[發明專利]考慮部分數據模糊和缺失的應急物資需求預測的方法

有效

• 申請號: 201811181487.2
• 申請日: 2018-10-11
• 公開（公告）號: CN109472346B
• 公開（公告）日: 2020-08-07
• 發明（設計）人: 張明;仇志峰;吳翰林;張一帆;李伯權;孔祥魯;黃倩文;劉思涵
• 申請（專利權）人: 南京航空航天大學
• 主分類號: G06N3/04
• 分類號: G06N3/04;G06N3/08;G06N3/12;G06Q10/04;G06Q50/26
• 代理公司: 南京瑞弘專利商標事務所(普通合伙) 32249
• 代理人: 向妮

本發明公開一種考慮部分數據模糊和缺失的應急物資需求預測模型構建方法及基于該模型對應急物資需求進行預測，針對白化權函數轉折點難以確定模糊數據的問題，提出兩種求模糊區間灰數的“核”的計算公式，所得的“核”代替原有模糊信息，達到不確定信息轉變為確定信息的目的，針對部分數據缺失，在結合灰色關聯度和K近鄰填補算法的基礎上，提出改進的GKNN算法，在填補環節引入權重，并在填補后加入邏輯檢驗條件；然后將預處理后的數據輸入經過改進的遺傳算法優化后的神經網絡模型，得到訓練好的應急物資需求預測模型，并對預測模型進行測試，調整模型參數使得模型最優，預測精度也更高。

技術領域

本發明屬于應急物質需求預測技術領域，尤其涉及部分數據模糊和缺失的應急物資需求預測。

背景技術

在地震災害發生的情況下，救援時間緊迫、人力物力有限、災害現場混亂等各種不利情勢，同時，應急救援物資的需求預測，受到諸多社會、環境等因素影響，具有很強的時效性和階段性，同時災情和物資需求信息具有模糊性和不確定性，這就給應急物資需求預測工作增加了難度，同時也會極大影響預測結果的準確度和真實度。救援物資需求的準確預測，可為救援調度等后續救援工作的開展，爭取寶貴的救援時間，是應急管理部門和應急規劃研究人員亟待解決的關鍵性問題，具有重要的研究價值。

解決應急物資需求數據模糊現象的方法，可選擇基于模糊數學或灰色系統理論，兩者都可以研究模糊現象，但是側重點不同：模糊數學以經典的集合論為基礎進行拓展，而集合論要求給定的集合必須由確定的元素所組成，故而模糊數學更側重于研究元素對集合的隸屬程度，然而對于模糊問題，研究目標數值對某個模糊集合的隸屬關系并不能有效幫助后續的應急物資需求預測工作。而灰色系統理論的研究對象是含有確定信息和不確定信息的系統，目標是研究如何將系統中的不確定信息、未知信息發展為確定信息和已知信息。

對于模糊信息的處理，已有相關文獻采用灰色系統理論進行了研究。例如，2010年《系統工程與電子技術》雜志公開的“基于核和灰度的區間灰數運算法則”(即文獻[1])中建立了區間灰數運算公理、運算法則，灰數運算被轉化為實數運算，但該文獻為討論方便，將灰數均值白化數作為灰數的核，這種方法運用在災情信息模糊處理中，會使得到的結果丟失實際情況中客觀存在的信息分布不確定性。

為了達成對模糊區間灰數的白化處理，求得區間灰數的核，首先要確定區間灰數的白化權函數，而白化權函數的類型最主要由轉折點的位置和數量決定。目前關于白化權函數轉折點的選取沒有統一明確的方法，主要是依靠研究者根據研究背景的相關灰值分布信息來主觀確定轉折點。同時也沒有一個具體明確的計算公式可以幫助研究者確定轉折點，故大部分做法是直接采用等權均值白化方法，或者避開轉折點的選取具體過程，直接將白化權函數作為已知條件進行研究。接下來推導白化權函數轉折點位置不確定的情況下，求區間灰數的核的公式，從而解決在灰值分布信息不充分情形下，模糊區間灰數的白化處理問題。

對于應急物資需求數據缺失問題，現有的主要方法可以歸為單一插補法、多重插補法、建立模型法。在單一插補法中，隨機插補和均值插補雖然操作簡單，但忽略了信息背后的關聯性，把問題過于簡單化，不適合用于災情缺失信息補全；單一插補中具有代表性的方法還有回歸插補法，但回歸插補需要找出信息之間的線性回歸方程，這對于災情信息而言具有很大難度，由于每個災情案例所處環境背景不同，多個災情案例屬性之間很難找出共性的回歸模型。多重插補則是基于單一插補發展而來，主要思想是重復執行相同的操作若干次得到多個候選完整數據集，但至于選取何種方法作為重復執行的操作還需要具體確定。建立模型法需要分析缺失數據的缺失機制，再為需要填補的屬性建立模型，但這種方法不適用于數據樣本較小的情況。