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应急决策支持系统

应急决策支持系统

系统的重要性
提高应急响应速度
通过快速获取和处理信息,缩 短应急响应时间,降低损失。
提高决策质量
基于数据分析和专家知识,提 高决策的科学性和准确性。
优化资源配置
通过对资源需求的快速分析和 预测,优化资源配置,提高资 源利用效率。
增强协同能力
促进各部门、各地区之间的信 息共享和协同工作,提高整体
应急响应能力。
隐私保护
在采集、传输、处理和使用应急数据的过程 中,严格遵守隐私保护的相关法律法规,确
保个人隐私不被泄露。
04
应急决策支持系统的应用场 景
自然灾害应急
01
02
03
地震
通过实时监测和分析地震 数据,为救援队伍提供快 速准确的救援方案。 Nhomakorabea洪水
利用气象和水利数据,预 测洪水趋势,及时发布预 警信息,指导防汛抗洪工 作。
应急决策支持系统是一种综合运用信息技术、数据挖掘、 专家咨询等技术手段,为应急决策者提供快速、准确、科 学的决策支持的计算机系统。
综合性
整合多种资源和技术手段,提供全方位的决策支持服务。
实时性
能够快速获取和处理突发事件信息,为决策者提供实时数 据和信息支持。
科学性
基于数据分析和专家知识,为决策者提供科学依据和解决 方案。
THANKS
台风
分析台风路径和强度,提 前制定疏散和防范措施, 减少人员伤亡和财产损失 。
事故灾难应急
火灾
01
通过智能感知设备,实时监测火情,迅速定位火灾地点,为消
防部门提供救援支持。
交通事故
02
整合交通管理部门的数据资源,快速响应交通事故,协调救援
力量,保障道路交通安全。

6决策支持系统案例——地震应急指挥与辅助决策系统

6决策支持系统案例——地震应急指挥与辅助决策系统
城市地震灾害预测与应急 救援辅助决策系统
建国以来各类自然灾害死亡人口统计
54%
地震
40%
气象
地震灾害 气象、洪涝灾害 地质灾害 海洋、林业灾害 其他灾害
及时救援可以确实减少人员伤亡,随时间 的推移,人员被救的可能性将大幅降低
91 100
80 60 40 20
0 30分钟
81
36.7 19.0 7.4
花园路 瑞龙路
外环大路园路
龙屋街
东堤路 田心路
沿江路
红荔文路华路
(G107)
东城中路
泰新路 万万江江大区道
罗沙路
阮运涌河东路二金路牛莞路城新区风路东正路东纵大学道院路 八达路
东城西路
金曲路 运河西三路 莞太大振道兴街
园岭路
街 涡岭商业 澳南三马路 簪花路
金鳌大道
高科路
银丰路 鸿福西路
体育路 鸿福路
宏远路
技术难点
1、基础资料的收集难度非常大 2、 数据量大、数据种类多,应用软件开发难度大 3、涉及面广,涉及的学科、方法多 4、基础地理数据转换和处理不容易 5、有较多不确定因素
收集城市基础电子地图
基本要求: 加工处理:
比例尺:大于或等于1:1万 范围:工作区范围(原定为70km2) 制图时间:最新地图 格式转换 (CAD图 ArcGIS图) 坐标转换 (城市坐标 WGS84) 图幅拼接 (分幅图 整幅图) 地图编辑 (如点、线、面处理,建立拓扑关系等) ID编码 (首先给建筑物元数据编码) 添加属性数据 (如添加建筑物结构、层数、所属区等)
1天
2天
4天
5天
救出时间与存活率
技术支撑平台
基础数据库
地震应急信息通告

