專利名稱：一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及自然災(zāi)害危險(xiǎn)程度評(píng)估領(lǐng)域，具體涉及一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，
背景技術(shù)：
首先對(duì)現(xiàn)有大霧災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法進(jìn)行對(duì)比研究，如:基于灰色模型的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法主要依賴于概率統(tǒng)計(jì)理論；灰色模型所需的樣本信息含量要求較高，預(yù)研表明預(yù)測(cè)風(fēng)險(xiǎn)或察覺風(fēng)險(xiǎn)與樣本概率分布間并沒有必然直接關(guān)系；此種風(fēng)險(xiǎn)主要是涉及到不確定性本質(zhì)上，非頻率特性，而是與某些標(biāo)準(zhǔn)模式的相似程度有關(guān)，這種相似程度在數(shù)學(xué)理論中通常可用模糊集的隸屬度來刻畫。信息擴(kuò)散就是為了彌補(bǔ)信息不足而考慮優(yōu)化利用樣本模糊信息的一種對(duì)樣本進(jìn)行集值化的模糊數(shù)學(xué)處理方法，該方法可以將一個(gè)有觀測(cè)的樣本，變成一個(gè)模糊集，即:將單值樣本成集值樣本。文獻(xiàn)表明馮麗華教授提出的基于信息擴(kuò)散理論的洪水風(fēng)險(xiǎn)分析方法證明信息擴(kuò)散理論的有效性；并經(jīng)前期預(yù)研，信息擴(kuò)散理論用于氣象風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估中是可行和可操作的。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種能夠結(jié)合信息擴(kuò)散理論，對(duì)信息不足和樣本缺失的區(qū)域進(jìn)行霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法。本發(fā)明采用如下技術(shù)方案解決上述技術(shù)問題:本發(fā)明設(shè)計(jì)了一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，包括以下 步驟:步驟(I):確定大霧災(zāi)害的評(píng)價(jià)區(qū)域，并確定該評(píng)價(jià)區(qū)域中的調(diào)查樣本的年限；步驟(2):收集步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的霧災(zāi)災(zāi)害樣本，并從霧災(zāi)災(zāi)害樣本中抽取大霧能見度指標(biāo)指數(shù)，并使抽取的大霧能見度指標(biāo)指數(shù)形成離散論域；步驟(3):利用步驟(2)中形成的離散論域，并采用正太擴(kuò)散函數(shù)建立大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型，并利用所述大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型得到超越概率的風(fēng)險(xiǎn)估值；步驟(4):根據(jù)步驟(3)中得到的超越概率的風(fēng)險(xiǎn)估值，得到步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的頻繁霧災(zāi)月的霧災(zāi)各等級(jí)概率分布，從而評(píng)估出霧災(zāi)發(fā)生的危險(xiǎn)性。作為本發(fā)明的一種優(yōu)化方法:所述步驟(2)包括如下具體處理:步驟(21):收集步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的霧災(zāi)災(zāi)害樣本，從霧災(zāi)災(zāi)害樣本中抽取大霧能見度指標(biāo)指數(shù)，霧災(zāi)災(zāi)害樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)集合為X:X= {χ1； X2,…xn},其中,Xi定義為第i個(gè)樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)，I彡i彡η,η為正整數(shù)；步驟(22):對(duì)步驟(21)中的能見度指標(biāo)指數(shù)集合X進(jìn)行等值劃分，并由小到大依次排序，形成離散論域U如下所示，U= K，U2，…um}，其中，Uj定義為離散論域中第j個(gè)離散點(diǎn)，I彡j彡m，m定義為正整數(shù)。作為本發(fā)明的一種優(yōu)化方法:所述步驟(3)包括如下具體處理:步驟(31):利用正太擴(kuò)散函數(shù)，將單個(gè)樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)X按照如下公式所攜帶的信息擴(kuò)散給離散論域U中的所有點(diǎn)，建立大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型:
權(quán)利要求
1.一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，包括以下步驟: 步驟(I):確定大霧災(zāi)害的評(píng)價(jià)區(qū)域，并確定該評(píng)價(jià)區(qū)域中的調(diào)查樣本的年限； 步驟(2):收集步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的霧災(zāi)災(zāi)害樣本，并從霧災(zāi)災(zāi)害樣本中抽取大霧能見度指標(biāo)指數(shù)，并使抽取的大霧能見度指標(biāo)指數(shù)形成離散論域； 步驟(3):利用步驟(2)中形成的離散論域，并采用正太擴(kuò)散函數(shù)建立大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型，并利用所述大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型得到超越概率的風(fēng)險(xiǎn)估值； 步驟(4):根據(jù)步驟(3)中得到的超越概率的風(fēng)險(xiǎn)估值，得到步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的頻繁霧災(zāi)月的霧災(zāi)各等級(jí)概率分布，從而評(píng)估出霧災(zāi)發(fā)生的危險(xiǎn)性。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述步驟(2)包括如下具體處理: 步驟(21):收集步驟(I)中選取的評(píng)價(jià)區(qū)域在步驟(I)中確定的年限內(nèi)的霧災(zāi)災(zāi)害樣本，從霧災(zāi)災(zāi)害樣本中抽取大霧能見度指標(biāo)指數(shù)，霧災(zāi)災(zāi)害樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)集合為X: X= {xi, X2,…X1J，其中，Xi定義為第i個(gè)樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)，I彡i彡η, η為正整數(shù)； 步驟(22):對(duì)步驟(21)中的能見度指標(biāo)指數(shù)集合X進(jìn)行等值劃分，并由小到大依次排序，形成離散論域U如下所示， U= Iu1, U2,-uj，其中，Uj定義為離散論域中第j個(gè)離散點(diǎn)，I彡j彡m，m定義為正整數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，其特征在于，所述步驟(3)包括如下具體處理: 步驟(31):利用正太擴(kuò)散函數(shù)，將單個(gè)樣本的能見度指標(biāo)指數(shù)X按照如下公式所攜帶的信息擴(kuò)散給離散論域U中的所有點(diǎn)，建立大霧災(zāi)害信息擴(kuò)散模型:
全文摘要
本發(fā)明公開一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，利用信息擴(kuò)散理論，將一個(gè)觀測(cè)樣本，變成一個(gè)模糊集，從而對(duì)大霧災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分析。本發(fā)明所設(shè)計(jì)的一種基于信息擴(kuò)散理論的霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法能夠結(jié)合信息擴(kuò)散理論，對(duì)信息不足和樣本缺失的區(qū)域進(jìn)行霧災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，操作起來簡(jiǎn)單，分析結(jié)果清楚，可靠，對(duì)霧災(zāi)防護(hù)有一定的指導(dǎo)作用。
文檔編號(hào)G06F19/00GK103150472SQ20131006129
公開日2013年6月12日 申請(qǐng)日期2013年2月27日 優(yōu)先權(quán)日2013年2月27日
發(fā)明者耿煥同, 孫家清, 薛豐昌, 吳正雪 申請(qǐng)人:南京信息工程大學(xué)