本发明涉及灾害救援领域，特别涉及一种灾害救援物资调整方法与系统。
背景技术：
当前世界气象灾害风险评估日益精细化，防灾减灾能力逐渐具备量化的可能性，救灾物资的分配和部署有了比较科学的依据。一般是依靠灾害发生地历史上的气象灾害统计数据，在不同区域部署相应的救灾物资，通过未雨绸缪的方式来尽可能降低损失。
历史数据具备一定的规律，按此部署救灾物资，对于大部分区域而言是合理的。但气象一直在变化，特别是个别区域的气象灾害严重程度很可能出乎意料，这种情况下可以由相关部门以人工指导的方式增援救灾物资或者对各区域之间的救灾物资进行调整。
人工指导气象灾害救援物资的方式，反应速度比较慢并且自动化程度较低。在救灾争分夺秒的关键时刻，非常有可能会耽误有利时机。在大规模的救灾物资调整时，人工指导速度慢并且更加容易出错。其次，针对不同类型的气象灾害，需要具备不同应对策略的人员才能分别应对不同类型的救援物资调整工作，实际操作难度较大。
技术实现要素：
本发明的实施方式旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本发明的实施方式需要提供一种灾害救援物资调整方法与系统。
本发明实施方式的灾害救援物资调整方法，其特征在于，包括：
步骤10，获取包括受灾区域的灾害指标数据和当前的救援物资分配数据在内的离群检测数据集；
步骤11，对离群检测数据集中的数据进行数据归一化；
步骤13，设置离群检测参数；
步骤14，根据离群检测参数将离群检测数据集映射至度量空间进行离群检测，获得最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域作为离群检测结果；
步骤15，核实n个区域的救援物资分配数量是否合理，若分配数量合理则不调整救灾物资分配数量。
一个实施方式中，在步骤11后还包括：
步骤12，对归一化的数据实施均衡权重调整，将灾害指标数据和救援物资分配数据分别调整至预设权重。
一个实施方式中，步骤11的数据归一化按以下公式进行：
其中，dis(xi，xj)表示第i个数据xi与第j个数据xj的距离函数，d表示离群检测数据集中数据的数量；
对于离群检测数据集中数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)2
xik与xjk分别表示归一化后的数值；
对于离群检测数据集中非数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)/max(x1k-x_k)
x_k表示离群检测数据集中任意一个数据的第k个属性。
一个实施方式中，离群检测参数包括最近邻的数量k和离群度最大的n个数据的数量n；
步骤14中离群检测包括：
计算离群检测数据集中每个数据的k个最近邻；
计算每个数据的离群度；其中，离群度表示每个数据与该数据对应的k个最近邻的距离之和；
按离群度从大到小进行排序获得离群检测数据集中离群度最大的n个数据；其中，该n个数据分别对应最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域。
一个实施方式中，该方法还包括：
步骤16，核实n个区域的救援物资分配数量不合理之后，则按照预先设置的方式重新调整；
步骤17，根据调整后的结果输出新的救灾物资分配方案。
本发明还提出一种灾害救援物资调整系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取包括受灾区域的灾害指标数据和当前的救援物资分配数据在内的离群检测数据集；
归一化模块，用于对离群检测数据集中的数据进行数据归一化；
参数设置模块，用于设置离群检测参数；
离群检测模块，用于根据离群检测参数将离群检测数据集映射至度量空间进行离群检测，获得最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域作为离群检测结果；
物资调整模块，用于核实n个区域的救援物资分配数量是否合理，若分配数量合理则不调整救灾物资分配数量。
一个实施方式中，该系统还包括：
权重调整模块，用于对归一化的数据实施均衡权重调整，将灾害指标数据和救援物资分配数据分别调整至预设权重。
一个实施方式中，归一化模块的数据归一化按以下公式进行：
其中，dis(xi，xj)表示第i个数据xi与第j个数据xj的距离函数，d表示离群检测数据集中数据的数量；
对于离群检测数据集中数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)2
xik与xjk表示归一化后的数值；
