中文摘要：

本项目面向我国重要城市，从预测、预警和预防多角度对恐怖主义事件相关问题进行研究。首先，搜集事件相关数据，以数据填补和清洗方法对存在缺失和噪声的数据进行预处理。然后，利用贝叶斯网络和社会网络分析等方法对潜在的恐怖分子成员、隐藏的从属关系、以及不明恐怖事件的归属性问题等进行预测，再运用时间序列分析、时空重排扫描、事件树等方法预测事件所发生的时间、地点、发展历程等问题。接着，根据预测结果、历史数据和专家知识，采用样本学习和贝叶斯网络相结合的方法，建立恐怖袭击风险评估的预警模型，对可能造成的人员伤亡、财产损失和社会影响等做出评估。然后，对应于事件发展的各阶段和情景，研究扰动和阻止恐怖主义事件的策略及措施。最后，在预防层面结合生化恐怖事件的情景、开展地铁毒气扩散、人员疏散仿真、救援等方面的预防研究。本项目将为探索反恐决策支持的理论模型和实用方法奠定基础。