基于FCM和CBR-GRA双重检索的应急救援物质需求预测

段在鹏^1,2，钱新明¹，夏登友^1,3，多英全⁴

1. 北京理工大学爆炸科学与技术国家重点实验室2. 福州大学环境与资源学院3. 中国人民武装警察部队学院消防指挥系4. 中国安全生产科学研究院

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.

关键词：应急救援;需求预测;案例推理;灰色关联分析;模糊C均值聚类;主客观综合权重;