基于贝叶斯网络约简的铁路应急决策方法

• 作者: 党建武 张振海 王晓明
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 交通运输
• 关键词: 铁路运输 应急决策 粗糙集 贝叶斯网络 最小决策信息集
• 年，卷（期）: 2014,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 60-63
• 页数: 4页
• 分类号: TP391|U298.6
• 字数: 4474字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.05.015

摘要

为了解决决策属性的冗余问题，降低决策推理过程的复杂性，实现在信息不完备情况下铁路应急决策的智能化，基于粗糙集理论与贝叶斯网络提出一种新的铁路应急决策方法。利用基于信息熵的粗糙集知识约简方法提取最小决策信息集，实现对应急态势信息集的约简，从而减少态势网络节点数目，降低贝叶斯网络的复杂性。基于约简后的贝叶斯网络模型实现了铁路应急态势预测的概率决策推理。案例分析表明该方法能够满足铁路应急决策需求以及在信息不完备条件下的有效性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓明	兰州交通大学自动化与电气工程学院	46	467	13.0	19.0
2	党建武	兰州交通大学自动化与电气工程学院	205	1363	18.0	23.0
3	张振海	兰州交通大学自动化与电气工程学院	25	177	9.0	12.0