对于离群检测数据集中非数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)/max(x1k-x_k)
x_k表示离群检测数据集中任意一个数据的第k个属性。
一个实施方式中，离群检测参数包括最近邻的数量k和离群度最大的n个数据的数量n；
离群检测模块包括：
计算单元，用于计算离群检测数据集中每个数据的k个最近邻；
计算单元还用于计算每个数据的离群度；其中，离群度表示每个数据与该数据对应的k个最近邻的距离之和；
排序单元，用于按离群度从大到小进行排序获得离群检测数据集中离群度最大的n个数据；其中，该n个数据分别对应最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域。
一个实施方式中，物资调整模块，还具体用于核实n个区域的救援物资分配数量不合理之后，则按照预先设置的方式重新调整；
该系统还包括：
方案输出模块，用于根据调整后的结果输出新的救灾物资分配方案。
本发明实施方式的灾害救援物资调整方法与系统，该方法能够平衡气象灾害指标数据、当前救援物资分配数据两类属性的权重，加快气象灾害救援物资调整反应速度，提高自动化程度，并且使用度量空间算法能兼容不同类型的气象灾害。
本发明的附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
本发明的实施方式的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是本发明实施方式的灾害救援物资调整方法的流程示意图；
图2是本发明实施方式的灾害救援物资调整系统的组成示意图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式，实施方式的示例在附图中示出，其中相同或类似的标号自始至终表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅可用于解释本发明的实施方式，而不能理解为对本发明的实施方式的限制。
请参阅图1，图1是本发明实施方式的灾害救援物资调整方法的流程示意图。
本发明提出的一种灾害救援物资调整方法，包括：
步骤10，获取包括受灾区域的灾害指标数据和当前的救援物资分配数据在内的离群检测数据集。
步骤11，对离群检测数据集中的数据进行数据归一化。
步骤13，设置离群检测参数。
步骤14，根据离群检测参数将离群检测数据集映射至度量空间进行离群检测，获得最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域作为离群检测结果。
步骤15，核实n个区域的救援物资分配数量是否合理，若分配数量合理则不调整救灾物资分配数量。
如图2所示，本发明还同时提出一种灾害救援物资调整系统，包括：
获取模块，用于获取包括受灾区域的灾害指标数据和当前的救援物资分配数据在内的离群检测数据集。
归一化模块，用于对离群检测数据集中的数据进行数据归一化。
参数设置模块，用于设置离群检测参数。
离群检测模块，用于根据离群检测参数将离群检测数据集映射至度量空间进行离群检测，获得最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域作为离群检测结果。
物资调整模块，用于核实n个区域的救援物资分配数量是否合理，若分配数量合理则不调整救灾物资分配数量。
本发明的灾害救援物资调整方法，可以由灾害救援物资调整系统作为每个步骤的动作主体来实施，也可以具体由系统的每个模块作为每个步骤的动作主体来实施。即，步骤10由获取模块来实施，步骤11由归一化模块来实施，步骤13由参数设置模块来实施，步骤14由离群检测模块来实施，步骤15由物资调整模块来实施。
步骤10中，获取模块先获取离群检测数据集，即受灾区域的灾害指标数据和当前的救援物资分配数据这些数据。数据获取的方式可以是人工输入系统，也可以是系统通过对应的数据接口或者通过网络抓取的方式获得相应的数据。
步骤11中，归一化模块对离群检测数据集中的数据进行数据归一化。数据归一化的目的是确保不同维度在使用不同量纲或者不同数量级时，各个维度的数据都能起到公平的效果，从而避免突出数值较高的指标在综合分析中的作用，削弱数值水平较低指标的负面作用。
数据归一化分为数值型属性、非数值型属性及混合型数据三种情况：
对于数值型属性：数值型数据是指可以用一个或多个数值属性描述的数据，例如坐标(1，2，3)是三维数值型数据。对于数值型属性可以使用min-max标准化方法作归一化处理，将数据映射至0～1区间。具体操作：以三维数值型属性数据为例，假设三个维度属性分别是a、b、c，并设mina和maxa分别为属性a的最小值和最大值，将a的一个原始值通过min-max标准化映射成在区间[0，1]中的新值，其公式为：
