【摘 要】
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基于因子分析确定影响应急物流风险的因素,从事前、事中、事后三个环节拓展指标体系,并建立应急物流风险的贝叶斯网络模型。采用历史数据进行实例分析,实现应急物流风险预测
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基于因子分析确定影响应急物流风险的因素,从事前、事中、事后三个环节拓展指标体系,并建立应急物流风险的贝叶斯网络模型。采用历史数据进行实例分析,实现应急物流风险预测以及应急物流风险控制,预测出我国应急物流发生风险的概率为15%,事中处理阶段应急物流发生风险的可能性最大,反向分析出资源协调能力是应急物流风险控制的薄弱环节,是后期降低应急物流风险的关键。为提升应急物流能力、规避应急物流风险提供了新的思路。
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