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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--铁路应急管理辅助决策方法研究
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铁路应急管理辅助决策方法研究
 
     论文目录
 
致谢第4-5页
摘要第5-7页
ABSTRACT第7-9页
1 绪论第14-34页
    1.1 研究背景及意义第14-17页
    1.2 研究现状第17-29页
        1.2.1 铁路应急管理体系第17-20页
        1.2.2 应急决策的基本概念第20页
        1.2.3 应急决策方法及技术第20-24页
        1.2.4 多属性群决策方法第24-27页
        1.2.5 行为决策理论第27-28页
        1.2.6 研究现状综述第28-29页
    1.3 研究内容第29-31页
    1.4 研究方法及论文结构第31-32页
    1.5 本章小结第32-34页
2 铁路应急管理体系研究第34-62页
    2.1 铁路应急管理基础理论第34-40页
        2.1.1 铁路突发事件定义第34-35页
        2.1.2 铁路突发事件的分类分级第35页
        2.1.3 铁路突发事件诱因分析第35-37页
        2.1.4 铁路突发事件特点第37-38页
        2.1.5 铁路应急管理定义第38-39页
        2.1.6 铁路应急管理过程第39-40页
    2.2 铁路应急管理体系现状第40-49页
        2.2.1 铁路应急管理体系基本框架第40-41页
        2.2.2 铁路应急管理体制第41-44页
        2.2.3 铁路应急管理机制第44-45页
        2.2.4 铁路应急管理法制第45页
        2.2.5 铁路应急预案体系第45-47页
        2.2.6 铁路应急保障体系第47-49页
    2.3 铁路应急体系建设取得的成效第49-52页
    2.4 铁路应急体系建设的薄弱环节分析及建议第52-56页
    2.5 基于新技术的铁路应急管理信息系统第56-60页
        2.5.1 信息新技术在铁路应急领域的应用分析第57-59页
        2.5.2 铁路应急管理信息系统框架第59-60页
    2.6 本章小结第60-62页
3 基于云模型和TOPSIS法的铁路应急预案优选方法第62-86页
    3.1 基础理论第62-69页
        3.1.1 云模型第62-69页
        3.1.2 TOPSIS法第69页
    3.2 铁路应急预案优选关键问题分析第69-74页
        3.2.1 铁路应急预案评估指标体系构建第71-73页
        3.2.2 属性值确定第73页
        3.2.3 权重确定第73-74页
        3.2.4 信息集结及方案排序第74页
    3.3 基于云模型和TOPSIS法的铁路应急预案优选模型第74-78页
        3.3.1 问题描述第74-75页
        3.3.2 决策步骤第75-78页
    3.4 案例分析第78-84页
    3.5 本章小结第84-86页
4 基于前景理论的铁路应急方案决策方法第86-104页
    4.1 铁路突发事件应急决策问题分析第87-93页
        4.1.1 铁路突发事件应急决策特点第87-88页
        4.1.2 铁路突发事件应急响应程序第88-90页
        4.1.3 铁路突发事件应急决策过程第90-91页
        4.1.4 铁路突发事件应急方案决策指标体系构建第91-93页
    4.2 前景理论第93-95页
        4.2.1 前景理论决策过程第93页
        4.2.2 参考点选取第93-94页
        4.2.3 价值函数第94-95页
        4.2.4 概率权重函数第95页
    4.3 基于前景理论的铁路应急方案决策模型第95-100页
        4.3.1 问题描述第96-97页
        4.3.2 决策步骤第97-100页
    4.4 案例分析第100-103页
    4.5 本章小结第103-104页
5 考虑后悔规避和属性关联的铁路应急方案决策方法第104-118页
    5.1 基础理论第104-109页
        5.1.1 后悔理论第104-106页
        5.1.2 模糊测度和Choquet积分第106-109页
    5.2 考虑后悔规避和属性关联的铁路应急方案决策模型第109-113页
        5.2.1 问题描述第109-110页
        5.2.2 决策步骤第110-113页
    5.3 案例分析第113-117页
    5.4 本章小结第117-118页
6 结论及展望第118-122页
    6.1 研究结论第118-120页
    6.2 研究展望第120-122页
参考文献第122-132页
作者简历及科研成果清单第132-134页
学位论文数据集第134-135页
详细摘要第135-146页

 
 
论文编号BS2826609,这篇论文共146
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