国城轨特点的FAO系统运营场景.采用基于时间自动机理论的模型检测形式化工具UPPAAL构建运营场景的时间自动机网络模型，通过模型的实时仿真、反例分析和形式化验证，分析场景的功能要求、性能要求和安全属性要求.首次建立了全自动运行系统各专业调度工作负荷的预测模型，提出了基于负荷的全自动运行系统控制中心人因资源需求及配置方法，设计了全自动运行轨道交通系统人员组织架构，以及不同运营场景的岗位配置、交互过程和操作流程.形成了世界上首个基于列车运行全过程和多专业协同的全自动运行场景文件和运用规则，包括41类300余项场景和69类运用规则，如图2所示.该成果可为我国新建全自动运行线路的系统需求分析、系统设计和安全运用提供极具价值的参考和依据.图2 全自动运行场景Fig.2 Full automatic operation scene2)建立了全自动运行系统安全风险分析和应急处置流程设计方法体系.国内首次采用STAMP理论、STPA危害分析与运营场景相结合的方法，分析了涵盖全线、列车运行全过程、关联多专业人员和设备的人机防护需求，有效识别了取消车上司机导致系统功能和操作流程变化所引入的危险源，形成了全自动运行系统的危险源档案库，可作为我国全自动运行系统新线建设的安全需求输入；创建了全自动运行系统应急处置流程设计方法体系.提炼全自动运行系统应急处置流程的需求，调度员的认知特性和控制中心的组织特性.构建了全自动运行系统应急处置流程的认知体系，从调度员认知和控制中心组织性角度，针对全自动运行系统应急处置过程中的不确定性、群调度员特征，提出了控制中心多准则、多调度员下的应急决策混合评价方法，为全自动运行系统应急处置流程的设计与评价提供了理论和方法支撑.3)创建了适用于我国城市轨道交通运营特点的全自动运行系统集成体系.建立了FAO系统集成通用模型，保证整体系统的兼容性、一致性、完整性、正确性，建立需求跟踪矩阵，通过结构化方法对运营需求、系统功能和全自动运行系统的设计方案进行简洁、清晰的检查，确保在系统的概念和设计过程中所有的运营需求全面落实，在集成和验收阶段各项需求能被全程跟踪和测试.4)涵盖了符合国际标准最高自动化等级以车辆、信号、LTE-M和综合监控为核心的整套技术装备.针对车辆无司机工况下快速自动应急处置需求，研发了全自动驾驶车辆关键系统远程控制技术，实现了远程转向架制动切除、远程复位、远程紧急制动、远程停放制动施加及缓解等功能.针对列车全过程无司机自动运行控制需求,设计了具备列车自动休眠与唤醒、段内自动运行、自动洗车、站间自动运行、自动开关车门和站台门、站内自动跳跃对标、障碍物和脱轨检测及事故近场安全防护等功能，符合最高自动化等级要求的全自动运行信号控制系统，实现了列车在全线的自动运行.提出了基于优先级调度的综合承载技术，首次实现了车辆多专业、多业务一网承载，攻克了LTE-M的互联互通关键技术，实现了系统域间端到端切换整体时延小于1 s；提出空口共享逻辑信道视频组播技术和端到端业务数据保护技术，显著提高空口频谱资源利用率.制定并发布了LTE-M相关技术行业标准7项，研制了国内首套轨道交通定制化的LTE-M系统装备，推动了LTE-M技术在轨道交通中的应用.设计了基于新一代工业数据安全总线为核心的分布式大容量实时数据库引擎，首次构建包括车辆、信号、通信等20多个专业子系统的综合监控系统,系统安全等级达到SIL2，提高了运营调度效率和运营安全.1.3 列车无人驾驶技术全自动运行系统中列车运行可以在无司机的条件下完成.将操控列车、服务乘客、感知环境以及应急处置等原由司机完成的任务改为由设备承担.为实现全时段、全天候的列车无人驾驶，需要攻克以下技术难点:1)操控列车、服务乘客、感知环境以及应急处置的司机任务模型的建模技术.结合层次任务分析与认知任务分析，将司机作业任务充分分解到视觉、听觉、知觉、心理动作4个处理通道，可以基于多资源理论，从时间压力、认知需量和行为冲突3个维度分析司机认知工作负荷的影响.建立城市轨道交通司机驾驶操纵作业任务模型、司机行为时间预测模型、列车发车时操纵行为时间模型，如图3所示.图3 司机任务及层次分解模型Fig.3 Driver’s task and hierarchical decomposition model2)列车静动态唤醒自检、跳跃对标、雨雪模式控制、休眠等正常运行场景的控制策略.针对列车全过程无司机自动运行控制需求，设计了自动根据列车运行计划休眠与唤醒、段内自动运行、自动洗车、列车与车库门联动、无人区维修人员防护等控制策略，实现了车辆段内的无人驾驶.