基于信息技术的应急预案辅助决策系统设计与实现

基于信息技术的应急预案辅助决策系统设计与实现

基于信息技术的应急预案辅助决策系统设计与实现一、背景介绍近年来,各种自然灾害、突发事件频繁发生,给社会造成了严重的损失。

为了提高应急响应能力,许多机构和组织开始关注应急预案的建设和优化。

然而,传统的应急预案往往缺乏针对性、难以操作等问题,亟需通过信息技术来辅助决策,提高效率和准确性。

二、需求分析1. 数据采集和处理在应急预案制定过程中,需要从各种渠道获取大量的数据,包括气象数据、人口分布数据、地理信息数据等。

而传统的数据采集方式往往效率低下,很难应对短时间内大规模数据的处理需求。

因此,需要设计一个信息技术系统,实现数据的快速采集和处理。

2. 预案制定与自动化生成传统的应急预案制定通常需要大量的人力和时间投入,而且预案的质量和适应性往往难以保证。

借助信息技术,可以实现根据特定的场景和条件自动生成应急预案,并对预案进行评估和优化。

3. 实时监测和预警在应急响应的过程中,实时监测和预警是非常重要的环节。

通过部署传感器、监控设备等,可以实时获取各种指标的数据,并进行分析和判断,及时发布预警信息。

三、系统设计与实现1. 数据采集和处理系统设计一个分布式数据采集系统,通过互联网和物联网技术获取各种数据,并进行实时传输和处理。

利用云计算和大数据技术,对收集到的数据进行分析和挖掘,得出相关结论。

2. 预案制定与自动化生成系统基于专家系统和规则引擎,设计一个应急预案生成系统。

通过输入特定的场景和条件,系统能够自动生成相应的应急预案,并根据实时数据进行调整和优化。

同时,引入机器学习和数据挖掘算法,提高预案的适应性和准确性。

3. 实时监测和预警系统建立一个实时监测和预警平台,通过物联网技术和传感器设备,实时获取各种环境指标和数据。

通过数据融合和分析,判断当前状态是否需要发布预警信息,并将预警信息推送给相关人员。

四、系统应用示例以某地区的水灾防护工作为例,说明该系统的具体应用。

1. 数据采集和处理通过大量的气象站点和水位测量设备,采集相关的气象和水文数据,并利用数据处理系统进行分析和建模,预测潜在的水灾风险。

辅助决策系统简介

辅助决策系统简介

辅助决策系统简介Document serial number【UU89WT-UU98YT-UU8CB-UUUT-UUT108】应急辅助决策系统的主要功能是登记、处理突发的紧急事件。

该系统集成知识管理和紧急通讯系统,为领导辅助决策、专家定位和紧急通讯提供全方面的支持。

该系统集管理信息系统、知识管理系统和紧急通讯系统的特点于一身,为相关的各级政府机构提供过程监控和辅助决策的支持。

应急辅助决策系统具有简单、直观的用户界面,丰富的输入、输出手段,强大的知识管理能力,高效率的流程流转能力。

通过实时、集成的信息展现方式,政府领导可以用应急辅助决策系统进行信息交换、知识检索、专家定位、专家在线咨询,专家视频会议、紧急通知等,从而及时、迅速、准确地了解紧急事件的实时运行状况,找到解决紧急事件的方法、专家和负责部门。

同时,可以保证领导的决策、批示高效率的传达到相关部门。

并且,在应急辅助决策系统所提供的流程监控、流转信息反馈等功能的帮助下,可以使领导及时了解决策、紧急事件执行状况,执行过程中所出现的问题、各部门的反馈意见,是领导解决紧急事件强大的辅助决策工具。

应急辅助决策系统提供灵活的系统设置。

应急辅助决策系统中的角色主要应用部门人员:负责紧急事件的核心部门。

他们是紧急事件的发起者,是信息处理的枢纽,主要包括:政府值班室、市长电话热线、信访办等部门。

负责紧急事件信息的采集、汇总、汇报给相关的领导、记录领导的决策意见、根据领导的指示协调相关的政府部门、监督相关政府部门的工作。

辅助应用部门人员:辅助应用对象是整个系统的信息源和主要的办事机构。

主要包括:公安局,交通指挥中心,消防队等。

服务对象:是整个系统的决策核心。

政府的主要领导(书记,市长等)。

服务对象接收到主要应用对象紧急事件的报送后,可以通过该系统了解紧急事件的情况,同时可以了解到历史上类此事件的处理过程和相关专家的信息。

应急辅助决策系统的结构:应急辅助决策系统必须完成的功能是:在第一时间将紧急事件的信息以短信、电话等方式传递到合适的用户;完成紧急事件发生、处理意见、处理结果等情况的登记;让有关人员检索到可以支持决策的知识(例如以前处理类似事件的方案);让有关人员检索到相关的专家;为各相关人员(领导、专家、工作人员)提供交流的环境,如视频会议等。

