典型文献
大数据驱动的极端气象灾害态势要素提取模型与优化
文献摘要：
大数据驱动的灾害精准监测与预警是新时代提升公共服务质量、实现精准防灾减灾的重要手段.针对目前关于灾害态势要素提取缺乏可操作性的方法,以极端气象灾害中的台风灾害为例,基于"致灾体-承灾体-救灾体"理论设计了灾害态势要素提取框架模型,采用大数据分析中常用的主成分分析法对影响极端气象灾害态势的诸多要素进行降维处理并提取关键态势要素;引入博弈论的思想,构建基于合作博弈的灾害态势要素权重优化模型,并通过案例分析验证了该方法的合理性和可行性.通过推动自然灾害类突发事件监测与预警理论的创新,推动应急管理由注重灾后救助向注重灾前预防转变,更好地从根本上减轻灾害风险.
文献关键词：
大数据驱动;极端灾害气象事件;关键态势要素
中图分类号：
作者姓名：
杨继君;曾子轩;郑琛
作者机构：
广东财经大学公共管理学院,广东广州 510320;广西财经学院跨境电商智能信息处理重点实验室,广西南宁 530003;中共北京市委党校公共管理教研部,北京 100044
文献出处：
引用格式：
[1]杨继君;曾子轩;郑琛-.大数据驱动的极端气象灾害态势要素提取模型与优化)[J].中国人民公安大学学报（自然科学版）,2022(04):100-108
A类：
关键态势要素,极端灾害气象事件
B类：
大数据驱动,极端气象灾害,灾害态,要素提取,提取模型,精准监测,监测与预警,公共服务质量,防灾减灾,台风灾害,致灾,承灾体,救灾,理论设计,提取框架,框架模型,多要素,降维处理,博弈论,合作博弈,权重优化,分析验证,事件监测,重灾,救助,灾害风险
AB值：
0.280397
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