基于AHP与CRITIC对风险矩阵分析法的改进及其应用

为了提高企业在使用风险矩阵分析法时的应用能力,提升风险矩阵分析法标准化程度,减少因人而异带来的评价偏差,基于AHP层次分析法和CRITIC权重法,探讨风险矩阵分析法的改进,并将其应用到供水企业。根据风险矩阵分析法可能性的判定准则及其描述,将其原本可能性的判定准则归纳为4个子指标并进一步补充完善评价标准,邀请安全生产专家对某供水企业主要安全生产风险进行评价打分,构建层次分析法判断矩阵,并结合AHP层次分析法和CRITIC权重法对4个子指标进行综合赋权,将修正后的评价值与改进前的评价值进行总体方差比较。研究表明:通过改进后的风险矩阵分析法评价出来的结果从客观上减少了因为评价人员的能力和经验带来的评价偏差,相较于原始的风险矩阵分析法,在可能性取值的判断上更加明确和准确,有助于企业提高风险矩阵分析法在企业日常风险评价中的应用水平。     

低分辨率自然场景文本识别

针对自然场景文本识别中低分辨率图像识别困难的问题,提出了超分辨率卷积循环神经网络算法(super-resolution-convolutional-recurrent neural network,SR-CRNN)。该算法是一个端到端的深度神经网络,包含超分辨率网络和文本识别网络:利用训练集的高低分辨率图像对训练超分辨率分支网络;然后通过特征融合,将经过监督训练获得的超分辨率模型特征加入文本识别网络;在文本识别网络,使用卷积神经网络和注意力模型对文本行进行识别。基于低分辨率文本图像数据集的实验结果表明,SR-CRNN的文本识别能够获得更好的效果。     

基于Kinect的地铁乘客不安全行为识别方法与实验*

为解决地铁视频监控技术对乘客不安全行为只记录不识别且较少考虑识别精确度的问题,提出1种基于Kinect传感器的高效识别方法。以Pelvis为向量起点和动作活动高频关节为终点构建识别特征向量;运用余弦定理获得标准动作与测试动作关节的最大角度差序列;以最大角度差为动作特征量建立相似度计算模型,运用动态时间规整算法（DTW）将初始结果转换为动作相似度。以相连关节法为对照组开展对比实验,结果表明:前者在抽烟、挥拳、挥手呼救等行为识别的准确度分别为91.7%,86.9%,89.2%,平均比对照组高4%以上,显著提高了地铁乘客不安全行为的识别率,可为地铁智能安全管控提供理论与技术依据。     

基于改进的未确知聚类模型的岩爆倾向性预测

在采用未确知聚类评价模型进行多指标分级评价时,常采用置信度识别准则作为待测对象的属性识别,该准则中置信度的取值由人为取定,当置信度取值不同时,得到的分级判定结果往往出现差异,甚至产生完全不同的判定结果。通过距离判别的思想将未确知聚类理论中的置信度识别准则进行改进,并运用到岩爆烈度的分级预测中。根据岩爆发生的主要影响因素,选取岩石单轴抗压强度σ_c、单轴抗拉强度σ_t、最大切应力σ_θ及岩石的弹性变形能指标W_(et)为岩爆主要影响因子。并以σ_c/σ_1、σ_θ/σ_c、W_(ey)为岩爆烈度等级评价因子,建立未确知测度模型,以距离判别改进后的属性识别方法进行分级预测,并与原置信度识别准则得到的判别结果进行分析和比较。为验证改进模型的实用性,以贵州开磷集团马路坪矿区为例,采用改进的未确知聚类模型对其岩爆烈度等级进行预测分析。结果表明,预测结果与实际情况基本吻合,证明采用改进后的未确知测度模型的判别结果不仅消除了由于置信度取值不同造成的判别结果误差,降低了人为主观因素的影响,而且具有较高的判别准确性和可行性。     

基于应变和PSO-BP神经网络的连续梁桥损伤识别方法

以连续梁桥为研究对象,建立了基于应变的损伤识别方法。提出将伪比能变化率作为损伤识别指标,并针对BP神经网络易陷入局部极小的缺点,用改进粒子群(PSO)算法优化BP神经网络的权值和阈值参数,建立PSO-BP网络预测模型。通过建立一座三跨连续梁桥有限元模型,以桥梁易损区域作为损伤识别对象进行数值模拟。结果表明,以伪比能变化率作为损伤识别指标,可以很好地实现对桥梁单位置和多位置损伤的定位及损伤程度识别,损伤程度识别的最大相对误差为3.14%,且网络内插能力优于外延能力。与传统BP神经网络比较,PSO-BP神经网络拥有更为精准的预测能力。     