群体事件应急处置辅助决策系统

群体事件应急处置辅助决策系统

群体事件应急处置辅助决策系统
本课题“群体事件应急处置辅助决策系统”是“突发性事件应急处置辅助决策系统”中的一个雏型。

该课题主要是为解决聚众上访、非法集会、围攻党政机关等扰乱正常生产生活及办公秩序等群体事件的快速决策问题。

本系统的主要任务是通过网络,对大量的数据、信息、知识理论、模型等进行抽取、提炼,并加以计算,得出预案,实施决策支持,进行决策评估、决策选优,生成一套可行的应急处置方案。

系统还可以为相关部门进行预警监测、应急处置、矛盾化解、事态平息等方面提供一些先进的方法和手段,提高处置群体性突发事件的能力。

本文首先介绍了决策支持系统的基本概念,以及当前此类软件的最新进展。

而后着重介绍了群体性事件应急处置辅助决策系统的设计原则、基本功能、结构框架和具体实现等等。

本系统是在INTERNET与INTRANET环境下,利用Oracle 8i 数据库,将各种相关信息与模型结合,实现了它们之间的数据交换和通信。

并利用人工智能技术,实现决策支持与预案及其他仿真计算。

本系统通过网络编程技术来实现对群体性事件应急处置辅助决策系统的控制及其界面开发,并将模型计算和辅助决策的过程和结果可视化。

本系统设计着重于使用预警监测、智能诊断、敏感信息搜集、预案生成、模型生成、无缝隙连接、系统集成技术等对快速决策的支持。

基本实现了防患预警、信息分发、路径规划及现场可视化仿真等功能。

这些研究成果,为进一步研究开发奠定了良好的基础。

应急处置的智能决策支持系统

应急处置的智能决策支持系统
传统应急处置方式不足
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。

应急预案的辅助决策技术

应急预案的辅助决策技术
应急预案的辅助决策 技术
汇报人:可编辑 2024-01-09
目 录
• 引言 • 应急预案概述 • 辅助决策技术介绍 • 应急预案与辅助决策技术的结合 • 辅助决策技术在应急预案中的应用案例 • 未来研究方向与展望
01
引言
背景介绍
自然灾害、事故灾难、公共卫生事件 等突发事件频繁发生,给人类社会带 来巨大损失和影响。
数据可视化
02
通过图表、图像等形式直观展示数据,帮助理解数据背后的规
律和趋势。
数据预测
03
利用大数据分析技术预测未来的趋势和变化,为决策提供依据

云计算技术
01Biblioteka 0203云存储
提供大规模、高可用的数 据存储服务,方便数据的 管理和共享。
云计算
利用虚拟化技术提供计算 资源,实现灵活、高效的 计算能力。
传统的应急管理方式往往难以应对复 杂多变的突发事件,需要借助先进的 技术手段提高应急响应速度和决策水 平。
目的和意义
1
辅助决策技术可以为应急管理人员提供快速、准 确、全面的信息支持,提高决策效率和准确性。
2
通过科学的方法和工具,辅助决策技术可以帮助 决策者更好地分析、评估和优化应急预案,提高 预案的针对性和可操作性。
物联网技术的应用将有助于实时监测和获 取应急预案所需的数据。
THANKS
感谢观看
实时监测与预警
利用辅助决策技术对突发 事件进行实时监测,及时 发出预警,为应急响应提 供时间保障。
数据驱动决策
通过收集和分析历史数据 ,辅助决策技术为应急预 案提供数据支持,帮助决 策者做出科学判断。
模拟仿真与推演
利用模拟仿真技术对应急 预案进行推演,评估预案 的有效性和可行性,提高 决策的准确性。

基于人工智能的应急预案辅助决策系统开发

基于人工智能的应急预案辅助决策系统开发

基于人工智能的应急预案辅助决策系统开发引言:人工智能(Artificial intelligence,AI)的发展已经深入到各个领域,应急预案辅助决策系统的开发也在此背景下迅速发展。