新值＝(原始值-最小值)/(最大值-最小值)
如果该属性的最大值与最小值相等，则无须归一化。
对属性b、c的操作同a。
对于非数值型属性：非数值型数据则是指无法或难以用一个或多个数值属性描述的数据，用于兼容更多数据类型。对于非数值型属性通常随机选取任一数据(默认取第一个数据)的该属性，将其与整个数据集其它所有数据的该属性计算距离，从而得出最大距离的值。后续计算该属性之间的距离时，结果都除以该值。
对于数值型属性与非数值型属性混合类型的情况：将上述两种归一化方法结合使用。
具体地，步骤11中归一化模块进行数据归一化按以下公式进行：
其中，dis(xi，xj)表示第i个数据xi与第j个数据xj的距离函数，d表示离群检测数据集中数据的数量。
δ(xik，xjk)的取值有以下方式：
对于离群检测数据集中数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)2
xik与xjk表示归一化后的数值。
对于离群检测数据集中非数值属性的数据，
δ(xik，xjk)＝(xik-xjk)/max(x1k-x_k)
x_k表示离群检测数据集中任意一个数据的第k个属性。其中，非数据属性的减号“-”表示其距离度量方法。例如位串数据使用海明距离(英语：hammingdistance)作为距离度量方法。位串数据，就是由0和1组成的数据，例如10101和00110，它们的海明距离就是两个位串数据不同的位数，10101和00110的第1、4、5位共三位不同，海明距离就是3。
例如，某一数据集包括4个数据，每个数据包括3个属性，即属性a、b、c，其中a、b、d为数值型属性，c为非数值型属性，并且属性a、b、c表示气象灾害指标数据，属性d表示当前救援物资分配数据两类数据。
4个数据分别如下：
第一个数据：(1，2，c1，10)
第二个数据：(3，0，c2，4)
第三个数据：(4，4，c3，6)
第四个数据：(5，4，c4，8)
假定非数值属性c采用预先设置的距离计算函数dis()，且有dis(c1，c2)＝2，dis(c1，c3)＝4，dis(c1，c4)＝6，dis(c2，c3)＝2，dis(c2，c4)＝4，dis(c3，c4)＝2。可知属性c之间的距离最大值maxc＝6。
而属性a的最大、最小值分别是maxa＝5，mina＝1；属性b的最大、最小值分别是maxb＝4，minb＝0；属性d的最大、最小值分别是maxd＝10，mind＝4。第一个数据的属性a、b、d分别被归一化为
归一化后第一个数据与第二个数据的距离是：
为了在气象灾害指标数据、当前救援物资分配数据两类数据之间取得平衡，避免过度放大或缩小任一类数据的影响，本发明在对数据进行距离归一化之后，实施均衡权重调整。
进一步地，本发明的灾害救援物资调整方法在步骤11后还包括：
步骤12，对归一化的数据实施均衡权重调整，将灾害指标数据和救援物资分配数据分别调整至预设权重。
对应地，本发明的灾害救援物资调整系统还包括：
权重调整模块，用于对归一化的数据实施均衡权重调整，将灾害指标数据和救援物资分配数据分别调整至预设权重。
即步骤12可以由灾害救援物资调整系统作为动作主体来执行，也可以由权重调整模块作为动作主体来执行。
例如，权重调整模块在步骤12中进行均衡权重调整，调整后气象灾害指标数据、救援物资分配数据这两类数据各占50％权重，即预设权重为50％。对上述示例距离实施均衡权重调整，则属性d的权重为50％(即0.5)，而属性a、b、c的权重之和也是50％(即0.5)，单个权重分别是0.167。则均衡权重调整后第一个数据与第二个数据的距离是：
步骤13中，参数设置模块设置离群检测参数。
下面介绍本发明中的几个重要关键名词：
度量空间，也称距离空间。设s是有限非空的数据集合，dis是定义在s上的距离函数，且具有如下三个性质：
正定性：对于任意x，y∈s，dis(x，y)≥0，并且
对称性：对于任意x，y∈s，dis(x，y)＝dis(y，x)
三角不等性：对于任意x，y，z∈s，dis(x，y)+dis(y，z)≥dis(x，z)。
那么度量空间可以定义为一个二元组(s，dis)。
简单来说，只要在一个数据集定义具有上述性质的距离函数，该数据集即可映射至度量空间。例如多维数据集上定义欧几里得距离，就形成度量空间。
离群检测，离群点就是海量数据中极少数与主流数据显著不同的数据，离群检测就是从海量数据或数据集中检测离群点。
