基于云模型及熵权法的应急预案分析方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于云模型及熵权法的应急预案分析方法及装置，该方法包括：确定所有目标因素，针对每个目标因素，确定该目标因素的目标分值，根据所有目标因素的目标分值，生成目标云图，判断目标云图是否满足预先设定的云图条件，若满足，则根据所有目标因素的目标分值，确定每个目标因素的权重，根据所有目标因素的权重以及每个目标因素的影响分值，生成应急预案的评估分值，根据评估分值确定应急预案的分析结果。可见，实施本发明专利技术能够对应急预案以及应急预案的演练过程进行评估，能够有利于提高对应急预案以及应急预案的演练过程进行评估的准确性和客观性，进而还能够有利于提高对应急预案以及应急预案的演练过程进行优化的准确性。优化的准确性。优化的准确性。

【技术实现步骤摘要】
基于云模型及熵权法的应急预案分析方法及装置


[0001]本专利技术涉及智能分析
，尤其涉及一种基于云模型及熵权法的应急预案分析方法及装置。

技术介绍

[0002]近年来，各种突发事件的频繁发生给人们的生命财产和社会稳定带来了威胁，需要各级人员积极响应、积极应对，最大程度的减少灾害的损失，而应急预案是为了应对实际生活中的突发事件（例如：自然灾害、重大事故等）所提前制定的方案，其中，应急预案可以包括事前预防、事发响应、事中处理、事后复盘等的环节，涵盖了事前、事中以及事后的解决方案。当面对突发事件时，可以第一时间启动对应的应急预案，能够减少决策时间并根据应急预案合理调配应对突发事件所需的物资和人力资源。
[0003]为了更好的应对事故、控制事故并减轻事故带来的损伤，需要对应急预案进行评估。目前，对于应急预案的评估方法通常是根据特定领域的专家对该应急预案进行打分进而得到评估结果，或是根据应急预案在演练过程中的视频或照片得到评估结果，这样不仅存在个人评估主观性强的缺点，还不能对应急预案进行全方面的评估，从而导致所得到的评估结果的准确性低。可见，提供一种新的应急预案的评估方法以提高评估准确性显得尤为重要。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题在于，提供一种基于云模型及熵权法的应急预案分析方法及装置，能够对应急预案以及应急预案的演练过程进行评估，能够有利于提高对应急预案以及应急预案的演练过程进行评估的准确性和客观性，进而还能够有利于提高对应急预案以及应急预案的演练过程进行优化的准确性。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术第一方面公开了一种基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，所述方法包括：确定所有目标因素，针对每个所述目标因素，确定该目标因素的目标分值，其中，所有所述目标因素包括所述应急预案中的多个一级影响因素、每个所述一级影响因素下的多个二级影响因素以及所述应急预案在不同演练场景下的演练过程中的环节影响因素中的一种或多种，所述目标分值包括所述目标因素的每个权重分值以及影响分值；根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图，所述目标云图包括与所述权重分值相匹配的权重云图以及与所述影响分值相匹配的评估云图；判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件；当判断出所述目标云图满足预先设定的所述云图条件时，根据所有所述目标因素的目标分值，确定每个所述目标因素的权重；根据所有所述目标因素的权重以及每个所述目标因素的影响分值，生成所述应急预案的评估分值，并根据所述评估分值确定所述应急预案的分析结果。
[0006]本专利技术第二方面公开了一种基于云模型及熵权法的应急预案分析装置，所述装置包括：第一确定模块，用于确定所有目标因素，针对每个所述目标因素，确定该目标因素的目标分值，其中，所有所述目标因素包括所述应急预案中的多个一级影响因素、每个所述一级影响因素下的多个二级影响因素以及所述应急预案在不同演练场景下的演练过程中的环节影响因素中的一种或多种，所述目标分值包括所述目标因素的每个权重分值以及影响分值；生成模块，用于根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图，所述目标云图包括与所述权重分值相匹配的权重云图以及与所述影响分值相匹配的评估云图；判断模块，用于判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件；所述第一确定模块，还用于当所述判断模块判断出所述目标云图满足预先设定的所述云图条件时，根据所有所述目标因素的目标分值，确定每个所述目标因素的权重；所述生成模块，还用于根据所有所述目标因素的权重以及每个所述目标因素的影响分值，生成所述应急预案的评估分值；所述第一确定模块，还用于根据所述评估分值确定所述应急预案的分析结果。
