【摘 要】
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将基于聚类分析与改进距离熵权SVD分解的方法应用到铁路突发事件应急决策中,为具有高维、大量数据特点的铁路突发事件应急救援提供一种实用、快速、智能的辅助决策方法。在对
【机 构】
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西南交通大学交通运输与物流学院,兰州交通大学自动化与电气工程学院
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将基于聚类分析与改进距离熵权SVD分解的方法应用到铁路突发事件应急决策中,为具有高维、大量数据特点的铁路突发事件应急救援提供一种实用、快速、智能的辅助决策方法。在对案例特征属性梳理的基础上,提出改进距离熵的权重获取方法。在给出合理选取聚类中心点个数方法的前提下,结合聚类方法和加权SVD分解构建铁路突发事件应急辅助决策模型。通过具体算例说明该方法用于铁路突发事件辅助决策的过程。案例分析表明,基于聚类分析与改进距离熵权SVD分解的方法能够较准确且快速地满足铁路应急决策需求,为铁路突发事件应急辅助决策提供了新方法、新思路。
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