设计了站间自动运行、自动开关车门和站台门、基于安全通信的车门及站台门对位隔离、站内自动跳跃对标、自动折返、雨雪模式运行等控制策略，实现了列车在正线的无人驾驶.3)列车障碍物和脱轨检测、制动重故障下的分级控制、远程复位重投等紧急情况下应急处置技术.研制了接触式障碍物和脱轨检测系统，在特殊工况下最大程度地保护乘客安全.设计了走行部在线监管技术，实现了关键走行部件故障预警及报警功能.针对车辆无司机工况下快速自动应急处置需求，研发了全自动驾驶车辆关键系统远程控制技术，建立了车辆与控制中心可信、高速双向数据交互通道，实现了远程转向架制动切除、远程复位、远程紧急制动、远程控制空调、远程再关门、远程控制受流装置、远程控制照明、远程停放制动施加及缓解等功能，实现了全时段、全天候的列车无人驾驶.相对于国外无人驾驶，丰富并精细化故障应急的处置功能，提升了处置能力.1.4 综合自动化调度管控技术全自动运行可以提升全线列车运行全过程智能管控能力，降低应急处置时间30%，实现中心对轨旁所有机电设备、在线全部列车及车内乘客的监视控制、应急处置、远程服务.具体来说，全自动运行综合了如下技术：1)多专业协同智能监控技术.创新设计“双缓存”和变位传输通信融合技术，解决了多专业、大容量异构实时数据处理和大批量数据实时显示与渲染的技术难题，统一了行车、电力、环境、乘客、车辆、维修等调度联动总线，实现了基于时间、事件、序列的人机协同智能监控，满足无人驾驶的需求，进一步提高了调度效率，数据变化平均刷新周期小于2 s.实现了中心对轨旁所有机电设备、在线全部列车及车内乘客的监视控制、应急处置、远程服务，进一步提高了全自动运行下的运营安全与乘客体验.2)车辆、通信、信号、综合监控等多专业的智能应急联动和辅助决策技术.设计了支持面向对象建模的新一代分布式实时数据库计算引擎，解决了复杂系统间的智能协调联合控制，实现对全自动运行的智能管控.创新增强了对位隔离、蠕动模式运行、紧急呼叫、紧急制动手柄、障碍与脱轨检测联动、车辆烟感报警联动、站台门与车门间隙夹人检测联动等应急处置联动控制功能.与传统应急处置相比，联动控制量提高20%以上，降低应急处置时间约30%，提高了灾害及故障模式下的智能化处理能力，进一步提高了轨道交通的运营安全性.3)多专业综合运维管理技术.打破传统运维系统的“信息化孤岛”，实现整个运营系统的闭环智能维修.设计了异构数据清洗和数据融合、诊断融合技术，实现了通信、机电、车辆、信号设备诊断数据的分类传输与重构，减少了中间层级的数据冗余处理，提高了数据质量，降低设备误报警率.设计了基于样本的立即决策和综合决策报警系统，实现了对车辆等核心机电设备的在线状态检测和预测诊断.设计了一套基于ETL的标准企业服务总线(Enterprise Service Bus,ESB)技术，解决了维修管理系统与各类设备在线监测系统的无缝闭环管控，实现了融合全生命周期成本管理(Life Cycle Cost，LCC)的智能维修，提高了作业的安全性，优化了设备维修模式，提升了设备维修成本精细化管理能力[8].1.5 基于全生命周期的RAMS综合保障技术RAMS综合保障技术保证了全系统的鲁棒性，并首次通过了全专业RAMS评估.具体包括如下方面：1)全系统顶层设计、逐层分配、潜在失效模式的分析与处置等RAMS工程方法.首次从系统顶层整体和各子系统多角度提出协调一致的RAMS指标技术规范，并将指标逐层分配到各专业、各子系统、各设备.利用鲁棒性设计方法、潜在失效模式的分析方法等，在总体设计阶段将RAMS指标与设计方案进行适配，确保RAMS 指标在详细设计中得以充分考虑.构建了基于引导词的危害模式识别技术，针对跨专业、综合性强的场景进行安全分析.根据高可靠性、安全性产品设计特点，构建支撑全生命周期产品研发的集成开发平台，能够为全系统RAMS分配、体系框架、硬件、软件的可靠性设计、可靠性试验等关键环节提供技术与工具支持.构建故障模式模拟、故障注入机制和可靠性增长试验等技术，创设多层次仿真测试环境，实现降级运行、故障-安全、维修性等RAMS测试与分析、验证，从系统工程角度全方位保障RAMS指标的有效实施.首次通过了全专业RAMS评估，保证了系统的整体RAMS水平，从系统总体提升了RAMS指标.2)基于差模多样化设计的冗余技术.首次在调度层实现了多角色异地多重冗余设计，设置主备控制中心，两中心分别设置热备冗余的服务器，实现了中心级服务器四重冗余.行调、电调、环调、车辆调和乘客调均可通过权限管理实现控制功能切换，增强了全自动运行的冗余控制.首次在控车层实现了全自动运行关键系统多样化冗余控车策略，车辆和信号采用网络优先、硬线后备的冗余策略，硬线控车实现网络故障下的后备运行，实现智能化控车冗余机制.