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多层级协同的地铁应急救援基地选址优化 被引量:1
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作者 张宇 韩梅 +1 位作者 汤兆平 米希伟 《铁道运输与经济》 北大核心 2024年第4期161-171,共11页
地铁系统面对灾害、事故时具有天然的脆弱性,随着各大城市的地铁进入网络化运营时代,我国地铁应急救援基地存在选址不合理、救援效率低等问题,而现有研究缺少层级性和协同救援的考虑。为此,以时间惩罚值最小、平均救援距离最短、选址个... 地铁系统面对灾害、事故时具有天然的脆弱性,随着各大城市的地铁进入网络化运营时代,我国地铁应急救援基地存在选址不合理、救援效率低等问题,而现有研究缺少层级性和协同救援的考虑。为此,以时间惩罚值最小、平均救援距离最短、选址个数最少为目标,以救援时间为约束,建立了多层级协同的地铁应急救援基地选址多目标优化模型,设计了遗传算法进行求解,并以南昌地铁为例进行了案例分析。研究结果表明:相比于单道路救援和单地铁救援的选址方案,采用协同救援的区域级地铁应急救援基地在时间惩罚函数值上分别降低了71.54%和73.82%,在平均救援时间上分别降低了14.71%和20.58%,在选址个数上分别降低了20.83%和9.52%。 展开更多
关键词 地铁 应急救援基地 选址研究 多层级 协同 遗传算法
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渤海海域应急救援基地选址优化方法 被引量:8
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作者 李欢欢 刘奕 +1 位作者 刘文 吴克风 《河南科技大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2017年第1期98-104,9,共7页
针对海上应急救援基地规划比较单一的问题,结合渤海海域交通流特征和海上交通事故的统计结果,提出了应急救援基地双覆盖优化模型。综合考虑了渤海海域环境条件和事故发生率的影响,基于地理网格划分方法确定了渤海海域应急事故点,根据港... 针对海上应急救援基地规划比较单一的问题,结合渤海海域交通流特征和海上交通事故的统计结果,提出了应急救援基地双覆盖优化模型。综合考虑了渤海海域环境条件和事故发生率的影响,基于地理网格划分方法确定了渤海海域应急事故点,根据港口条件选定了应急救援基地候选点。应用双覆盖模型对渤海海域应急救援基地选址进行了优化分析,利用遗传算法优化求解,得到渤海海域应急救援基地选址的最优布局方案。研究结果表明:提出的应急基地双覆盖模型比现有的选址模型有更好的覆盖效果,且适应度函数值高达0.92,充分证明了模型的有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 海上应急救援基地 海上事故风险 双覆盖模型 布局优化
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基于二维码和虚拟现实技术的应急救援基地互动展示技术研究 被引量:5
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作者 薄涛 张涛 +1 位作者 高博伟 黄智勇 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2020年第5期73-80,共8页
地震应急救援基地是开展应急救援专业化培训和科普教育的重要场所。在展示方式上,传统的影音和沙盘设计已经很难满足社会大众的需求,3D、4D体验电影和虚拟现实游戏等交互式体验设备建设往往面临着硬件一次性投入水平高,后期更新换代难... 地震应急救援基地是开展应急救援专业化培训和科普教育的重要场所。在展示方式上,传统的影音和沙盘设计已经很难满足社会大众的需求,3D、4D体验电影和虚拟现实游戏等交互式体验设备建设往往面临着硬件一次性投入水平高,后期更新换代难度大的问题。因此,本文提出了一种基于二维码和增强现实技术的新型互动展示平台的设计思路及构建方法,结合国家地震紧急救援训练基地的参观培训需求进行安装使用,总结和分析了使用的效果,并提出了未来改进和发展的思路。本文的工作对于防灾减灾教育与培训模式进行了新的探索,通过相对较低的成本提升了应急救援基地的培训与科普教育服务效能,对于提升防灾减灾教育与培训工作的效果具有一定的应用价值。 展开更多
关键词 地震科普 虚拟现实 增强现实 智能终端 应急救援基地
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融合赋权与改进支持向量机的矿山应急救援评估模型研究
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作者 马砺 闫小庆 +2 位作者 王旭 范晶 宋岩 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2259-2269,共11页
为科学评估矿山救援基地应急能力,提升其灾害事故响应与救援效能,提出了一种矿山应急救援能力评估模型,对山东某矿山救援基地进行评估并提出相应提升策略。首先,通过分析影响应急救援能力的关键因素,构建包含应急建设准备能力、协同能... 为科学评估矿山救援基地应急能力,提升其灾害事故响应与救援效能,提出了一种矿山应急救援能力评估模型,对山东某矿山救援基地进行评估并提出相应提升策略。首先,通过分析影响应急救援能力的关键因素,构建包含应急建设准备能力、协同能力和保障能力3项一级指标、8项二级指标及40项三级指标的救援能力评估体系;其次,基于序关系法(G1法)与标准间相关性法(CRITIC法)确定各项指标的主客观权重,结合博弈论将各权重融合得到最优综合权重;最后,采用核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis,KPCA)法和冠豪猪优化(Crested Porcupine Optimizer,CPO)算法改进并构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,以专家评分结合综合权重得到的输入样本进行回归预测。结果表明,KPCA-CPO-SVM模型对山东某矿山救援基地能力预测结果对比评估结果的准确率达到95%,评估指标平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)为0.63%,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为0.79%,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为0.84%,决定系数达到0.9698,验证了该模型的鲁棒性与可靠性。该救援基地需要在应急救援队伍建设、人员能力培训、应急物资调度和装备智能化等方面进行提升,研究结果为提升应急救援能力提供了参考。 展开更多
关键词 公共安全 矿山应急救援基地 应急救援能力 组合赋权 评估模型
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