A Regret Theory-Based Decision-Making Method for Urban Rail Transit in Emergency Response of Rainstorm Disaster
Notice bibliographique
Résumé
The decision-making for urban rail transit emergency events takes an important role in both reducing the losses caused by disasters and ensuring the safety of passengers. For the rainstorm emergency decision-making without certain scenario prediction information, considering the characteristic that the predisaster prevention measures will influence the effect of in-process countermeasures, this paper aimed to analyze the whole process scenarios for the occurrence, evolution, and development of rainstorm disaster in urban rail transit by considering the regret aversion of the decision makers. An emergency decision-making method for the beforehand-ongoing two stages rainstorm emergencies was developed to assess the emergency decision-making of urban rail transportation in different rainfall flood scenarios. Besides, the utilities and application costs of the emergency plans are also considered when defining the optimal emergency decision-making. This paper purposes the emergency decision-making model based on regret theory to define the optimal predisaster prevention method and ongoing responding measure for different disaster scenarios. Taking the Tianjin rail transportation as an example, this paper defines the optimal emergency decision-making to respond typhoon “Lekima.” The results show that if this method can be implemented in the rail transportation rainstorm disaster emergency responding and relevant disaster prevention management, then the reliability and risk responding capability of public transportation service can both be improved.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».