同时，通过车辆关键系统部件冗余、车-地无线通信冗余、头尾传感器(测速设备、BTM等)冗余，提升了全自动运行系统的可靠性、可用性.3)实验室、样板段、试运行等全过程确认验证体系.提出了适用于不同测试需求的分布式仿真建模方法，设计了FAO测试案例集，构建了可动态配置的FAO半实物仿真测试平台，利用构建的系统仿真测试平台4.6万测试用例保证产品和系统的完备测试，通过样板段完成了FAO系统覆盖全场景功能测试，利用全线联调联试充分验证了FAO系统的功能完整性和稳定性，确保达到工程预期.通过运营部门介入的试运行以及乘客介入的试运营阶段，全系统、全生命周期验证确认了系统功能、性能、服务水平.燕房线列车运行图兑现率100%，列车运行正点率99.99%，各主要行车相关服务指标达到设计期望水平.2 FAO技术展望未来FAO系统仍然需要在以下3个方面开展研究：1)系统可靠性保障.设备取代人实现了系统自动化程度的提升要求全自动运行系统应具有更高的可靠性,这是保障全自动运行系统稳定运行的基础.现有全自动运行系统中，信号设备增强了冗余配置，车辆加强了双网冗余控制，增加了与信号、PIS的接口冗余配置等.但这种方法会提高系统的成本和复杂性，因此还需要在实际中摸索更加行之有效的方法.2)突发事件应急处置.FAO系统的最高等级是轨道交通系统可以具备自动监测和处理运营中发生的危险，如火灾、设备故障等,这需要进一步深度集成信号、行车、供电、车辆等专业的应急处置功能，提升应急处置能力.目前以行车指挥为核心，实现正常及故障情况下多专业自动联动将会为未来的深度集成奠定基础.3)多目标优化智能运行.列车运行过程需要满足安全、准时、舒适、精确停车、节能等多个目标.不同运营场景下对各个目标的需求不同,FAO系统需要自动识别当前系统运营的状况，明确多个优化目标的权重.当各个优化目标的权重确定后，如何进行优化和控制是最终实现的关键.3 结论全自动运行系统代表了未来轨道交通的发展方向.近年来我国在FAO系统集成、列车无人驾驶技术、综合自动化调度管控等全自动运行技术方面的突破缩小了与国外技术的差距，实现了“并跑”.但仍然需要在系统可靠性保障、突发事件应急处置以及多目标优化智能运行等方面深入研究，进一步提高系统弹性和智能化水平的理论、方法和技术，为轨道交通可持续发展提供支撑.参考文献【相关文献】[1] 郜春海, 王伟, 李凯,等. 全自动运行系统发展趋势及建议[J]. 都市快轨交通, 2018(1): 51-57. GAO Chunhai，WANG Wei，LI Kai，et al. Development trend and suggestion of fully automatic operation system[J]. Urban Rapid Rail Transit, 2018(1): 51-57. (in Chinese) [2] 王伟. 面向互联互通的全自动运行系统[J]. 铁路技术创新, 2016(4):56-60.WANG Wei.Fully automated operating system for interconnection[J]. Railway Technical Innovation, 2016(4):56-60. (in Chinese)[3] 闫宏伟, 燕飞. 城市轨道交通全自动运行系统及安全需求[J]. 都市快轨交通, 2017, 30(3):50-55. YAN Hongwei，YAN Fei. Fully automatic operation system and its safety requirement of urban rail transit[J]. Urban Rapid Rail Transit, 2017, 30(3):50-55. (in Chinese)[4] 饶东. 全自动运行系统地铁车辆技术[J]. 铁路技术创新, 2015(4):13-17.RAO Dong.Fully automatic operation system metro vehicle technology[J] Railway Technical Innovation, 2015(4):13-17.(in Chinese)[5] 包峰, 侯忠伟. 城市轨道交通全自动运行系统运营场景分析[J]. 