基于情景演变的非常规突发事件应急决策的关键支撑技术研究

非常规突发事件应急决策受限于对事件情景态势的辨识和趋势判断。课题拟以事件情景演化规律为切入点，研究事件情景分析与演化机理、情景演化动态时序关系、情景演化的自适应模型、情景要素因果动态环路模型、计算实验动态适应性模型、网络博弈论动态决策方法、敏捷动态仿真方法、事件演化与应急决策作用方式、"情景-应对"应急决策支持流程与实例设计和实例验证分析。研究旨在克服非常规突发事件情景演化的不确定性影响，形成较完整的情景演化机理体系，利用系统动力学方法、现代智能信息处理技术和敏捷原理，发展可操作性强、动态适应的情景演化建模方法和技术,构建显示度的参考实例。迭代情景建模和分析过程中的持续反馈，能够适应变化的情景演化态势；对于演化模型的持续集成和分析，能在短期内实现综合态势演化的状况反馈和对策评估，并在演化周期中持续改善。研究成果整体有望形成对于"情景-应对"应急决策方式的关键技术支撑。

在过去的3年内，项目组在人力、物力和时间等方面给予了充分投入，研究工作按照研究计划顺利进行。按计原定研究内容，在国外知名杂志和国际重要会议共发表（含被接收）学术论文29篇，其中SCI索引9篇、EI索引11篇，申请国家发明专利4项，已培养6位研究生获得博士学位、6位研究生获得硕士学位，超额完成原定任务计划书中的考核指标，圆满完成研究任务。.在理论研究方面：以三峡大坝航道通闸的非常规突发事件应对为具体研究对象，驱动非常规突发事件情景演变的机理和建模理论研究，应用情景分析和贝叶斯推理方法，建立了非常规突发事件情景演化网络拓扑图，构建了具有普适意义的事件情景演化模型；采用动态贝叶斯网络方法，研究了情景因果联系以及其演化的时序关系，并提出了基于事件情景的事件网络表示方法和情景动态演变的自组织概率模型。.在关键技术方面：采集和监测非常规突发事件过程数据非常重要，根据三峡库区和航道现有设施和检测手段，我们选择视频图像采集情景演变的数据的方式，通过图像自动标记和理解刻画情景变化的过程，挖掘情景演化的标记。重点研究了情景演变过程中自适应视频片段分割的分析处理方法和应用技术；提出了一种支持非常规事件动态目标识别的，为静止背景和运动背景分别建立不同背景模型的双模型背景建模方法与目标检测方法；研究了支持非常规事件复杂场景多目标识别跟踪中的遮挡算法和应用实现。.在应用研究方面：在理论研究与关键技术研究的基础上，基于三峡库区航道和船闸非常规突发事件，开发了支持所提出的基于“情景-应对”的应急辅助决策支撑方法的原型软件系统，建立集成所研方法与技术的指导性应用案例。