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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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