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摘要
全球突发事件的频发,使得对突发事件各个要素进行预判具有重大意义。论文提出了FM-AHP-BP数据分析评估算法,利用三角模糊数和AHP算法确定突发事件分级影响因素的权重和事件危害程度的期望值,实现对事件的快速评估,再利用数据样本训练BP神经网络来验证期望值的准确性,最后用聚类分析算法对比,优化事件分级。结果证明FM-AHP-BP算法适用于突发事件危害程度的分析评估。
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全球突发事件的频发,使得对突发事件各个要素进行预判具有重大意义。论文提出了FM-AHP-BP数据分析评估算法,利用三角模糊数和AHP算法确定突发事件分级影响因素的权重和事件危害程度的期望值,实现对事件的快速评估,再利用数据样本训练BP神经网络来验证期望值的准确性,最后用聚类分析算法对比,优化事件分级。结果证明FM-AHP-BP算法适用于突发事件危害程度的分析评估。
