公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生与转化的STA-GERTS网络模型与软件

结题报告

项目介绍

AI项目解读

基本信息

批准号：
91324003
项目类别：
重大研究计划
资助金额：
10.0万
负责人：
刘思峰
依托单位：
南京航空航天大学
学科分类：
G01.管理科学与工程
结题年份：
2014
批准年份：
2013
项目状态：
已结题
起止时间：
2014-01-01 至2014-12-31

项目参与者：
方志耕；陈晔；沈洋；胡明礼；杨保华；吴利丰；李亚平；徐锐婷；
关键词：
舆情事件公共卫生事件

项目摘要

This project plans to study the description frame and components of scene, and the logic and quantitative relationship among the scenes about the public health events (PHEs) and public sentiment events (PSEs),; Furthermore, a STA-GERTS model will be developed, also including its solving algorithm, based on the based on the reciprocal induction, derivation and transformation between PHEs and the PSEs. On this basis, this project will develop a kind of software of deducing the different scenes between PHEs and PSEs. At last, these models and the software mentioned above will be testified by a case study of the public health event, H1N1 influenza, which happened in Beijing, in 2009.

研究公共卫生事件与舆情事件的情景描述框架、构成要素及其相互间的量化或逻辑关系等，建立公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生及耦合SAT-GERTS网络转化模型并设计其求解算法，在此基础上，开发一类公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化等的情景推演软件。最后，以2009年北京H1N1的公共卫生事件引发舆情事件为例检验所提方法的科学性。

结项摘要

本项目以STA-GERTS网络为工具，以公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化等为研究对象，采用定性与定量相结合的方法，在理论和实践方面进行了一些尝试和创新。根据公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化等情景演化特性，设计了公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化的STA网络基本结构；深入分析与挖掘公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化的情景与演化规律，建立公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化STA-GERTS网络的转化模型；利用极大熵原理、灰色关联、灰色聚类和灰色预测等方法，构建公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化的情景推演STA-GERTS网络参数的设置模型；采用智能体方法与技术，对公共卫生事件与舆情事件相互诱导、衍生、转化等STA-GERTS网络中各Agent部件的功能结构与运行机制进行设计，构建公共卫生事件与舆情事件情景推演与计算软件。鉴于非常规突发事件情景推演过程的不确定性特征，本项目在不确定性系统分析方法与模型研究方面取得一系列新进展。