信息技术与信息化, 2018(5): 189-191.BAO Feng，HOU Zhongwei. Analysis on operation scene of urban rail transit automatic operation system[J]. Information Technology & Informatization, 2018(5): 189-191. (inChinese)[6] 孙军国, 孙玉鹏, 杨旭文. 全自动运行系统火灾控制策略研究[J]. 铁路技术创新, 2015(4):18-21. SUN Junguo，SUN Yupeng，YANG Xuwen. Research on fire control strategy of fully automatic operation system[J]. Railway Technical Innovation, 2015(4):18-21. (in Chinese) [7] 戴克平, 吉树新. TD-LTE在城轨全自动运行系统中的应用研究[J]. 铁路技术创新, 2015(4):9-12. DAI Keping，JI Shuxin. Application research of TD-LTE in urban rail automatic operation system[J]. Railway Technical Innovation, 2015(4):9-12. (in Chinese)[8] 王呈, 唐涛, 罗仁士. 基于UIO方法的列车自动驾驶信号故障检测研究[J]. 铁道学报, 2013,35(6):59-64.WANG Cheng，TANG Tao，LUO Renshi. ATO fault detection based on UIO method[J]. Journal of the China Railway Society, 2013, 35(6):59-64. (in Chinese)。
应急处置的智能决策支持系统
传统的应急处置方式存在信息传递不及时、决策效率低下等问题，难以满足快速响应的 需求。
智能决策支持系统的必要性
为了提高应急处置的效率和准确性，智能决策支持系统应运而生，为决策者提供科学、 快速、准确的决策支持。
研究意义
1 2
保障公共安全
智能决策支持系统可以提高应急处置的效率和准 确性，减少突发事件造成的人员伤亡和财产损失 ，保障公共安全。
高效协调
智能决策支持系统能够协调各方力量 ，确保救援行动有序进行，提高现场 指挥效率。
信息共享与分析
数据共享
系统能够实现各部门之间的信息共享，打破信息孤岛，提高信息传递效率。
数据分析
通过对历史数据和实时数据的分析，智能决策支持系统能够为决策者提供科学依据，提高决策的准确性和有效性 。
04
智能决策支持系统的关键技术
实时反馈与修正
系统能够根据实际情况实时反馈 决策效果，帮助决策者及时调整 策略，降低风险。
面临的挑战与问题
技术成熟度
目前智能决策支持系统尚处于发展阶段，技术成熟度有待提高。
数据质量
应急处置过程中涉及的数据来源广泛、质量参差不齐，对系统分析 的准确性造成一定影响。
人类专家的作用
智能决策支持系统虽然强大，但仍需要人类专家的经验和判断来进 行决策。
高效响应、资源整合、实时监测
详细描述
高效响应、资源整合、实时监测
某森林火灾救援行动
总结词
快速定位、实时调度、信息共享
详细描述
智能决策支持系统利用卫星遥感技术和物联网技术，快速定位火灾位置，实时监测火势 发展。系统实现了救援力量的实时调度和信息共享，提高了灭火效率，有效保护了森林
资源和生态环境。
风险决策模型构建及效果验证
风险决策模型构建及效果验证随着经济和社会的快速发展，风险管理在各行各业中变得愈发重要。
为了更好地应对风险，构建有效的风险决策模型成为了重要的课题。
本文将探讨风险决策模型的构建过程以及如何验证其效果。
一、风险决策模型的构建过程1.明确目标：首先，我们需要明确决策的目标。
不同的决策目标会对模型的构建产生重要影响。
例如，如果目标是最小化风险，模型的构建将侧重于识别和评估风险。
如果目标是平衡风险和回报，则需要综合考虑风险和机会的因素。
2.数据收集与整理：在构建风险决策模型之前，我们需要收集和整理相关的数据。
数据质量和数量对模型的准确性起到关键作用。
此外，数据的来源和获取方式也需要考虑，以确保数据的可靠性和代表性。
3.定义决策因素：在构建模型时，需要明确涉及的决策因素。
决策因素可以是定量的或定性的，可以包括风险事件的概率、影响程度以及各种风险因素的关联性等。
通过对决策因素的分析和评估，可以更好地理解风险的本质和影响。
4.建立模型：根据前面几个步骤的准备工作，我们可以开始建立风险决策模型。
模型的选择可以根据具体情况采用不同的方法，例如贝叶斯网络、决策树、模糊综合评价等。
