[发明专利]应急预案数字化生成方法

权利要求书

1.一种应急预案数字化生成方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤1：将原有应急预案分解生成数字化应急预案库；

步骤2：根据突发事件的类型、等级、伤亡情况，生成该事件下应急预案的信息维度；

步骤3：将根据突发事件生成的信息维度与应急预案数字化库中信息维度相关目标的内容进行匹配，选择出相似度最高的预案；

步骤4：根据相似度最高的预案，提取相似度最高的预案的过程维度信息生成初步处置流程；

步骤5：对生成的初步处置流程采用初始场景到结束场景线路正确的路线匹配策略进行正确性验证，并对不合法或错误的流程进行修订，得到更为合理的处置流程案；

步骤6：根据步骤5所得处置流程，对突发事件进行处置，直至事件处理结束；如果应急事件扩大，则更新事件信息维度，并转向步骤2，从而，循环执行上述流程直到处置结束；

所述将根据突发事件生成的信息维度与应急预案数字化库中信息维度中相关目标的内容进行匹配，方法如下：

假设目标事件α与事件β进行匹配，α和β分别是由m个属性进行描述α＝{a₁,a₂,a₃...a_m}，β＝{b₁,b₂,b₃...b_m}与各属性的权重分别为w_i,i＝1,2,3,4...m,则α和β之间相似度SIM(α,β)的计算方法表示如下：

其中，ω_α,β表示α和β的结构相似度，它描述了缺失的属性数据对于事件间相似度计算的影响，表示了案例α和β间属性的可替代程度，sim(a_i,b_i)表示案例α和β的在属性i上的局部相似度；

事件α与事件β的事件全局相似度SIM(α,β)和属性的局部相似度sim(a_i,b_i)的取值范围均为[0,1]，取值越高表示相似程度越高；

1)结构相似度的计算

目标事件α和事件β结构相似度的计算过程如下：

假设目标事件所有非空属性组成的集合为A₀，源事件非空属性组成的集合为A₁；计算为A₀与A₁的交集记为I，并集记为U；分别计算集合I与U中所有属性的权重之和分别记为ω_I和ω_U，则α和β的结构相似度的定义为：

${\mathrm{\ω}}_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}=\frac{{\mathrm{\ω}}_I}{{\mathrm{\ω}}_U},---\left(1\right)$

2)属性局部相似度的计算

属性局部相似性指事件在各属性上的相似性，突发事件属性类型包括符号型、数值型，根据不同数据类型规定相应的属性局部相似性度量——

符号型属性相似度算法：符号型数据属于一种简单的枚举值，它列举了该属性所有可能的取值；他们的相似度计算如下：

$sim(a_i,b_i)=\left\{\begin{array}{cc}1& a_i=b_i\\ 0& a_i\≠b_i\end{array}\right.,---\left(2\right)$

其中a_i,b_i表示目标事件α和β在属性i上的取值；

数值型属性相似度算法：这里采用基于海明距离公式演化来的相似度方法，计算如下：

$sim(a_i,b_i)=1-dist(a_i,b_i)=1-\frac{\left|a_i-b_i\right|}{\left|{\max }_i-{\min }_i\right|},---\left(3\right)$

其中，a_i,b_i表示α和β在属性i上的取值，max_i和min_i表示属性i的最大值和最小值；

对于每个数值型属性在计算相似度时都需要事先确定其取值范围；

3)目标事件α和事件β属性间的差异程度的计算

由于属性之间往往不能相互替代，这里引入了“变异指标”来对属性之间的可替代性进行量化；变异指标反映的是总体中各单位间的差异程度，差异程度越大就越难以被代替；其计算方法如下：

${\stackrel{\‾}{X}}_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}=\frac{1}{n}\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}sim(a_i,b_i),---\left(5\right)$

${\mathrm{\σ}}_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}=\frac{1}{n}\sqrt{\underset{i=1}{\overset{m}{\Σ}}{w}_i{\[sim(a_i,b_i)-{\stackrel{\‾}{X}}_{\mathrm{\α},\mathrm{\β}}\]}^2},---\left(6\right)$

其中，为事件α和事件β各属性相似度的平均值，σ_α,β为事件α和事件β各属性相似度值的方差；

4)事件特征属性权重的计算

这里采用属性层次模型(Attribute Hierarchical Model AHM)来对事件各特征属性的权重值进行计算；

所述属性层次模型(Attribute Hierarchical Model AHM)事先需要根据调研确定事件特征属性作为索引，然后根据表1所示的方式对各个属性间的相对重要性进行打分评定；

表1 属性间的重要度评定

在得到属性a_i和a_j的相对重要度关系a_ij后，通过公式(7)对属性间的转移重要度u_ij进行计算，u_ij是属性a_i对属性a_j的转移重要度；

$u_{ij}=\left\{\begin{array}{cc}0,& a_{ij}=1,i=j,\\ 0.5,& a_{ij}=1,i\≠j,\\ \frac{1}{2k+1},& a_{ij}=\frac{1}{k},\\ \frac{2k}{2k+1},& a_{ij}=k,\end{array}\right.,---\left(7\right)$

其中，i＝1,2,3,...,m；j＝1,2,3...,m；

之后利用公式(8)对属性的转移重要度进行计算，得到最终的各个属性的权重ω_i：

${\mathrm{\ω}}_i=\frac{2}{n(n-1)}\underset{j=1}{\overset{n}{\Σ}}{u}_{ij},---\left(8\right)$

其中，n为事件C所包含的属性个数；

匹配结束后会得到一匹配集，这里匹配集可能为空，也可能存储唯一的应急预案，也可能存在多个应急预案；如果存在多个应急预案，则以列表的形式将应急预案对应的应急处置流程按照匹配程度倒序展示出来，由应急处置相关人员选择最优解；如果匹配集为空，则调整维度信息，删减部分属性特征，重新进行匹配，直到得到不为空的匹配集；

这样，即完成了根据突发事件生成的目标树或子目标树与应急预案数字化库中过程维度中相关内容的匹配。