[发明专利]基于气象灾害决策支持方法、系统、装置及介质

权利要求书

1.一种基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，包括：

获取气象信息和决策信息，对所述气象信息和所述决策信息分别进行模糊化处理，根据模糊决策树生成模糊规则；

输入问题，对所述问题进行解析并生成解析结果，将所述解析结果与所述模糊规则进行匹配操作，分别生成决策信息以及预计灾害影响。

2.如权利要求1所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述气象信息包括实时温度、实时湿度、实时风力以及实时降雨量，决所述策信息包括预案、使用经费，使用人员以及最后经济以及人员损失。

3.如权利要求1所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述模糊化处理包括以下步骤：

S11，设定聚类个数为c，1＜c＜n，模糊指数为m，1≤m≤∞，

S12，将所述聚类个数和所述模糊指数代入隶属度迭代公式计算隶属度矩阵U^(k+1)，

I_j＝{(i，j)|x_j＝v_i，1≤i≤c}；

S13：将所述隶属度矩阵代入聚类中心迭代公式计算各类中心V^(k+1)，

重复S12和S13，直到满足如下的终止条件，

||V(k)-V(k-1)||＜ε，k≥1；

其中，u_ij为第i个样本属于第j个聚类中心的隶属度，v为数据集与聚类中心矩阵，k为迭代次数，ε为收敛精度，I为样本点集合，x_i为样本点。

4.如权利要求1所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述匹配操作采用模糊ID3学习算法。

5.如权利要求4所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述模糊ID3学习算法包括以下步骤：

S21，选择扩展属性；

S22，分割模糊样例集；

S23，通过所述模糊决策树上的所有到叶子节点的路径导出所有所述模糊决策规则。

6.如权利要求5所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述选择扩展属性包括以下步骤：

S211，对每个属性A^(k)，1≤k≤n，

对A^(k)的每一个属性值T_i^(k)，1≤i≤m_k，计算它相对于类别1≤j≤m，的相对频率M(A)表示模糊集的所有隶属度之和，

对A^(k)的每一个属性值T_i^(k)，1≤i≤m_k，计算它的模糊分类熵：

S212，对A^(k)的每一个属性值1≤k≤n，计算它的模糊分类熵：

S213，选择E_k为最小值的属性作为扩展属性；

其中，A为属性值，T为模糊子集，E为模糊分类熵，k为迭代次数，i为样本数，j为第j个聚类中心数，n为数据集中所有元素的个数，k为迭代次数，M为表示模糊集的所有隶属度之和，m为聚类中心数量。

7.如权利要求5所述的基于气象灾害决策支持方法，其特征在于，所述分割模糊样例集具体为：当所述模糊决策树的节点真实度小于预设阈值时，分割模糊样例集，模糊分割中的元素作为子模糊集，递归地计算所述子模糊集的平均模糊分类熵，选择扩展节点，直到生成最终的模糊决策树。

8.一种基于气象灾害决策支持系统，其特征在于，包括：

管理端，用于获取气象信息和决策信息，对所述气象信息和所述决策信息分别进行模糊化处理，根据模糊决策树生成模糊规则；

用户端，用于输入问题，对所述问题进行解析并生成解析结果，将所述解析结果与所述模糊规则进行匹配操作，分别生成决策信息以及预计灾害影响。