目录

1社会安全风险分析概述1

1.1社会安全1

1.1.1社会安全概念1

1.1.2社会安全分类2

1.1.3社会安全事件4

1.2社会安全风险6

1.3社会安全风险分析方法7

1.3.1基于专家知识的方法9

1.3.2基于情景分析的方法9

1.3.3基于动力学演化的方法9

1.3.4基于数据挖掘的方法9

2基于专家知识的方法10

2.1头脑风暴法10

2.1.1头脑风暴法的实施步骤10

2.1.2头脑风暴法的优点及局限11

2.2德尔菲法11

2.2.1德尔菲法的实施步骤12

2.2.2德尔菲法的优点及局限12

2.3层次分析法12

2.3.1层次分析法的实施步骤13

2.3.2层次分析法的优点及局限15

2.3.3模糊层次分析法16

2.3.4方法应用17

2.4模糊综合评价法21

2.4.1模糊综合评价法的实施步骤21

2.4.2模糊综合评价法的优点及局限23

2.4.3方法应用23

2.5本章小结253基于情景分析的方法27

3.1故障树分析法27

3.1.1故障树分析法的实施步骤28

3.1.2故障树分析法的优点及局限29

3.1.3方法应用29

3.2事件树分析法32

3.2.1事件树分析法的实施步骤33

3.2.2事件树分析法的优点及局限34

3.2.3方法应用34

3.3蝶形图分析法34

3.3.1蝶形图分析法的实施步骤36

3.3.2蝶形图分析法的优点及局限37

3.3.3方法应用37

3.4贝叶斯分析法38

3.4.1贝叶斯网络的实施步骤40

3.4.2贝叶斯分析法的优点及局限41

3.4.3方法应用41

3.5本章小结48

4基于动力学演化的方法50

4.1多主体仿真法50

4.1.1多主体仿真法的适用范围51

4.1.2方法应用52

4.2数值模拟法62

4.2.1数值模拟法的适用范围62

4.2.2数值模拟法常用的扩散模型62

4.2.3方法应用66

4.3本章小结77

5基于数据挖掘的方法78

5.1时序分析法78

5.1.1ARIMA分析法78

5.1.2SARIMA分析法79

5.1.3方法应用80

5.2空间分析法82

5.2.1核密度估计法82

5.2.2Morans I指数83

5.2.3Gi算法84

5.2.4方法应用84

5.3分类分析法85

5.3.1逻辑回归85

5.3.2K近邻86

5.3.3决策树86

5.3.4神经网络87

5.3.5支持向量机89

5.3.6贝叶斯分类91

5.3.7集成学习91

5.3.8方法应用92

5.4回归分析法95

5.4.1线性回归95

5.4.2机器学习方法95

5.4.3地理加权回归97

5.4.4回归模型性能评价指标97

5.4.5方法应用99

5.5关联规则分析法103

5.5.1基于Apriori的关联规则挖掘方法103

5.5.2方法应用105

5.6本章小结105

参考文献106