模型的构建需要根据实际情况选择适当的假设和算法，并结合专业知识和经验进行参数和权重的确定。
5.实施与验证：完成模型的构建后，我们需要将其应用于实际的决策情境中，并进行效果验证。
验证的方法可以包括模型自身的准确性检验、灵敏度分析、交叉验证等。
通过验证，我们可以评估模型在不同情景下的效果，发现潜在的问题和局限性，并对模型进行改进和完善。
二、风险决策模型效果验证的重要性1.提高决策的准确性：通过验证风险决策模型的效果，我们可以了解模型在实际应用中的表现，并评估其准确性。
准确的模型能够更好地帮助决策者识别和评估风险，从而做出更明智的决策。
2.减少风险和损失：风险决策模型的验证可以帮助我们发现模型存在的问题和局限性，及时采取措施进行修正和改进。
有效的模型能够更好地帮助我们降低风险，并减少因错误决策而造成的损失。
突发事件应急决策模型与分析方法
研究内容与方法
研究内容
针对现有研究的不足，本研究旨在构建一个更加科学、实用的突发事件应急决策模型，并对其进行分析和优化。
研究方法
采用文献综述、案例分析和实证研究等多种方法，综合运用数学建模、计算机仿真等技术手段，对突发事件应急 决策模型进行深入探讨。
02
突发事件应急决策理论基础
突发事件定义与特征
准确的分析结果。
05
应急决策模型应用案例
案例选择与数据收集
案例选择标准
选择具有代表性的突发事件作为案例， 考虑事件的严重性、影响范围和复杂程 度等因素。
VS
数据收集方法
通过文献资料、现场调查、专家访谈等方 式，全面收集与突发事件相关的数据和信 息，包括事件发生背景、时间、地点、人 员伤亡和财产损失等。
定义
突发事件是指在短时间内突然发生，可能对社会、环境和人类造成严重危害的事件。
特征
突发事件通常具有不可预测性、紧迫性、复杂性和广泛影响性等特点，需要快速、准确和有效的应对 措施。
应急决策概念与原则
概念
应急决策是指在突发事件发生时，决策者根据实际情况和资源条件，制定并实施应对措 施的过程。
原则
应急决策应遵循科学性、时效性、灵活性和协同性等原则，确保决策的有效性和及时性 。
理论意义
研究突发事件应急决策模型与分 析方法，有助于完善应急管理理 论体系，提高应急响应能力。
实践价值
为政府和企业在应对突发事件时 提供科学、有效的决策支持，减 少灾害损失。
研究现状与问题
研究现状
目前国内外学者在应急决策领域取得 了一定的研究成果，但仍存在不足之 处。
存在问题
现有研究缺乏系统性和综合性，决策 模型和分析方法不够完善，难以满足 实际需求。
基于本体的消防应急决策模型
决 策 过 程 为 研 究 背 景 ， 试 将 全 局 数 据 包 络 分 析 引入 应 急 决 策 中 ， 立 消 防 应 急 管 理 协 作 模 型 ， 析 多 个 决 策 结 果 的 相 对 有 尝 建 分
效性 ， 协助 决策者在较短 时间里作 出合理 的决策 。
关 键 词 ： 防 应 急 ， 体 ， 型 ， 急 管 理 消 本 模 应
中 圈分 类 号 ： Ｐ ８ Ｔ １ 文献标识码 ： Ａ
Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｒ ｓ ａ ｃ ｎ Ｆｉ ｅ Ｅｍ ｅ ｇ ｎ ｙ Ｄ ｅ ｉ ｉ ｎ－ ａ ｎｇ Ｍ ｏ ｌ ｒ ｅ ｃ ｃ ｓ ｏ Ｍ ｋｉ ｄｅ
பைடு நூலகம்
Ｂａ ｅ ｎ Ｏ ｎ ｏ ｏ ｙ ｓ ｄｏ ｔ ｌｇ
灾 的危 险程 度 日益 加剧 ， 已引起 了世 界 各 国人 们 的
消 防作 战方 案 。因此 ， 综合 运用 火灾 科学 、 地理 信息
系统、 计算 机 人 工 智 能 等科 学技 术 于 消 防应 急指 挥
决策 ， 已成 为新 世 纪 消防 工作 的发展 方 向 。 消 防 应 急 要 求 掌握 大量 准 确综 合 基 础 信 息 ， 并 且 要 求 随时 对 这 些 海 量数 据 进 行快 速 查 询 ， 能 作 并
基 于本 体 的消 防应 急决 策 模 型
李
（．太 原 师 范 学 院 ， 原 １ 太
瑛 谢 红 薇 ，
００２） ３ ０ ４
０ ０ １ ，．太 原 理 工 大 学 ， 原 ３０２２ 太
摘
要 ： 防信 息 技 术 研 究 的不 断 深 入 和 本 体 论 在 计 算 机 中 的应 用 日益 成 熟 ， 进 ＴＡ Ｚ 智 能 系 统 的 发展 。 以 消 防应 急 消 促
综合指挥中心应急响应能力评估
综合指挥中心应急响应能力评估应急响应是指在发生突发事件或灾害事故时，及时采取相应的措施，有效地组织、指挥和协调应急资源，以减少人员伤亡和财产损失，保护和恢复生产秩序，维护社会稳定。
