基于大数据的震灾应急物资需求预测方法研究

• 作者: 宋启杰 成世杰 石钰磊
• 来源期刊: 军民两用技术与产品
• 关键词: 抗震救灾 大数据 应急物资 需求预测
• 年，卷（期）: 2017,（19）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 58-61
• 页数: 4页
• 字数: 2911字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-8119.2017.19.025

摘要

地震发生后,抗震救灾指挥部门很难在第一时间获知灾区对应急物资的需求情况,不利于救援资源的合理调配部署.基于大数据理念,依靠已有的数据积累,采用粒子群优化径向基神经网络的机器学习方法,结合安全库存模型,构建了震灾应急物资需求预测模型.算例验证结果表明,该模型具有一定的实用性和有效性.