[0007]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述判断模块，还用于当判断出所述目标云图不满足预先设定的所述云图条件时，重新触发所述第一确定模块执行所述的针对每个所述目标因素，确定该目标因素的目标分值的操作，以及触发所述生成模块执行根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图的操作，以及触发所述判断模块执行所述的判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件的操作；其中，所述判断模块判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件的方式具体为：分析所述目标云图的第一分散度以及预先设定的云图条件对应的第二分散度，计算所述第一分散度与第二分散度之间的分散度差值，判断所述分散度差值是否在预先设定的差值范围内，当判断出所述分散度差值在预先设定的所述差值范围内时，确定所述目标云图满足预先设定的所述云图条件，当判断出所述分散度差值不在预先设定的所述差值范围内时，确定所述目标云图不满足预先设定的所述云图条件；其中，所述目标云图的第一分散度用于表示所有评分人员对所有所述目标因素的所述目标分值的意见统一度，所述第一分散度越大，所有所述评分人员对所有所述目标因素的所述目标分值的意见统一度就越低。
[0008]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，所述生成模块根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图的方式具体为：根据所有所述目标因素的权重分值，计算所有所述目标因素的权重云数字特征，其中，所述权重云数字特征包括第一期望值、第一熵值以及第一超熵值；将所述权重云数字特征输入至预先设定的正向云发生器中，以生成权重云图；从所有所述目标因素中确定出多个目标关键因素，根据所有所述目标关键因素的权重分值，计算所有目标关键因素的评估云数字特征，其中，所述评估云数字特征包括第二期望值、第二熵值以及第二超熵值；将所述评估云数字特征输入至预先设定的所述正向云发生器中，以生成评估云
图；根据所述权重云图以及所述评估云图，确定目标云图；其中，期望值包括所述第一期望值以及所述第二期望值，所述期望值是通过以下公式计算得到的：其中，Ex为期望值，a为所有所述评分人员的数量，Xi为所有所述评分人员对每个所述目标因素确定出的目标分值，E为所有所述目标因素的数量；熵值包括所述第一熵值以及所述第二熵值，所述熵值是通过以下公式计算得到的：其中，En为熵值；超熵值包括所述第一超熵值以及所述第二超熵值，所述超熵值是通过以下公式计算得到的：其中，He为超熵值，S为所有所述目标因素的样本方差。
[0009]作为一种可选的实施方式，在本专利技术第二方面中，当所述目标因素包括所述环节影响因素时，所述应急预案的分析结果包括演练效果分析结果；所述装置还包括：第二确定模块，用于根据所述演练效果分析结果，确定所述应急预案在不同演练场景的演练过程中待优化的目标环节；所述第二确定模块，还用于确定在不同演练场景下与所述目标环节相匹配的优化方案；更新模块，用于根据所述优化方案更新所述应急预案；以及，所述第一确定模块根据所有所述目标因素的目标分值，确定每个所述目标因素的权重的方式具体为：根据所有所述目标因素的目标分值以及预先设定的目标算法，确定每个所述目标因素的权重；其中，所述目标算法包括：其中，Xij为第i个评分人员对第j个目标因素的目标分值，Xij*为归一化后第i个评分人员对第j个目标因素的目标分值；
其中，yij为第i个评分人员的第j个目标因素的比重，a为所本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，其特征在于，所述方法包括：确定所有目标因素，针对每个所述目标因素，确定该目标因素的目标分值，其中，所有所述目标因素包括所述应急预案中的多个一级影响因素、每个所述一级影响因素下的多个二级影响因素以及所述应急预案在不同演练场景下的演练过程中的环节影响因素中的一种或多种，所述目标分值包括所述目标因素的每个权重分值以及影响分值；根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图，所述目标云图包括与所述权重分值相匹配的权重云图以及与所述影响分值相匹配的评估云图；判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件；当判断出所述目标云图满足预先设定的所述云图条件时，根据所有所述目标因素的目标分值，确定每个所述目标因素的权重；根据所有所述目标因素的权重以及每个所述目标因素的影响分值，生成所述应急预案的评估分值，并根据所述评估分值确定所述应急预案的分析结果。