基于模糊粗糙集案例推理的应急物资需求预测

摘要：

突发事件发生后，需要对应急物资需求进行预测，以减少损失。突发事件本身具有的特性使得突发事件的相关数据难以获得。引入案例推理的预测方法，通过模糊粗糙集理论，对突发事件的特征属性进行约简、权重，并进行分配。摒除属性间的相互影响，减少存储空间，提高检索效率，使得权重分配更加客观、合理。最后，通过地震实例验证该方法的可行性和合理性，能够在信息不完备的情况下，很好地解决应急物资的需求预测问题。

关键词：应急物资需求、案例推理、模糊粗糙集、属性约简、权重分配

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61364028

在线出版日期：2015-11-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

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