而综合指挥中心作为应急响应的核心机构，承担着重要的指挥和协调职责。
因此，对综合指挥中心的应急响应能力进行评估是非常必要的。
首先，综合指挥中心应急响应能力的评估可以从组织架构和指挥体系两方面进行。
组织架构是指综合指挥中心的设置、人员配备和任务分工等方面。
评估者可以对其是否合理、科学进行评估，并提出改进建议。
指挥体系是指综合指挥中心在应急响应中的协调和决策能力。
评估者可以通过模拟演练、角色扮演等方式，对指挥体系的流程、灵活性和高效性进行评估。
其次，综合指挥中心应急响应能力的评估还可以从信息化建设和技术设备两个方面进行。
信息化建设是指综合指挥中心是否具备全面、准确、及时的信息获取和处理能力。
评估者可以对其信息系统、通信设施等进行评估，并检查其是否具备信息共享和保密的能力。
技术设备是指综合指挥中心是否配备了先进的应急设备和仪器。
评估者可以对其通信设备、调度系统、视频监控等进行评估，并检查其是否具备应对不同应急情景的能力。
此外，综合指挥中心应急响应能力的评估还应包括人员素质和培训水平的考量。
评估者可以对综合指挥中心的人员是否具备应急管理知识和技能进行评估，并通过观察和分析其应急处置的能力来判断其培训水平。
此外，评估者还可以对综合指挥中心的领导决策能力、协调沟通能力等进行评估，以全面了解其应对突发事件的能力。
最后，综合指挥中心应急响应能力的评估应该是一个持续、系统的过程。
评估者在评估过程中应该注重实用性和针对性，根据实际情况提出具体的改进建议，并参与制定和落实改进方案。
此外，评估者还可以借鉴其他国家或地区的经验，对综合指挥中心的应急响应能力进行国际比较，以提高其应对突发事件的能力。
综合指挥中心是保障突发事件应急响应的重要机构，应急响应能力的评估对于提高综合指挥中心的工作效能和应对能力具有重要意义。
风险评估模型在应急管理中的应用
风险评估模型在应急管理中的应用在当今复杂多变的社会环境中，各类突发事件时有发生，如自然灾害、公共卫生事件、事故灾难和社会安全事件等。
这些突发事件不仅给人们的生命财产带来巨大损失，也对社会的稳定和发展造成严重影响。
为了有效应对这些突发事件，提高应急管理的能力和水平，风险评估模型的应用显得尤为重要。
风险评估模型是一种基于数据分析和科学方法的工具，用于评估潜在风险发生的可能性和影响程度。
通过对各种风险因素的分析和评估，风险评估模型可以为应急管理提供决策支持，帮助制定合理的应急预案和采取有效的应对措施。
一、风险评估模型的类型在应急管理领域，常见的风险评估模型包括概率风险评估模型、后果风险评估模型和综合风险评估模型等。
概率风险评估模型主要关注风险事件发生的概率。
它通过对历史数据的分析、专家判断和统计方法，来估算风险事件在未来发生的可能性。
例如，对于地震灾害，可以通过对该地区的地质结构、历史地震活动等因素的分析，来评估未来发生地震的概率。
后果风险评估模型则侧重于评估风险事件一旦发生所造成的后果。
这包括人员伤亡、财产损失、环境破坏等方面的评估。
例如，对于化工企业的爆炸事故，可以通过模拟爆炸的影响范围和强度，来评估可能造成的人员伤亡和财产损失。
综合风险评估模型是将概率风险评估和后果风险评估相结合，综合考虑风险事件发生的可能性和后果的严重程度。
这种模型能够更全面地评估风险，为应急管理提供更准确的决策依据。
二、风险评估模型在应急管理中的作用1、风险识别与分析风险评估模型可以帮助应急管理部门系统地识别和分析潜在的风险因素。
通过对各类数据的收集和分析，包括地理信息、人口数据、基础设施状况等，模型能够揭示可能导致突发事件的潜在原因和薄弱环节。
2、预案制定基于风险评估的结果，应急管理部门可以制定更加科学合理的应急预案。
预案中可以明确应急响应的级别、资源调配的方案以及各部门的职责分工，从而提高应急预案的针对性和可操作性。
3、资源配置优化风险评估模型能够为资源的合理配置提供依据。
基于多模型集成的应急预案综合评估模型探讨
基于多模型集成的应急预案综合评估模型探讨引言应急预案是指针对各类突发事件提前制定的应对方案，其目的是保障公众的安全、减轻灾害损失。
然而，在应急预案的制定和评估过程中，存在着各种挑战和难题。
为了有效地评估应急预案的质量和可行性，我们需要基于多模型集成的综合评估模型，以提高评估的准确性和可靠性。
一、应急预案评估的意义应急预案的制定和评估是保障公众安全的关键环节。
评估应急预案可以发现其中的不足，提出改进意见，从而提高应急预案的针对性和实效性。