本文旨在探讨基于人工智能的应急预案辅助决策系统的开发,并对其相关技术和应用进行详细阐述。

一、应急预案辅助决策系统的概述1.1 应急预案的重要性在面对各种突发事件和自然灾害时,科学合理的应急预案能够最大程度地减少损失并保障公众安全。

1.2 人工智能在应急预案辅助决策中的应用人工智能技术通过利用大数据分析、图像识别、模型预测等方法,可以为应急预案的制定和决策提供精准的辅助。

二、人工智能在应急预案辅助决策系统中的技术与算法2.1 大数据分析在应急预案中的作用基于人工智能技术,应急预案辅助决策系统可以对历史数据和实时数据进行分析,提供准确的决策支持。

2.2 图像识别技术在应急预案中的应用利用图像识别技术,系统可以实时监测和分析视频图像,协助应急决策部门迅速了解事态并作出相应指导。

2.3 模型预测和优化算法的应用通过建立数学模型和利用优化算法,应急预案辅助决策系统可以预测灾情发展趋势,对资源调配进行优化。

三、应急预案辅助决策系统的开发步骤3.1 数据采集与处理系统需要收集、整理以及清洗各类与应急事件相关的数据,以供后续分析和决策优化使用。

3.2 模型建立与训练利用已采集的数据,搭建适合于应急预案辅助决策的人工智能模型,并进行训练和调优,以提高预测和决策的准确性。

3.3 软件平台开发与优化基于模型和算法,开发出符合需求的应急预案辅助决策系统,并进行界面优化和功能完善,以提高用户体验和效率。

四、实际应用与案例研究4.1 海洋环境监测以海洋环境监测为例,应急预案辅助决策系统可以通过集成多种传感器数据,实时监测海洋环境参数,并及时预警海啸、地震等灾害。

4.2 突发事件处置在突发事件处置中,应急预案辅助决策系统可以通过分析交通状况、人员分布等数据,提供最优的处置方案和资源调配建议。

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1. 概述现代社会中难免会出现各种各样的突发事件,如各种自然灾害、人为事故等,这些事件通常会带来严重的人员和财产损失。

制定合理、有效的应急预案可以在突发事件发生时快速地做出处理决策,减少事件带来的危害。

突发公共事件的处理时效性要求非常高,处理过程涉及大量的数据,这些数据既有属性数据又有空间数据。

GIS可以支持大数据量以及影像数据,处理速度快,可靠性、稳定性高,支持复杂的图形符号等,因此,在应急事件的处置中,离不开GIS技术的有效支持。

空间地理信息是GIS的“血液”,是GIS系统发挥作用的基本保障,空间信息共享服务平台是基于3S技术,深度开发和利用空间信息,建设的服务于城市规划、建设、管理,服务于政府、企业、公众,服务于人口、资源环境、经济社会的可持续发展的信息基础设施和信息系统,其实质是为信息资源基于统一的地理坐标进行整合、实现共享提供准确、实时的空间数据基础设施。

在空间信息基础设施的基础上开发和整合应用各种信息资源,发挥信息集成的综合效益,为城市管理、城市运行和应急指挥等政府职能提供基础保障。

城市应急辅助决策系统主要是借助于空间信息共享服务平台、GIS、数据挖掘等技术,结合应急预案、应急处置知识库、案例库、以及事件信息、周边环境信息,自动生成应急工作方案,并通过人机交互的方式进行方案的调整,通过系统生成科学合理的工作方案,并检验预案的合理性和有效性,以保证在突发事件发生时能够迅速、有效地采取应对措施,并为预案的完善提供支持。

2. 研究现状2.1 空间信息共享服务空间信息是指与地球上空间位置有直接关系或间接关系的对象或现象的信息,也称为地理信息,它所表达的是真实世界的特性。

空间信息具有分布性、异构性、复杂性等特点。

空间信息共享技术和GIS技术与应用的发展息息相关,GIS技术的发展能明显改善空间信息共享技术的方法与模式,GIS应用的推广和深入则相当程度上决定了空间信息共享技术的需求和规模。

