低碳视角下基于机器学习的医疗救援中心选址研究 |
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引用本文: | 彭舒悦,刘勤明,李佳翔.低碳视角下基于机器学习的医疗救援中心选址研究[J].电子科技大学学报(社会科学版),2024(2):28-37. |
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作者姓名: | 彭舒悦 刘勤明 李佳翔 |
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作者单位: | 上海理工大学 |
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基金项目: | 国家自然科学基金(71632008,71840003);;上海市自然科学基金(19ZR1435600);;教育部人文社会科学研究规划基金(20YJAZH068); |
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摘 要: | 针对伤员遭受突发灾害又无法获得及时救援这一情形,以医院向救援中心输送物资的距离和时间为研究重点,提出一种低碳视角下的应急医疗救援中心选址模型。首先,以上海市为例,基于机器学习的K-means聚类,将上海市划分成四个子区域,使用直线相连法确定各子区域的初始备选点。其次,使用熵权法,从各子区域的初始备选点中筛选出几个最终备选点。最后,通过考虑运输成本、碳排放成本和晚到惩罚成本,计算各子区域内所有医院到救援中心的总成本,将总成本最小的点确定为各子区域的最优选址点,确保每个医院都能向就近的救援中心提供医疗资源。通过对选址结果进行可行性分析,模型得出的最优选址点可作为上海市后续医疗救援中心选址参考。
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关 键 词: | 医疗救援中心选址 机器学习 熵权法 碳排放成本 晚到惩罚成本 |
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