基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法研究

为评价城市供水管网的安全性,保障其正常运行,笔者基于多元分类最小二乘支持向量机(LS-SVM)的方法,在对城市供水管网安全运行影响因素总结与分析的基础上,构建供水管网安全性评价的指标因素集与评价模型,通过对有限的经验数据的学习,建立供水管网安全性与其影响因素之间的非线性关系。运用该模型进行实例仿真模拟,通过与实际安全等级及BP神经网络模型预测安全等级之间的对比表明:基于LS-SVM的供水管网安全性评价方法具有较高的精度,正确分类率可以达到83.33%。     

地铁隧道施工安全风险演化的BP-SD模型研究

为深入研究地铁隧道施工风险的动态演化过程,结合系统动力学(SD)、误差反向传播(BP)神经网络与平均影响值（MIV）算法,确定模型中影响因素间的因果关系和影响函数,构建地铁隧道施工风险演化的BP-SD模型。模型仿真结果表明:安全管理风险系统与施工人员风险系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最大,施工环境系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响次之,机械设备系统的值的变化对地铁隧道施工风险值影响最小。因此,可通过降低安全管理风险值与施工人员风险值控制地铁隧道施工风险发生的概率。     

支持向量机法在煤与瓦斯突出分析中的应用研究

通过分析采煤工作面煤与瓦斯涌出量与地质构造指标的对应关系,应用支持向量机(SVM)方法对煤与瓦斯涌出类型及涌出量进行分析。建立两类突出识别的SVM模型、多类型突出识别的H-SVMs模型以及预测瓦斯涌出量的支持向量回归模型。研究结果表明:SVM方法能够很好地对煤与瓦斯突出模式进行识别,所建立的采煤工作面瓦斯涌出量预测模型的精度高于应用BP神经网络预测精度;SVM理论基础严谨,决策函数结构简单,泛化能力强,并且决策函数中的法向量W可以反映突出模式识别的地质结构指标的权重。     

企业员工不安全行为影响因素量表的初步开发

本文通过大量资料的搜集,概括出了影响员工不安全行为的众多因素,并根据他们的可控性进行了分类.在此理论研究的基础上,用调查问卷的方法,构建了企业员工不安全行为的影响因素量表,并通过spss16.0软件包对其进行因素分析,检验量表的效度和信度,最终形成了四个企业员工不安全行为影响因素正式量表.其中包括:企业员工不安全行为个人安全素质影响因素量表、企业员工不安全行为领导影响因素量表、企业员工不安全行为组织影响因素量表和企业员工不安全行为工作内容和环境影响因素量表.此外,本文还对中交天航第五经理部的施工人员进行了实证研究,用spss16.0软件包对搜集到的数据进行分析,包括:各量表中包含的题项的内部分析、四个量表中所有题项的整体分析和每个量表中的群体差异性分析,并在以上分析的基础上,最终得出了该企业对员工不安全行为影响因素的管理现状.     

基于支持向量机的室内轰燃预测模型研究

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用SVM技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件LIBSVM进行仿真,并将SVM模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,SVM技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,SVM模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而SVM模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。     

组织安全支持与个体安全行为的关系:一项元分析

用元分析对国内外组织安全支持与个体安全行为的关系进行探究，通过文献数据库筛选出符合元分析研究标准的文献共31篇，样本文献调查对象总量为16 237。出版偏误检验结果反映元分析受到出版偏误影响的可能性极小；异质性检验结果表明元分析采用随机效应模型更加合适；主效应检验结果显示组织安全支持与个体安全行为之间的关系显著。组织安全支持促进了个体安全行为的产生。最后基于员工、企业、政府和社会提出改善煤矿行业安全行为的对策建议和管理实践。     

行为安全管理系统中员工不安全行为涌现性抑制的研究

为提升企业安全管理水平、控制生产中员工不安全行为,需研究员工不安全行为的涌现程度和趋势。在探讨了员工不安全行为作为复杂系统一种涌现现象的基础上,将复杂性科学的涌现理论和CGP建模方法应用到员工不安全行为的管理中。先分析影响员工不安全行为涌现的因素,构建员工不安全行为涌现模型;再利用Netlogo仿真平台,动态模拟管理者、员工、组织、环境各因素对员工不安全行为涌现程度和趋势的影响。通过改变环境氛围、领导意识和员工素质等因素,对模型进行了基准模式和分析模式下的对比仿真。结果表明:员工不安全行为是多种因素影响下的一种涌现现象;不同因素对员工不安全行为涌现的影响大小存在差异。管理者的安全管理能力、员工的安全意识、工作环境、组织安全理念均会直接或间接影响员工不安全行为涌现的程度和趋势。在安全管理的实施过程中,企业可以通过制定有针对性的策略来控制和调节各种因素,以降低员工不安全行为的涌现程度,提高安全管理水平。     