从早期的数据转换到目前的基于空间WEB服务互操作,空间信息共享技术经历了数据转换、开放文件格式、标准交换格式、应用程序接口、空间数据库和空间WEB服务集成几个阶段,随着时间的推移、技术的演化和发展,基于这些空间互操作技术的空间信心共享能力和性能逐渐提高,从发展趋势来看,基于WEB服务的空间共享技术是目前解决空间信息共享的核心。

2.2 应急辅助决策突发事件应急的核心流程包括预防与应急准备、监测与预警、应急处置与救援、事后恢复与重建四个阶段。

突发事件应急处置决策是整个应急管理过程中关键的部分,因为应急决策的质量往往直接关系到应对行动的效果和突发事件所形成的最终损失或影响程度。

目前突发事件应急决策的研究主要集中在以下几个方面:(1)在应急决策模型研究方面,一些学者借鉴其他领域的模型对突发事件决策进行了研究:如爱尔兰学者John Cosgrave在描述了突发事件决策问题的特性的基础上,运用Vroom和Yetton的领导规范模型构建了突发事件决策的理论模型,建议决策者依据决策问题的特性,采用不同的授权程度对事件进行决策。

Kelian将军事战斗的经验决策模型引入突发事件决策之中,允许下属在充分理解任务和目标的情况下,根据先前经验对当前环境进行评估,依据经验找出类似应对做法,对决策行动方案进行修订。

(2)在应急决策方法研究方面,一些学者在对突发事件进行研究时,利用应用数学和风险管理领域的效用分析、敏感性分析、概率分析等方法,对突发事件的应急决策进行了分析:如Noel Pauwels等人运用效用分析和敏感性分析方法对核泄漏事件发生后的撤退决策进行了分析。

Hiroyuki Tamura等人运用决策树分析方法对灾害风险进行了分析。

此外,一些学者运用运筹学的方法,对突发事件发生后的人员的疏散和撤退进行了分析。

从这些分析方法来看,它们主要基于经典决策理论的基础上,借用应用数学或风险管理理论的方法,从成本和风险的角度对已有的决策进行定性分析,解决某一具体突发事件爆发后的应急决策问题。

(3)在应急决策模式研究方面,主要有基于统计分析的理性决策模式,注重实际环境约束的满意决策模式,借助群体协商的渐进决策模式。

现在常用的是G.A.Klein提出的RPD决策模式(Recognition-primed Decision Model),他从自然灾害现场决策特点着手对应急决策进行研究,指出决策人在动态环境中常根据其先前的经验,对当前的环境做出评估,依据经验找到类似的经验做法,并根据决策环境中的相似性等条件做出决策。

这种决策模式关注的是方案的可行性,决策的及时性和实施效果,是一种以认知为主的决策模式,有较强的环境适应性。

近年来,针对某些具体领域的实际应用研究计算机应急决策系统的设计与实现成为了突发事件应急决策系统研究的主流。

突发危机应急决策系统开发情况综述如下:3. 应急空间信息共享服务平台3.1 平台构成应急空间信息共享服务平台的建设具体包括以下内容:1)建立统一的空间信息资源管理平台,实现对遥感影像数据、矢量电子地图数据、DEM数据、图片数据、三维环视图片(全景图片)数据以及其他空间位置相关的基础空间数据的入库、更新和维护管理。

2)实现统一的可视化综合空间信息资源展示。

将遥感影像数据、矢量电子数据、DEM数据、地址数据、全景图片数据以及其他与空间位置相关的多媒体数据进行有效的集成和充分展示,实现空间信息资源数据基本应用展示。

3)建立统一的空间信息资源共享接口,主要是提供各种信息服务的接口,供各个委办局的业务应用系统进行接口集成,进行地理信息的共享应用。

3.2 应急空间信息资源管理(1) 应急空间信息分类从突发公共事件的定义与分类中,我们可以归纳出城市应急信息资源的主要研究对象有:城市危险源;城市自然灾害;城市重要机构及场所;城市公共基础设施;城市应急救援力量;城市应急救援设备设施。