2.根据权利要求1所述的基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，其特征在于，所述方法还包括：当判断出所述目标云图不满足预先设定的所述云图条件时，重新执行所述的针对每个所述目标因素，确定该目标因素的目标分值；根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图；判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件的操作；其中，所述判断所述目标云图是否满足预先设定的云图条件，包括：分析所述目标云图的第一分散度以及预先设定的云图条件对应的第二分散度，计算所述第一分散度与第二分散度之间的分散度差值，判断所述分散度差值是否在预先设定的差值范围内，当判断出所述分散度差值在预先设定的所述差值范围内时，确定所述目标云图满足预先设定的所述云图条件，当判断出所述分散度差值不在预先设定的所述差值范围内时，确定所述目标云图不满足预先设定的所述云图条件；其中，所述目标云图的第一分散度用于表示所有评分人员对所有所述目标因素的所述目标分值的意见统一度，所述第一分散度越大，所有所述评分人员对所有所述目标因素的所述目标分值的意见统一度就越低。3.根据权利要求2所述的基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，其特征在于，所述根据所有所述目标因素的目标分值，生成目标云图，包括：根据所有所述目标因素的权重分值，计算所有所述目标因素的权重云数字特征，其中，所述权重云数字特征包括第一期望值、第一熵值以及第一超熵值；将所述权重云数字特征输入至预先设定的正向云发生器中，以生成权重云图；从所有所述目标因素中确定出多个目标关键因素，根据所有所述目标关键因素的权重分值，计算所有目标关键因素的评估云数字特征，其中，所述评估云数字特征包括第二期望值、第二熵值以及第二超熵值；将所述评估云数字特征输入至预先设定的所述正向云发生器中，以生成评估云图；根据所述权重云图以及所述评估云图，确定目标云图；其中，期望值包括所述第一期望值以及所述第二期望值，所述期望值是通过以下公式计算得到的：
其中，Ex为期望值，a为所有所述评分人员的数量，Xi为所有所述评分人员对每个所述目标因素确定出的目标分值，E为所有所述目标因素的数量；熵值包括所述第一熵值以及所述第二熵值，所述熵值是通过以下公式计算得到的：其中，En为熵值；超熵值包括所述第一超熵值以及所述第二超熵值，所述超熵值是通过以下公式计算得到的：其中，He为超熵值，S为所有所述目标因素的样本方差。4.根据权利要求3所述的基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，其特征在于，当所述目标因素包括所述环节影响因素时，所述应急预案的分析结果包括演练效果分析结果；所述方法还包括：根据所述演练效果分析结果，确定所述应急预案在不同演练场景的演练过程中待优化的目标环节；确定在不同演练场景下与所述目标环节相匹配的优化方案，并根据所述优化方案更新所述应急预案；以及，所述根据所有所述目标因素的目标分值，确定每个所述目标因素的权重，包括：根据所有所述目标因素的目标分值以及预先设定的目标算法，确定每个所述目标因素的权重；其中，所述目标算法包括：其中，Xij为第i个评分人员对第j个目标因素的目标分值，Xij*为归一化后第i个评分人员对第j个目标因素的目标分值；其中，yij为第i个评分人员的第j个目标因素的比重，a为所有所述评分人员的数量；其中，ej为第j个目标因素的信息熵；
其中，wj为第j个目标因素的权重。5.根据权利要求4所述的基于云模型及熵权法的应急预案分析方法，其特征在于，所述根据所述演练效果分析结果，确定所述应急预案在不同演练场景的演练过程中待优化的目标环节，包括：分析所述演练效果分析结果，得到所述应急预案在不同演练场景下的演练过程中每个演练环节对应的子分析结果，其中，每个演练环节对应的子分析结果包括该演练环节对应的演练得分值；判断所有所述子分析结果中是否存在所述演练得分值低于预先设定的分数阈值的目标子分析结果；当判断出所有所述子分析结果中存在所述目标子分析结果时，将所有所述目标子分析结果对应的演练环节确定为目标环节；和/或确定演练效果目标分值，并根据所述应急预案在不同演练场景下的演练过程中每个演练环节的权重以及每个所述演练环节的影响分值，计算每个所述演练环节的效果分值，所述演练效果目标分值为应急预案演练效果所需达到的分值；计算每个所述演练环节的效果分值与所...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈学军，蚁泽纯，杨棚，郑睿，张优训，周原，
申请(专利权)人：广东省电信规划设计院有限公司，
类型：发明
国别省市：