《表4 数据处理步骤详解：大数据服务平台下的应急响应物资调度优化研究》

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《大数据服务平台下的应急响应物资调度优化研究》

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具体数据处理工作如表4所示。通过以上步骤，本文获取了湖北省武汉市某区857个样本数据。将样本数据进行指标归一化，可以得到如图4所示的拟合回归曲线，从整体上看，各项归回分布近似于正态分布。为详细论证其可信度，本文引入样本数据，通过KL散度计算数据拟合程度。KL散度是一种衡量两个概率分布的匹配程度的指标，两个分布差异越大，KL散度越大。计算公式为：其中，P （xi）和Q（xi）分别为数据真实分布和目标分布。当DKL=0时，则两组数据概率分布完全一致。在经过数据拟合回归后，发现其需求参数的随机波动与μ=0.515、δ=0.23的正态分布曲线拟合度极高（KL散度为0.12）。因此，本文后续研究工作以此为依据，进行MISP模型算法设计和求解。此外，通过样本数据集参数估计，估算出各社区生活物资周需求量，如表5所示。