复杂系统视角下洞室施工人员安全认知仿真研究

为制定有效的安全认知提升策略及减少安全事故的发生,需深入探究洞室施工人员安全认知的演化过程和特征。首先,基于复杂社会技术系统和“2-4”模型(24Model)等相关知识,识别安全认知影响因素,构建洞室施工人员安全认知指标体系;然后,通过Super Decisions软件计算指标权重;随后利用系统动力学(SD)理论,明确各因素间的相互关系,建立包含组织安全管理等4个子系统的SD仿真模型,将以安全投入为基础的认知纠偏机制应用到SD仿真模型;最后,结合实际工程算例开展SD仿真以及敏感性分析。研究表明：随着工程进展,通过增加安全投入,并发挥认知纠偏机制作用,施工人员的整体安全认知由下降趋势转变为缓慢上升趋势;组织安全管理对洞室施工人员安全认知影响程度最大,结果与24Model的基本假设一致,从而验证了SD仿真模型的科学性和有效性。     

基于PCA和BP神经网络边坡稳定性分析

基于影响边坡稳定性各因素之间具有一定的相关性和边坡工程是一个非线性、不确定的动态过程等这些特征,首次应用主成分和BP神经网络的原理和方法,建立了边坡稳定性评价模型,并应用SPSS软件对影响因素进行分析并确定主成分,应用Matlab71神经网络工具箱对一些边坡样本进行训练仿真。对比了经过主成分分析和未经过主成分分析评价结果,结果表明,经过主成分分析的BP神经网络评价精度更高,相对误差更小。表明了建立主成分和BP神经网络评价模型具有较好的可行性和适用性。     

基于SD模型的地铁盾构施工人员安全能力仿真

为研究地铁盾构施工人员安全能力的动态演变规律，减少地铁盾构施工安全事故，建立基于系统动力学（SD）的地铁盾构施工人员安全能力仿真模型。首先，从施工人员个体特质、组织管理以及施工环境3个方面提取盾构施工人员安全能力影响因素，并运用结构方程模型（SEM）验证主要影响因素及因素间的关系；然后，运用SD模型构建地铁盾构施工人员安全能力仿真模型；最后，对成都地铁11号线盾构施工人员进行实证分析。结果表明:地铁盾构施工人员安全能力在前8 h缓慢上升，后4 h快速下降；在前5 h，提高施工人员个体特质、改善施工环境以及提高组织管理水平均能提高安全能力；提高组织管理水平能够减缓后4 h安全能力的下降趋势。     

煤矿企业员工不安全行为影响因子分析研究

为探讨煤矿企业员工不安全行为影响因子的相互关系,基于行为安全模型,从管理者、班组长和一线员工3个角度进行分析,确定了对行为安全有关键影响的因子群。在此基础上,采用决策试验与评价实验室(DEMATEL)方法,研究构建行为影响因子之间的依赖关系矩阵,揭示安全投入程度、安全监管机构能力、安全处罚适当性等因子对员工行为方式的影响程度,并形成煤矿员工行为方式影响因子的四分图。结果表明:安全投入程度是煤矿员工行为方式的主要影响因子和原因因子,管理者行为影响因子均是其原因因子,管理者的行为方式对企业安全状况有较大影响。     

基于GA/PSO-BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究

为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components, VOCs)的预测精度,在反向传播(Back-Propagation, BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms, GA)优化BP神经网络(GA-BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization, PSO)优化BP神经网络(PSO-BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA-BP、PSO-BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_2.5质量浓度、O₃质量浓度、NO₂质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO-BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R²)分别为0.80、0....     

SOR理论框架下施工人员安全行为研究——情绪智力与具身认知视角

将SOR理论引入个体安全行为研究领域,探讨了情绪智力与具身认知对施工人员安全行为的影响机制和效应.分别从企业、组织及领导者3个层面选取安全氛围、非权变惩罚及道德领导作为外在刺激变量,以情绪智力及具身认知为中介变量,对来自建筑业施工人员的357份问卷进行分析.结果表明:安全氛围和道德领导对施工人员情绪智力与具身认知有显著的正向影响作用,非权变惩罚则有显著的负向影响作用;施工人员情绪智力与具身认知对其安全行为有显著的正向影响作用,两者在SOR模型中发挥着完全中介作用.研究结果不仅证实了 SOR理论是一种行之有效的行为预测理论,还弥补了以往研究中忽视个体情绪与认知双重作用对施工人员安全行为影响的缺陷,进而为施工企业提出了具有针对性的人员安全管理建议.     

