A method of forecasting the dynamic demand of emergency materials for flood and waterlogging disaster involves a network logistics analysis method. This method studies the forecast of emergency material demand from the dynamic point of view, and fully considers the dynamics of emergency events development. A grey prediction model based on small sample data and operability is designed. Flood disaster is taken as an example to forecast the demand for emergency materials after the disaster. Based on the grey system theory, based on the small number of samples and few historical data, the improved GM (1,1) prediction model is constructed to predict the flood disaster victims, which makes the research more close to the actual situation. The prediction of emergency material demand after flood disaster has provided theoretical assistance.
【技术实现步骤摘要】
一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法
本专利技术涉及一种网络物流分析方法,特别是涉及一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法。
技术介绍
由于洪涝灾害发生后短时间内采集到的受灾信息无法确定其可靠性,通常是具有灰色特征的不确定信息,回归分析法可用来探寻数据变化的规律,研究变量之间的关系,通过建立回归预测模型可对未知数据进行预测。但是回归分析的前提是要求样本数据量足够大,并且在处理多个自变量情况下模型构造困难,计算过程复杂。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法,该方法从动态角度对应急物资需求预测进行研究,充分考虑了应急事件发展的动态性。设计一种基于小样本数据可操作性强的灰色预测模型,以洪涝灾害为例对灾害发生后的应急物资需求进行预测。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的:一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法,所述方法按如下步骤进行:步骤1:洪涝灾害应急物资动态需求预测模型构建;为原始的受灾人数序列,其中,表示灾区时刻的受灾人数,为的1-AGO序列,则,(1)是的紧邻均值生成序列,其中(2)新陈代谢GM(1,1)预测模型为(3)步骤2:模拟值精度检验;采用均方差比值方法对预测模型的有效性进行检验,检验过程如下。原始数据序列与模拟数据序列的残差为,其中,残差的均值为,残差的方差为;原始数据序列均值为,原始数据序列方差为,因此均方差比值检验的公式为;步骤3:建立的应急物资动态需求预测模型如下:(9)(10)(11)其中,表示应急物资的种类,如饮用水、帐篷等;表示灾区时刻对应急物资的需求量;表示每个灾民单位时间内对应急物资的需求量;表 ...
【技术保护点】
1.一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法,其特征在于,所述方法按如下步骤进行:步骤1:洪涝灾害应急物资动态需求预测模型构建;
【技术特征摘要】
1.一种洪涝灾害应急物资动态需求预测方法,其特征在于,所述方法按如下步骤进行:步骤1:洪涝灾害应急物资动态需求预测模型构建;为原始的受灾人数序列,其中,表示灾区时刻的受灾人数,为的1-AGO序列,则,(1)是的紧邻均值生成序列,其中(2)新陈代谢GM(1,1)预测模型为(3)步骤2:模拟值精度检验;采用均方差比值方法对预测模型的有效性进行检验,检验过程如下:原始数据序列与模拟数据序列的残差为,其中,残差的均值为,残差的方差为;...
【专利技术属性】
技术研发人员:韩晓微,谢英红,杜英魁,原忠虎,
申请(专利权)人:沈阳大学,
类型:发明
国别省市:辽宁,21
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