期刊文章详细信息
基于CBR的油气长输管道应急资源需求预测
CBR-based Emergency Resource Demand Forecast for Long-distance Oil and Gas Pipelines
文献类型:期刊文章
FAN Ai-di;CHEN Mei-bao;XIN Ping;LIU Xiao(Chongqing University of Science and Technology,Chongqing 401331,China)
机构地区:[1]重庆科技学院
年 份:2019
卷 号:38
期 号:30
起止页码:275-278
语 种:中文
收录情况:普通刊
摘 要:油气长输管道突发事件后应急资源的准确、快速到位是减小事故后果的要素,基于长输管道应急资源需求预测问题的特点,结合案例推理(CBR)建立了应急资源预测需求模型。通过分析案例筛选出22个长输管道事故的特征属性,使事故能完整的表达以便被准确的检索,运用模糊层次分析法计算各个属性的属性权重,最邻近法计算全局相似度。通过对5个源案例与目标案例间的相似度计算,验证了该模型的可行性。
关 键 词:油气长输管道 资源需求预测 案例分析
分 类 号:TE973]
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