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恐怖袭击事件记录数据的量化分析研究
引用本文:王浩伦,邓冉君,王婷,马中强. 恐怖袭击事件记录数据的量化分析研究[J]. 数学的实践与认识, 2019, 0(16)
作者姓名:王浩伦  邓冉君  王婷  马中强
作者单位:华东交通大学交通运输与物流学院
摘    要:基于GTD全球恐怖主义数据库,共研究四个方面的问题:对恐怖袭击事件分级,识别恐怖袭击事件制造者,分析未来反恐态势以及各个地区反恐应急能力.首先,建立了恐怖袭击事件危害性评价体系,运用层次分析法确定了指标权重,将危害程度分成了1-5等级;其次,采用基于遗传模拟退火算法的聚类算法,对选出的代表事件进行排序,基于灰色关联分析,分析了各聚类中心事件与要求事件的关联程度.再次,对近三年的恐怖袭击事件进行分类与预测分析.最后,通过建立模型,量化了恐怖组织单次恐怖袭击水平与地区反恐应急能力.结果表明:选取了近十年来十大恐怖事件大部分为国际恐怖事件,恐怖袭击事件与相关袭击事件制造者相关程度较高,全球恐怖袭击事件数量有所下降,应急能力最强的地区为西欧,最弱的为中亚,且恐怖袭击次数与反恐应急能力处于较强关联性.

关 键 词:恐怖袭击事件  层次分析法  基于遗传模拟退火算法的聚类算法  灰色关联分析

Quantitative Analysis of Record Data of Terrorist Attacks
Abstract:
Keywords:
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