摘要
本发明公开了一种高温防灾措施综合决策方法,确定高温风险因子;建立各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系;确定目标研究区域;采集高温评估指标的历史数据,建立并训练深度学习模型;所述深度学习模型以所述高温评估指标为输入,以所述高温风险因子为输出;基于所述深度学习模型,预测目标研究区域在指定时间内的高温风险因子;基于预测结果,建立包括不同高温防灾措施的决策矩阵;基于梯形模糊数算法,将所述决策矩阵转化为模糊评价矩阵;对模糊评价矩阵做去模糊化处理,得到规范化后属性值的期望值;对各高温防灾措施进行排序,并基于各高温防灾措施与高温风险因子之间的映射关系,得到最优决策。本发明可解决现有技术无法提前决策防灾措施,且决策冗余、决策效率低、决策精度有限等问题,实现能够为即将到来的高温极端气候动态且准确的决策出短期措施的目的。
技术关键词
梯形模糊数
因子
措施
综合决策方法
矩阵
训练深度学习模型
指标
风险
指数
代表
危险性
数据
气象
社会
风速
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