论文研究 基于可变模糊集和信息扩散方法的风险评估

风险评估是减少自然灾害影响的有效方法，并且在应急管理中发挥着越来越重要的作用。 传统的风险评估方法主要利用地理信息系统（GIS）来获取风险图，而利用信息扩散法（IDM）来处理不完整的数据集。 但是，很少有论文讨论综合危害的不确定性并考虑时间维度下的动态风险。 本研究提出的模型将可变模糊集理论与信息扩散方法（VFS-IDM）相结合，解决了数据集不完整时多灾种动态风险评估的不确定性。 本研究采用模糊集理论（VFS）来计算相对隶属度，并应用信息熵方法（IEM）来获得用于多灾种评估的标准指标权重。 然后应用信息扩散法（IDM），利用VFS-IEM模型的结果，时间数据和多重危害损失来估计条件概率分布和脆