采用组合算法的物流系统防疫风险评估

来源 :安全与环境学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户:sunjuanhuahard
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为了更合理地评估物流系统引起疫情传播的风险,提供了一种基于随机森林回归、KNN及专家判断法的风险组合评估算法。通过构建传播疫情风险的组合评估基础方法模型,对目标地区系统风险等级预判,对人员、交通工具、周转工具、货物包装、产品及系统风险等级仿真。首先构建随机森林回归模型预测感染者数据,构建KNN聚类及专家打分预判等级的风险组合算法测度风险等级。之后利用留出法按8:2将七国省级数据分为训练集和预测集来训练模型,得到最优随机森林回归模型;设置专家打分法设定低、中、高风险区间,按照此区间预设1000条数据,且随机打乱其中的5000个数值构成矩阵,作为KNN的假设数据集,训练得到最优KNN模型,ACC值为0.975。最后对非精准国家吉尔吉斯斯坦共和国进行实证仿真,得到五要素的风险值,其物流系统整体风险等级为高风险如图6。本研究组合算法是物流系统疫情防控的技术突破点,可为决策提供数据支撑。
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