二、多模型集成的原因1. 多样性：不同的评估模型可以从不同的角度和方法论出发，提供全面的评估信息。
2. 精确性：多模型集成可以修正单一模型过度依赖某一方面因素的局限性，提高评估结果的准确性。
3. 鲁棒性：多模型集成可以避免因为某一模型的不稳定性导致整个评估过程的不可靠性。
三、多模型集成方法的选择1. 加权平均法：根据各个评估模型的重要性和可靠性赋予不同的权重，通过平均法得到综合评估结果。
2. 逻辑回归法：通过建立回归模型，将各个评估模型的输出作为自变量，综合评估结果作为因变量，进行回归分析得到综合评估模型。
3. 神经网络法：利用神经网络模型的非线性映射能力，通过训练网络将各个评估模型的输出映射成综合评估结果。
四、应急预案评估模型的构建1. 数据收集：收集历史应急事件数据、应急预案样本数据以及其他相关数据，构建评估模型的数据集。
2. 特征提取：从数据集中提取关键特征，反映应急事件和应急预案的各个方面。
3. 模型训练：根据特征提取的结果，使用各种评估模型进行训练。
4. 模型融合：将不同模型的评估结果进行集成，采用加权平均法、逻辑回归法或神经网络法得到综合评估结果。
5. 模型验证：使用已知的应急事件和应急预案数据作为验证集，对综合评估模型进行验证和测试。
6. 模型优化：根据验证结果，对综合评估模型进行优化和调整，提高评估的准确性和可靠性。
五、综合评估模型的应用1. 应急预案优化：通过对不同应急预案的综合评估，找出其优缺点，提出改进建议，从而优化应急预案，提高应急响应效率。
基于FAHP和TOPSIS法的电力应急预案评价研究
（6）与对应的每个权重相乘，如表4。 再通过得到各准则确定最小值和最大值，利用
式（7）、式（8）确定理想的正负解如表5。 利用式（9）计算出各方案与理想溶液的最终选择方案1为最优方案。
4 结语 本文在综合分析我国电力应急预案的建设发展
及特点的基础上，利用聚类分析的原理，建立了电 力应急预案评价指标体系，再利用FAHP和TOPSIS 法相结合对某电力有限公司制定的5套应急预案进行 了评价研究并选出最好的应急预案方案。研究成果 对于保障电力安全具有一定的参考价值，能更好地 服务于电力应急系统。本文虽然利用了模糊数学理 论和群决策去减少指标数据的主观性，但是评价指 标数据没有很客观、直观地反映真实性，在数据的 收集方面还有一定的提升空间。 参考文献 [1] 唐斯庆,张弥,李建设,吴小辰,蒋琨,舒双焰.海
对电力应急预案评价最重要工作就是首先确定 应急预案评价指标[8-10]，应急预案指标的划分如图1 所示。本文在选取电力应急预案评价指标时考虑了 整个突发事件的预案周期，包括了事故前的准备、 事故中是实施、事故后的总结，选取了较为完整的 应急预案评级指标。电力应急预案评价指标的选取
作者简介：张韶华，国网宁夏电力有限公司，研究方向：双光谱摄像机嵌入式电气电子产品。 收稿日期：2020-07-30，修回日期：2020-10-11。
（1）评估值的标准化决策矩阵 Rij。
（5） （2）对 加权归一化决策矩阵求值。
（3）确定正理想解和负理想解。
（6）
（7）
（8） （4）利用欧拉公式计算每个应急方案到正负理 想解的距离。
3. 2 权重向量的计算 整理5位电力应急预案研究专家打分的数据，构
成5 个判断矩阵，由式（1）可得。
（9） （5）计算各方案的综合评价指数。
应急技术与管理的组织与领导模型
应急技术与管理的组织与领导模型随着社会的不断发展，各种自然灾害和突发事件频频发生，应急技术与管理日益受到重视。
应急技术与管理的组织与领导模型在这一领域中发挥着重要的作用。
本文将从组织模型和领导模型两个方面进行探讨。
一、组织模型应急技术与管理的组织模型是指根据有关法律法规和实际情况，合理划分应急管理职责和权限，明确各级部门和相关单位的职能和任务，形成一套相互衔接、协调配合的组织体系。
在应急技术与管理的组织模型中，应急管理机构是核心。
应急管理机构的设置要与实际情况相匹配，同时要有明确的职责和权限。
在组织架构中，应设立应急管理领导小组，由政府主要领导担任组长，各相关部门负责人担任副组长，以确保各部门的协调配合。
此外，应急技术与管理的组织模型还包括各级应急管理机构的设置和职责划分。
根据实际情况，可以设立应急管理指挥部和各类专业应急救援队伍。
同时，要完善组织的配套措施，例如建立应急物资储备中心、应急通信系统等，以保证在发生突发事件时能够迅速行动。
二、领导模型应急技术与管理的领导模型是指根据应急管理工作的特点，合理配置领导力量，建立高效的领导机制，确保应急管理工作的有效实施。
