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应急管理关键问题研究

前言第1-6页
摘要第6-9页
Abstract第9-14页
第1章 绪论第14-22页
   ·国外在应急理论和实践方面的进展状况第15-16页
   ·我国在应急预案理论和实践方面的状况第16-18页
   ·本文研究的目标与内容第18-20页
   ·本文研究的意义第20-22页
第2章 突发事件与重大危险源第22-52页
   ·突发事件概述第22-23页
   ·突发事件发生概率研究第23-30页
     ·事故概率预测模型第23-25页
     ·事故概率模型第25-27页
     ·模型应用第27-29页
     ·模型计算第29-30页
   ·重大危险源概述第30-31页
   ·重大危险源评估模型研究第31-51页
     ·重大危险源评价模型第31-33页
     ·评价模型中各参数的计算第33-34页
     ·事故严重度相关参数的计算第34-38页
     ·固有危险性的评价第38页
     ·抵消因子评价第38-43页
     ·人员素质抵消因子第43-45页
     ·工艺设备与建筑物抵消因子第45-49页
     ·应急预案抵消因子计算第49-50页
     ·抵消因子计算第50页
     ·现实危险性计算第50-51页
   ·本章小节第51-52页
第3章 应急预案第52-68页
   ·应急预案概述第52-55页
     ·预案定义第52页
     ·预案的核心要素第52-53页
     ·预案的设计准则第53-54页
     ·预案库的建立和动态维护第54-55页
   ·应急预案建立及实施流程第55-58页
   ·应急预案评估第58-67页
     ·一级评估模型第58-60页
     ·多级评价模型第60-61页
     ·评估函数第61-62页
     ·计算实例第62-67页
   ·本章小节第67-68页
第4章 应急资源调度第68-104页
   ·应急资源调度概述第68-70页
   ·资源调配模型的建立第70-73页
     ·模型描述第70页
     ·模型的假设与前提第70页
     ·参数定义第70-71页
     ·目标函数第71-73页
     ·时间约束第73页
     ·实时交通状况对模型的影响第73页
   ·基于启发式遗传算法的应急资源调度研究第73-87页
     ·最短路径问题存储模型第74-76页
     ·启发式遗传算法第76-82页
     ·模拟仿真第82-87页
   ·基于蚁群算法的调度研究第87-101页
     ·蚁群算法第90-94页
     ·蚁群算法在应急资源调度中的应用第94-96页
     ·改进蚁群算法流程第96-97页
     ·实验仿真第97-101页
   ·本章小节第101-104页
第5章 结论与展望第104-110页
   ·全文总结第104-108页
     ·所作工作总结第104-106页
     ·本文创新点第106-108页
   ·对未来工作的展望第108-110页
参考文献第110-122页
作者简介第122-124页
攻读博士期间取得的成果第124-126页
致谢第126-127页

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