离群度，本发明将数据集中每个对象与其k最近邻的距离值之和作为离群度。
离群点，本发明依离群度从大到小排序得到最大的n个对象，就是topn离群点。
度量空间离群检测，完全在度量空间范围内进行的离群检测，即不管是离群点定义还是离群检测算法，完全是基于对象之间的距离信息，不用到除距离之外的其它信息。这种方法的好处是具有很强的数据类型通用性。
参数设置模块设置离群检测参数的方式可以是灾害救援物资调整系统接收用户的输入来实现，也可以是参数设置模块自动设置。
步骤14中，离群检测模块根据离群检测参数将离群检测数据集映射至度量空间进行离群检测，获得最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域作为离群检测结果。
具体地，离群检测参数包括最近邻的数量k和离群度最大的n个数据的数量n。则步骤14中离群检测模块进行离群检测的过程包括：
步骤141，计算离群检测数据集中每个数据的k个最近邻。
步骤142，计算每个数据的离群度；其中，离群度表示每个数据与该数据对应的k个最近邻的距离之和。
步骤143，按离群度从大到小进行排序获得离群检测数据集中离群度最大的n个数据；其中，该n个数据分别对应最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域。
将离群检测数据集映射至度量空间，对数据进行距离归一化并实施均衡权重调整，然后设置离群检测参数。再计算离群检测数据集中每个数据的k个最近邻，例如数据x的k最近邻表示，数据x与其距离最小的k个数据，并不包括数据x自身。
每个数据与其k个最近邻的距离之和即为离群度，即通过获取每个数据与对应的k个最近邻的距离值，然后将这k个距离值相加计算可以得到离群度。
在对离群度按从大到小进行排序，则可以获得整个数据集离群度最大的n个数据，由于数据集中每个数据对应着现实发生灾害的一个区域，所以该n个数据分别对应最有可能出现救援物资分配不合理的n个受灾区域。
步骤15中，物资调整模块核实n个区域的救援物资分配数量是否合理，若分配数量合理则不调整救灾物资分配数量。核实的方式可以是人工核实后通过物资调整模块输入核实的结果，例如分配数量合理则系统不调整救灾物资分配数量。
进一步地，灾害救援物资调整方法还包括：
步骤16，核实n个区域的救援物资分配数量不合理之后，则按照预先设置的方式重新调整。
步骤17，根据调整后的结果输出新的救灾物资分配方案。
对应地，灾害救援物资调整系统中，物资调整模块，还具体用于核实n个区域的救援物资分配数量不合理之后，则按照预先设置的方式重新调整。
灾害救援物资调整系统还包括：方案输出模块，用于根据调整后的结果输出新的救灾物资分配方案。
即步骤16和步骤17可以由灾害救援物资调整系统作为动作执行主体来执行，也可以分别由灾害救援物资调整系统的模块来执行，步骤16由物资调整模块执行，步骤17由方案输出模块来执行。
步骤16中，物资调整模块核实n个区域的救援物资分配数量不合理之后，则按照预先设置的方式重新调整。预先设置的方式可以是按照国家规定的《救灾物资分配发放使用管理办法》重新分配。
步骤17中，方案输出模块输出新的救灾物资分配方案，即对n个最有可能出现救援物资分配不合理的区域的救灾物资分配，按照国家规定的《救灾物资分配发放使用管理办法》重新分配，然后方案输出模块将重新分配后的结果包括其他分配合理的区域整体输出，形成新的完整的救灾物资分配方案，这样可以通过提高自动化程度，加快气象灾害救援物资调整反应速度。
本发明中，虽然以气象灾害为例，但并不局限于气象灾害，对于其他灾害救援物资的调整，也属于本发明的保护范围的一部分。即本发明适合应用于气象灾害救援场景，也可应用于其它灾害的救援场景。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，″计算机可读介质″可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(ram)，只读存储器(rom)，可擦除可编辑只读存储器(eprom或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(cdrom)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的实施方式的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(pga)，现场可编程门阵列(fpga)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。