根据应急管理的业务需要,对以上信息进行梳理,总结出如下应急空间信息资源组织管理逻辑分类:a)空间基础信息数据空间基础数据主要包括城市遥感影像地图、数字高程模型、地址数据、以及数字线划地图。

b)应急专题空间数据应急专题空间数据分为监控目标数据和救援力量数据两大类。

(2) 基于Geodatabase的应急空间信息组织管理ESRI的Geodatabase地理数据库模型是按照“地理数据库—数据集—类”来组织GIS空间数据的,下图是地理数据库体系的数据组织模型图:应急空间信息组织管理方案如下表所示:3.3 空间信息数据和共享服务(1)数据服务空间地理信息数据服务包括以下几种模式:a)静态的数据拷贝共享模式静态数据拷贝共享模式主要包括两种方法:一种为将空间数据进行打印输出,另一种模式为指定范围的空间数据转换为shp、dxf文件进行输出与共享。

b)动态的地图浏览共享模式动态的地图浏览共享模式一般基于WMS协议的地图数据发布、基于WFS协议的矢量数据发布、以及基于图片服务的方式进行发布。

c)在线的地理数据库复制共享模式基于从ArcGIS9.2开始提供Geodatabase Replication数据服务方式,实现在两个或者多个Geodatabase之间实现数据的复制与同步。

(2) 应用服务本方案中空间信息应用服务接口基于OGC标准提供服务接口。

OGC服务接口中最重要的一个标准就是WMS、WFS接口服务规范,通过定义WMS、WFS规范,可以让用户通过浏览器用统一的方法访问满足规范要求的地图服务,而不必再考虑底层GIS的差异性。

通过这些接口的组合应用,我们就可以整合远程异质数据源的地理信息,并生成一幅综合的地图,从而实现真正意义上的GIS应用互操作,最终解决空间信息的数据和服务共享。

(3) 技术路线ArcGIS Server是一个用于构建集中管理、支持多用户的企业级GIS应用的平台,,这些应用程序可以通过网络提供地理信息的服务。

ArcGIS Server是一套后台基于ArcObjects搭建的强大的B/S开发工具。

本方案的空间数据和共享服务通过ArcGIS Server开发实现。

通过集成开发实现数据的在线浏览、在线的Geodatabase replication,以及基于OGC标准的应用共享服务。

同时为了提高数据发布的效率和速度,利用TileCache2.0技术,建立服务器端的图片缓存。

4. 城市应急辅助决策系统4.1 系统结构城市应急辅助决策系统的系统结构如下图所示:4.2 主要系统功能(1) 空间信息资源共享接口基于GML语言、或空间数据库复制服务提供空间数据服务,或通过OGC应用服务接口提供应用服务,为集成推理模块提供空间数据支持。

(2) 事件管理模块实现对有关突发事件的基本信息、进展信息、处置信息、周边环境信息的采集汇总,同时系统对报送信息中的事发时间、事发地点、报送单位等重要要素进行检查。

事件管理模块中采集的各种现场信息,是应急辅助决策系统的重要数据源。

(3) 模型库管理维护该系统由模型库数据以及模型库管理系统构成,模型库用来存放模型,模型库管理系统主要有两方面的功能,一是类似数据库管理系统的静态管理功能,二是模型的动态管理。

(4) 案例库管理维护案例库管理维护模块将历史的典型案例按照案例结构化的方式进行存储管理,方便案例的检索推理,案例的结构化表示结构如下:案例库管理维护包括案例的增加、结构化表达、删除、修改、检索等功能。

(5) 知识库管理维护知识库管理维护模块将应急事件处置知识按照规则结构化表达的方式进行存储管理,方便知识的检索,知识的结构化表示结构如下:知识库管理维护包括知识的增加、结构化表达、删除、修改、检索等功能。

(6) 预案库管理维护提供应急管理机构应急预案的数字化管理,按照需要方便地查看预案启动条件、应急组织结构、应急响应流程、信息报告流程、应急保障资源等信息。

预案库管理维护包括预案的增加、结构化表达、删除、修改、检索等功能。

(7) 集成推理模块集成推理模块综合各方面的信息,尤其是案例库中的资源支持情况(资源类型、调度范围半径、资源数量等),通过空间叠加分析、最短路径分析、最大覆盖范围分析,得出合理的资源调度方案。

集成推理模块主要功能包括案例智能检索匹配、空间分析、模型匹配、结果修正整合、案例保留等功能。

该模块的功能组成及关系如下图:。

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