一种改进的灾害新闻3要素提取方法研究*

为提取灾害性新闻中的基本要素,迅速掌握灾害事件信息和发展趋势,将目标分类和命名实体识别（named entity recognition,NER）相结合,提出改进的灾害新闻3要素提取方法。构建滑动窗检测器搭载不同的分类模型,实现对新闻文本的灾害主题识别与时空位置要素范围判定,结合命名实体识别完成对时空位置要素的精准提取,并以灾害事故信息文本为例进行测试。研究结果表明:通过在火灾、地震和滑坡新闻中进行数据集中测试,发现本文方法相较于LSTM,BILSTM,BILSTM-CRF提取效果更优;本文方法可对大量灾害性新闻的灾害3要素进行识别提取,对灾害信息进行时空规律分析,研究结果可在灾害应急响应中发挥重要作用。     

基于BERT-BILSTM-CRF模型的电力行业事故文本智能分析*

为解决电力行业事故报告文本较长、语义复杂,难以进行有效文本识别问题,提出1种以BERT作为底层的预训练模型,并设计1种双重注意力机制编码器,结合BILSTM-CRF深度挖掘事故文本语义特征,从而实现文本智能分析。首先构建电力词典,通过对BERT预训练,进行BIO标注,然后引入BILSTM-CRF模型实现对文本标签智能分类,最后将该模型与现行其他4种深度学习模型进行对比。研究结果表明:该模型智能识别精确率、召回率及F1值(查准率)均达到约97%,较其他4种模型中效果最好的模型分别提高0.02,0.03,0.02。研究结果可为电力行业事故报告文本分析提供1种新思路。     

硫化矿石自燃倾向性评价的属性区间识别模型

为合理判定硫化矿石的自燃倾向性大小,将属性区间识别理论与信息熵理论结合,建立硫化矿石自燃倾向性综合评价的熵权属性区间识别模型。选取矿样的吸氧速度常数、自热点、着火点3项指标作为属性区间识别模型的基本判别因子,依据信息熵理论获得各判别指标的权重。给出矿样自燃倾向性的属性空间矩阵,采用均化系数将矿样的属性测度区间转化为综合属性测度;利用置信度识别准则和分级标准判别各个矿样的自燃倾向性。对采自国内典型硫化矿山的14个代表性矿样的室内实测值进行综合判定;结果表明,基于熵权的属性区间识别模型能更好地评价硫化矿石的自燃倾向性大小,如实反映出矿样的自燃特性。     

轴压水压下井壁混凝土强度准则与承载力研究

为解决含水基岩段井壁结构设计安全性问题,基于相似模型理论,将混凝土强度等级、厚径比、配筋率作为井壁承载力的影响因素,设计并完成9组模型试验。采用轴压水压逐级加载方式,研究相应条件下井壁混凝土应力应变特性、破坏特征与机制,建立井壁混凝土强度准则及其结构承载力计算公式。结果表明:井壁大致呈压剪破坏状态,井壁混凝土应力内侧大外侧小;获得的强度准则与现行矿井设计准则相比验算精度更高,偏差范围为-6. 00%～6. 94%;随着混凝土强度等级提高,井壁承载力呈线性增加趋势,平均每提高10 MPa,承载力增加11. 04%,而提高配筋率对井壁承载力影响极其微弱,且不利于控制造价。     

基于事件提取和改进MMHC的航空旅客运输事故征候贝叶斯网络建模*

为表征航空旅客运输事故征候演化机理,提出事故征候贝叶斯网络的建模方法。基于事故征候中致因事件、结果事件及分类标准的定义,以7 265起事故征候案例为样本,利用事件提取算法,识别事故征候叙述文本中的致因事件,利用改进的最大最小爬山算法实现网络建模;依据事件提取的测试集验证与结构学习的交叉验证,检验建模算法的准确性与有效性;基于证据敏感性指标,识别关键致因事件。结果表明:航空旅客运输事故征候贝叶斯网络模型包含94个节点和247条有向弧。空降冲突、严重设备故障、机组成员疾病及火灾烟雾是模型中高风险关联的致因事件,在安全监管过程中消除或减弱关键致因事件的发生能有效控制系统风险。     

基于模糊相似优先比的供水管网渗漏同步诊断*

为加强城市供水管网渗漏诊断能力,采用基于模糊相似优先比的漏损判别方法实现供水管网漏损定位及漏损程度的同步诊断。通过MATLAB软件调用最新版EPANET V2.2建立供水管网模型,在管段中间加入扩散器模拟单次渗漏事件,通过更改扩散器系数实现渗漏量的控制;基于压力驱动水力分析得到各节点压力变化,遍历模拟各管段漏损后,通过建立节点压力灵敏度矩阵,采用K均值聚类法进行监测点布置;在此基础上,在易渗漏管段模拟产生不同渗漏级别的渗漏事件,以监测点压力变化值构建源范例库,在熵权法的基础上,采用模糊相似优先比方法同步诊断渗漏位置及渗漏程度。以某一实际管网为例,模拟产生50例历史渗漏事件,采用模糊相似优先比同步诊断新渗漏事件的渗漏位置及渗漏程度,并对比3种权重方法。结果表明:模糊相似优先比法可有效地实现渗漏定位与渗漏程度的同步诊断。     