物流企业员工安全参与行为演化路径研究

为确定影响物流企业员工安全参与行为的因素与演化路径,推动对物流企业员工的安全监管,在员工和物流企业具有有限理性的前提下,从物流企业与员工之间的博弈机理出发,构建了员工安全参与行为的演化博弈模型。采用系统动力学方法分析模型的演化趋势,通过数值仿真分析物流企业员工安全参与行为及演化路径。结果表明,奖励力度、惩罚力度等参数影响着员工策略的变化,物流企业可加大对员工不积极参与安全行为的处罚力度,并适当提高奖励力度,从而提高员工的参与安全活动的积极性;物流企业还应建立奖励与惩戒相结合的管理制度,同时通过技术创新降低监督成本,实现对员工安全的有效监管。     

基于SEM的建筑施工企业KPI安全绩效评价

鉴于建筑施工企业生产安全和服务质量管理以及企业员工综合素质和工作效率的重要性,探讨影响建筑施工企业安全生产的因素,并对建筑施工企业的安全绩效进行全面、客观的评价。采用关键绩效指标(KPI)建立基于人的因素、管理制度、施工设备和环境条件四维度的建筑施工企业安全绩效评价指标体系,研究将结构方程模型理论引入到评价体系中,构建安全绩效评价的结构方程模型(SEM)。总结评价的一般程序,并结合实例,从定量的角度对某建筑施工企业安全绩效进行评价。结果表明,KPI评价体系和SEM评价模型评估得出建筑企业安全绩效影响因素的程度是:人的因素>管理制度>环境条件>施工设备。     

基于RS-SVM模型的煤与瓦斯突出多因素风险评价

为挖掘瓦斯突出风险与煤矿开采中各影响因素间的关系,应用支持向量机(SVM)理论从模式判别角度分析瓦斯突出风险与各地质因素组成的特征向量间的判别关系,基于粗糙集(RS)理论对待分析数据进行知识约简,提取核心判别指标,建立基于粗糙集-支持向量机(RS-SVM)的瓦斯突出风险判别模型。研究结果表明,RS知识约简方法可以很好地对原始数据中的冗余指标进行约简,通过对约简后指标数据进行SVM回归分析,可对煤与瓦斯突出模式进行很好的判别,所建立的瓦斯突出风险判别模型较一般SVM模型具有更高的预测精度,同时指标约简过程降低SVM运算中的复杂度,提高运算效率。     

基于因子分析与BP网络的地铁施工安全预警研究

为了解决当前我国地铁施工过程的安全预警问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的地铁施工安全预警模型。在分析地铁施工安全预警指标的基础上,采用SPSS因子分析法对调查数据进行降维,采用Visual Basic 6.0软件编写BP网络程序,并通过工程实际数据实现模型的训练及检测。研究结果表明,通过因子分析能使BP网络的输入数据从37个减少至7个,经因子分析降维后的收敛速度和计算精度均高于未经因子分析的神经网络,且误差均在10%以内。通过因子分析与BP神经网络相结合构建的耦合模型识别地铁施工过程中的不安全因素,进而有针对性地完善地铁施工的相关预警技术。     

基于STPA和模糊BN的装配式建筑吊装施工安全风险分析*

为有效评估装配式建筑吊装施工中的安全风险状态,识别关键风险因素,运用系统理论过程分析方法(STPA)构建吊装施工过程中的控制反馈结构,识别导致危险的不安全控制行为,确定不安全控制行为的致因因素;基于风险因素间的关联关系构建贝叶斯网络（BN）模型,推理计算装配式建筑吊装施工安全风险状态概率,并结合反向诊断推理分析影响安全事故的风险因素;通过敏感性分析,识别装配式建筑吊装施工安全中的关键风险因素。结果表明:装配式建筑吊装施工安全风险处于低风险状态;起重机械超负荷运行、现场安全管理不到位和吊索吊具存在缺陷等因素是影响装配式建筑吊装施工安全风险的关键风险因素。     

机场不停航施工安全监管策略博弈分析

为了有效提高机场不停航施工的安全监管效果,减少施工人员不安全行为,结合机场不停航施工特点,充分考虑安全监管和施工人员的有限理性及心理作用,基于前景理论和心理账户理论对传统博弈价值感知矩阵进行优化,进而构建安全监管演化博弈模型并对关键因素的影响情况进行模拟仿真研究。研究结果表明:决策群体初始安全能力、低估安全事故损失、安全监管和施工成本等因素对安全施工和监管行为策略选择的影响显著。机场管理部门和施工单位可以从提高工作人员安全能力,加强安全知识宣讲、警示教育、心理疏导,努力降低监管和施工成本等方面入手,进一步完善机场不停航施工安全管理和相应监管制度,充分引导施工和监管人员从事安全生产,遵守安全管理规定。     

ISM耦合ANP的洞室施工人员风险感知系统脆弱性仿真分析

为了深入探究地下洞室施工人员对施工风险的感知能力,基于系统理论,以地下洞室施工人员的风险感知系统为研究对象,结合解释结构模型(ISM)、网络层次分析法（ANP）和系统动力学（SD）建立地下洞室施工人员风险感知系统脆弱性仿真模型,对其脆弱性变化趋势进行仿真模拟。研究结果表明:工人自身因素和状态对风险感知系统脆弱性影响最大,在施工时应该时刻关注工人的身心状态,通过加大安全教育培训、增强安全监管力度等措施来促进工人的安全意识。