| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第17-31页 |
| 1.1 选题背景与问题提出 | 第17-19页 |
| 1.1.1 选题背景 | 第17-18页 |
| 1.1.2 问题提出 | 第18-19页 |
| 1.2 研究目的及意义 | 第19-20页 |
| 1.2.1 研究目的 | 第19-20页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第20页 |
| 1.3 国内外研究现状及评述 | 第20-27页 |
| 1.3.1 情景分析与情景推演研究现状 | 第20-22页 |
| 1.3.2 非常规突发事件应急决策研究现状 | 第22-25页 |
| 1.3.3 文献评述及本文思路 | 第25-27页 |
| 1.4 研究内容与研究方法 | 第27-28页 |
| 1.4.1 研究内容 | 第27页 |
| 1.4.2 研究方法 | 第27-28页 |
| 1.5 技术路线及论文框架 | 第28-31页 |
| 1.5.1 技术路线 | 第28-29页 |
| 1.5.2 论文框架 | 第29-31页 |
| 第2章 非常规突发事件应急决策的情景推演及情景体系构建 | 第31-60页 |
| 2.1 非常规突发事件概述 | 第31-34页 |
| 2.1.1 非常规突发事件定义及特征 | 第32-33页 |
| 2.1.2 非常规突发事件发生原因分析 | 第33-34页 |
| 2.2 非常规突发事件应急决策情景推演及其演化路径 | 第34-35页 |
| 2.2.1 应急决策情景及情景推演内涵 | 第34页 |
| 2.2.2 应急决策情景演化路径 | 第34-35页 |
| 2.3 非常规突发事件应急决策情景构建 | 第35-42页 |
| 2.3.1 应急决策情景构建内涵 | 第35页 |
| 2.3.2 应急决策情景构建难点 | 第35-36页 |
| 2.3.3 应急决策情景构建方法体系 | 第36-42页 |
| 2.4 非常规突发事件应急决策情景推演耦合模型 | 第42-47页 |
| 2.4.1 应急决策情景推演共力耦合模型 | 第44-45页 |
| 2.4.2 应急决策情景推演互力耦合模型 | 第45-46页 |
| 2.4.3 应急决策情景推演驱力耦合模型 | 第46-47页 |
| 2.5 非常规突发事件应急决策“情景-应对”态势推演模型 | 第47-55页 |
| 2.5.1 应急决策“情景-应对”推演功能模型 | 第47-48页 |
| 2.5.2 应急决策“情景-应对”推演模型流程分析 | 第48-55页 |
| 2.6 实例分析 | 第55-59页 |
| 2.7 本章小结 | 第59-60页 |
| 第3章 非常规突发事件应急决策机理分析和模型构建 | 第60-80页 |
| 3.1 非常规突发事件应急决策机理分析 | 第60-64页 |
| 3.1.1 原则性机理 | 第61-62页 |
| 3.1.2 原理性机理 | 第62-63页 |
| 3.1.3 流程性机理 | 第63-64页 |
| 3.1.4 操作性机理 | 第64页 |
| 3.2 非常规突发事件应急决策问题多元化模型体系 | 第64-66页 |
| 3.2.1 应急决策问题认知层次分析 | 第65页 |
| 3.2.2 应急决策多元化模型体系构建 | 第65-66页 |
| 3.3 非常规突发事件应急决策问题综合集成框架 | 第66-69页 |
| 3.3.1 应急决策问题分析 | 第66-67页 |
| 3.3.2 应急决策问题综合集成框架 | 第67-69页 |
| 3.4 多阶段多部门协同决策模型构建 | 第69-78页 |
| 3.4.1 多阶段多目标多部门协同的决策模型 | 第69-71页 |
| 3.4.2 算法实施之初始决策 | 第71-72页 |
| 3.4.3 算法实施之后的续动态决策 | 第72-74页 |
| 3.4.4 实例分析 | 第74-78页 |
| 3.5 本章小结 | 第78-80页 |
| 第4章 非常规突发事件应急决策的方案评价和模型评估 | 第80-94页 |
| 4.1 非常规突发事件应急决策方案效果评估指标 | 第80-83页 |
| 4.1.1 应急决策方案评价指标体系 | 第80-82页 |
| 4.1.2 应急决策方案辅助评价指标体系 | 第82-83页 |
| 4.2 模糊神经网络的灾情评估模型因子筛选方法 | 第83-93页 |
| 4.2.1 基于人工神经网络的灾情评估模型 | 第84-85页 |
| 4.2.2 基于CACO-FNN的灾情评估模型 | 第85-91页 |
| 4.2.3 实例分析 | 第91-93页 |
| 4.3 本章小结 | 第93-94页 |
| 第5章 非常规突发事件应急方案决策方法与模型 | 第94-113页 |
| 5.1 多属性应急方案决策方法 | 第94-97页 |
| 5.1.1 属性规范化方法 | 第95页 |
| 5.1.2 属性权重确定 | 第95-96页 |
| 5.1.3 决策方案综合排序 | 第96页 |
| 5.1.4 多属性群决策方法 | 第96-97页 |
| 5.2 基于IAHP的组合决策方法 | 第97-102页 |
| 5.2.1 基于IAHP的组合决策流程 | 第98-99页 |
| 5.2.2 指标权重确定 | 第99-101页 |
| 5.2.3 基于改进TOPSIS法方案选优模型 | 第101-102页 |
| 5.3 基于复杂性测度的应急方案决策方法 | 第102-105页 |
| 5.3.1 信息熵复杂性测度模型 | 第102-103页 |
| 5.3.2 复杂性测度决策评估模型 | 第103-105页 |
| 5.4 实例分析 | 第105-112页 |
| 5.4.1 实例的四元组表示 | 第106页 |
| 5.4.2 综合评价指标集建立 | 第106-110页 |
| 5.4.3 基于复杂性测度的瓦斯爆炸应急决策模型 | 第110-112页 |
| 5.5 本章小结 | 第112-113页 |
| 第6章“7.23”甬温线特大交通事故实例决策分析 | 第113-126页 |
| 6.1 近年高铁重大事故统计与分析 | 第113-114页 |
| 6.2 甬温线重大交通事故机理特征分析 | 第114-116页 |
| 6.2.1 事故背景 | 第114-115页 |
| 6.2.2 事故机理特征分析 | 第115-116页 |
| 6.3 甬温线交通事故情景演化过程及路径分析 | 第116-122页 |
| 6.3.1 事故属性变量概率分布 | 第116-117页 |
| 6.3.2 事故情景演化过程及路径 | 第117-118页 |
| 6.3.3 基于CACO-FNN灾情评估模型的事故分析和检验 | 第118-122页 |
| 6.4 基于IAHP的甬温线交通事故应急决策优化 | 第122-125页 |
| 6.4.1 事故应急决策主体 | 第122-123页 |
| 6.4.2 基于IAHP的应急决策优选 | 第123-125页 |
| 6.5 本章小结 | 第125-126页 |
| 结论 | 第126-128页 |
| 参考文献 | 第128-136页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文和取得的科研成果 | 第136-138页 |
| 致谢 | 第138-139页 |
| 个人简历 | 第139页 |
