摘要: 运用多项数据分析及推理技术提高物资需求预测速度及可靠性.首先利用历史案例信息求救援案例指标权重;之后建立模糊聚类(FCM)及案例检索相结合的算法,案例检索采用CBR-GRA双重检索技术,在得到相似度向量与灰色关联度向量之后,再次应用灰色关联分析求取案例相似-关联度向量,从而保证可靠案例检索;最后建立救援物质需求模型.经实例验证可知:案例聚类实现数据初步筛选,提升了检索速度,2种检索方法融合,提升了检索可靠性.
中图分类号:
段在鹏, 钱新明, 夏登友, 多英全. 基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测[J]. 东北大学学报:自然科学版, 2016, 37(5): 756-760.
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