摘要 | 第5-7页 |
Abstract | 第7-8页 |
第1章 绪论 | 第12-26页 |
1.1 研究背景及意义 | 第12-14页 |
1.1.1 研究背景 | 第12-13页 |
1.1.2 研究意义 | 第13-14页 |
1.2 国内外研究现状 | 第14-20页 |
1.2.1 突发事件相关研究 | 第15-17页 |
1.2.2 铁路突发事件相关研究 | 第17-18页 |
1.2.3 铁路突发事件国内外现状概述 | 第18-19页 |
1.2.4 研究综述 | 第19-20页 |
1.3 研究内容与技术路线 | 第20-25页 |
1.3.1 研究内容 | 第20-21页 |
1.3.2 研究方法 | 第21-22页 |
1.3.3 技术路线 | 第22-23页 |
1.3.4 论文结构 | 第23-25页 |
1.4 本章小结 | 第25-26页 |
第2章 铁路突发事件及应急救援处置体系 | 第26-38页 |
2.1 铁路突发事件管理 | 第26-31页 |
2.1.1 铁路突发事件定义与分级 | 第26-28页 |
2.1.2 铁路突发事件特点 | 第28-31页 |
2.2 铁路突发事件应急管理流程 | 第31-36页 |
2.2.1 铁路突发事件应急响应流程 | 第32-34页 |
2.2.2 基于预案的应急响应过程实施 | 第34-36页 |
2.2.3 铁路突发事件应急信息化管理 | 第36页 |
2.3 亟待发展的技术与方向 | 第36-37页 |
2.4 本章小结 | 第37-38页 |
第3章 情景状态下的铁路突发事件态势估计方法 | 第38-65页 |
3.1 问题的提出与现状 | 第38页 |
3.2 铁路突发事件情景态势估计特性 | 第38-42页 |
3.2.1 态势估计的定义 | 第39-40页 |
3.2.2 铁路突发事件态势估计特性 | 第40-42页 |
3.3 铁路突发事件态势估计网络模型 | 第42-55页 |
3.3.1 铁路突发事件态势估计的网络构架 | 第43-48页 |
3.3.2 估计网络参数分类与取值 | 第48-53页 |
3.3.3 情景驱动下铁路突发事件态势趋势估计 | 第53-55页 |
3.4 实例分析 | 第55-63页 |
3.4.1 案例描述 | 第55-56页 |
3.4.2 网络节点的确定与划分 | 第56-60页 |
3.4.3 网络构架与参数取值 | 第60-62页 |
3.4.4 推理计算与分析 | 第62-63页 |
3.5 本章小结 | 第63-65页 |
第4章 铁路应急态势估计下的救援方案决策方法 | 第65-88页 |
4.1 问题的提出与现状 | 第65-66页 |
4.2 基于属性权重的改进距离熵SVD分解及聚类方法 | 第66-72页 |
4.2.1 态势属性下的改进熵权重确定 | 第66-69页 |
4.2.2 基于改进距离熵权重的SVD分解 | 第69-70页 |
4.2.3 聚类及中心点选择方法 | 第70-72页 |
4.3 态势估计下的改进熵权SVD应急救援方案决策模型 | 第72-81页 |
4.3.1 突发事件案例态势属性库建立 | 第73-77页 |
4.3.2 案例库数据处理 | 第77-79页 |
4.3.3 态势估计下的事发案例应急方案决策推理 | 第79-81页 |
4.4 实例分析 | 第81-87页 |
4.4.1 案例描述 | 第81页 |
4.4.2 案例数据库建立与预处理 | 第81-84页 |
4.4.3 方案推理结果与分析 | 第84-87页 |
4.5 本章小结 | 第87-88页 |
第5章 基于GERTS的铁路应急处置流程预测及监管模型 | 第88-104页 |
5.1 问题的提出与现状 | 第88-89页 |
5.2 铁路应急处置流程监管及预测的GERTS模型 | 第89-96页 |
5.2.1 铁路应急救援处置流程的GERTS关键节点确定 | 第90-92页 |
5.2.2 铁路应急救援处置流程的GERTS网络关系确定 | 第92-94页 |
5.2.3 铁路应急处置流程的GERTS网络计算步骤 | 第94-96页 |
5.3 实例分析 | 第96-102页 |
5.3.1 事故概况 | 第96页 |
5.3.2 事故的GERTS模型建立 | 第96-98页 |
5.3.3 监管及预测仿真计算 | 第98-102页 |
5.4 本章小结 | 第102-104页 |
结论 | 第104-107页 |
致谢 | 第107-109页 |
参考文献 | 第109-119页 |
攻读博士学位期间发表的论文及科研成果 | 第119-120页 |
附录 | 第120-121页 |