在应急技术与管理的领导模型中，领导者需要具备一定的应急管理知识和技能，具备快速决策能力和应变能力，并具备团队协作和沟通能力。
他们要能够在应急事件发生时果断地做出决策，组织调度各种资源进行救援和恢复工作。
领导模型还需要建立健全的决策层级和信息传递机制。
在应急管理工作中，信息传递的及时性和准确性是至关重要的。
因此，领导者要建立起快速反应的信息采集、分析和传递机制，确保信息能够及时传达给决策者，使其能够做出准确、迅速的决策。
另外，领导模型还要注重应急人员的培训和素质提升。
通过定期培训和演练，提高应急人员的专业知识和技能水平，增强应对突发事件的能力。
综上所述，应急技术与管理的组织与领导模型对于应对突发事件和自然灾害具有重要的意义。
通过合理的组织架构和高效的领导机制，能够提高应急管理工作的效率和响应速度，最大限度地减少灾害损失。
应急救援指挥系统的智能化预案模型
应急救援指挥系统的智能化预案模型
苏谟;廉东本
【期刊名称】《计算机系统应用》
【年(卷),期】2012(000)011
【摘要】为解决应急预案在实施过程中难以有效执行，可操作性差的问题，提出
了智能化预案模型。
智能化预案是应急指挥系统的核心部分，主要功能是预案模型建立、任务及资源配置、执行方案生成、执行方案调度等。
通过模型-实例的方式
提高预案响应速度，利用预案抽取模型，通过实例化形成动态的执行方案，在指挥调度中执行结构化任务数据，落实预案中的资源配置，实现应急预案的智能化。
重点阐述了智能化预案模型的工作原理、主要功能以及模型在应急指挥调度中的运用。
最后，介绍了应急预案系统主要的技术特点和扩展性。
【总页数】4页(P11-14)
【作者】苏谟;廉东本
【作者单位】中国科学院研究生院, 北京 100049; 中国科学院沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168;中国科学院沈阳计算技术研究所, 沈阳 110168
【正文语种】中文
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FAO控制中心应急决策认知建模与评价
全自动运行系统(FAO)是一种完全替代列车驾驶员执行的工作,实现列车运行全过程自动化、智能化的系统。
取消列车驾驶员之后,全自动运行系统控制中心的系统功能和人员职责将随着系统功能和结构的变化而改变,使突发情况下轨道交通运行的决策更加复杂,更加增加突发情况下的应急运营过程中的风险。
保证轨道交通安全、高效、高密度、节能、灵活运行的自动化运行,迫切需要研究面向全自动运行系统控制中心的应急决策的变化以及带来的认知问题,以进一步指导运营人员在当前条件下有效正确地判断环境条件及进一步做出合理的应急决策,支撑全自动运行系统下的真正安全运营。
本论文主要研究内容如下:首先,结合全自动运行系统的特征,深入剖析系统控制中心的应急需求,从列车驾驶员应急任务入手,分析全自动运行系统运营方式、组织架构、人员职责变化,提出了面向全自动运行系统的运营组织架构以及相应的应急需求变化。
通过分析应急决策复杂性影响因素,提出基于图熵理论的应急决策复杂度评价方法,实例说明了全自动运行系统较传统列车运行系统的应急决策复杂度差异特征,为全自动运行系统的应急决策分析提供理论基础。
考虑到控制中心应急决策实施环节为调度员对突发情况的认知决策过程,对控制中心的应急任务进行分类,通过全自动运行系统下调度员为主体的应急决策认知与实施的认知机理分析,提出了基于ACT-R理论控制中心调度员产生式的13种通用模式,建立了应急情况下的调度员应急决策认知模型。
为进一步分析应急决策在实施过程中的认知机理及性能影响,通过研究基于ACT-R理论框架的激活度理论和基于效用值理论的学习决策选择机制,提出了针对全自动运行系统的知识块活跃值(FAN值)分析方法,设计了基于燕房线调度员
对应急决策的认知实验,并搭建了认知实验的GUI对象环境,验证了FAN值作用对应急决策的影响机理,识别了调度员应急决策认知因素和应急性能之间的依赖关系。
不同GOA等级下的应急决策性能不仅仅与FAN值相关,与认知模式也有一定关联,更进一步得出了GOA系统的应急决策性能与系统组织、规程以及等级变迁也存在了一定联系的结论。
FAO系统中,控制中心调度员面对远程问题进行决策时的模糊性及不确定性为应急决策处置过程中的显性特征。
通过构建基于调度员分类的应急任务网络模型,提出调度员重要度权重计算方法,在该基础上进一步集成了基于模糊层次分析方法和改进WOWA算子,得到混和应急处置策略偏好评价方法,为全自动运行系统的应急处置提供支持。