基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向性评判模型

针对岩爆倾向性评价模型中指标权重难以确定导致预测精度不高的问题，提出1种基于改进组合赋权-TOPSIS法的岩爆倾向预测模型。综合考虑岩爆发生条件，选取岩性条件、应力条件和围岩条件3项准则对应的15个岩爆倾向性判别指标。采用3标度法的改进层次分析法（IAHP）与熵权法（EWM）结合，消除主、客观因素影响获得最优权重，运用逼近理想解法(TOPSIS)分析评判对象与虚拟理想解的贴近程度，从而判断岩爆倾向性等级。研究结果表明:弹性能量指数Wet、动态DT参数、能量储耗指数k、T准侧和应力指数S对岩爆倾向性影响较大；该模型对岩爆倾向性预测准确率高于85%，可为类似地下岩土工程岩爆倾向性预测提供理论支撑。     

基于多周期的危险品多式联运路径优化研究

为了更有效地规划危险品运输路线，研究了由多个路径期组成的危险品公铁联运网络扩张问题。以总成本和风险最低为目标，建立混合整数概率鲁棒模型，利用模拟退火算法对模型进行求解，并将多周期动态规划方法与单周期方法进行对比，分析了多周期动态规划方法对危险品联运网络以及路径决策的影响。研究结果表明:规划危险品的运输路线时，采用多周期的公铁联运网络，总运输成本明显优于单周期规划方法。     

基于LCS的应急决策文本相似性比对分析模型

作为应急管理中的主要工作内容,应急决策在整个应急管理工作中具有战略意义,为了对危机情境下的应急决策主体进行聚类分析,定量计算不同决策主体之间相应决策文本的区别。借鉴最长公共子序列模型（LCS）的原理,从决策文本中提取主题词,根据决策文本的特点将其分为“目标”和“行动”2级,结合样本总体确定替换矩阵、空位罚分规则和目标函数,构建高层应急决策文本相似性比对分析模型;运用Needleman Wunsch算法对该模型进行求解;通过对得到的地震情景下的高层应急决策文本的分析,证明模型的有效性和可行性;为了避免序列长度差过大对聚类分析的结果影响,在此基础上提出相对相似性得分的概念,并通过与VSM算法得到的结果进行比较,证明该模型在应急决策文本相似性分析中的优越性。     

基于随机森林的阻变型通风网络故障诊断方法*

为了在矿井通风网络发生阻变型故障时,能够快速准确判断出故障位置和故障量,提出1种基于随机森林的通风网络故障位置和故障量诊断方法。利用矿井通风仿真系统IMVS将唐安矿模拟故障生成空间数据集并进行数据预处理,构建基于随机森林的故障诊断模型,并利用该诊断模型对唐安矿矿井通风网络模拟故障位置和故障量进行判断和预测。引用多种方法对模型进行度量,通过唐安矿模拟实验验证基于随机森林的故障诊断模型的有效性。将随机森林和决策树的故障诊断准确率进行对比,研究结果表明:随机森林较决策树故障准确率有进一步的提高,并发现故障地点失误诊断多是相邻巷道,在一定程度上工作人员对故障地点的判断并不受其影响。     

基于改进YOLOX的变电站工人防护设备检测研究*

为解决电气工人防护设备检测问题,通过改进YOLOX算法,提出检测工作人员防护设备的模型。首先在预测部分改进损失函数,为解决损失函数计算存在的缺陷,对IOU损失的计算方法进行改进,根据防护设备任务特性,通过调整各种类型损失函数的权重,增加对模型误判的惩罚,对模型进行优化;其次在算法主干网络中引入CBAM注意力模块提高神经网络对工人防护设备的感知能力;最后在算法Neck部分,将UpSample结构用于多尺度特征融合,加强网络的细节表达能力,从而提升对小目标困难样本的检测精度。研究结果表明:改进后的YOLOX模型平均精度均值达到87.24%,与已有YOLOX模型相比提升2.46%,具备有效性,适用于变电站工人防护设备检测。研究结果可为电气工人提供更高的防护装备检测精度。     

施工安全标识位置特征驱动的自动化注意行为研究*

为改善施工安全标识警示效果,减少盲视发生,探究不同位置特征下施工安全标识引发的自动化注意行为,采用改进的注意捕获试验范式,使用E-prime 2.0平台记录当事人的反应时长和判断正误,通过注意捕获量和判断正确率度量自动化注意效果,并进一步构建施工安全标识自动化注意加工模型,剖析自动化注意加工过程及机理。研究结果表明:初次视认发生时,安全标识引发的自动化注意受位置因素影响,具有正中最优、正方向加强、右侧抑制等特点;对标识的自动化注意由启动和加工2个环节构成,与共同作用于视觉通道的控制加工串行发生,在启动阶段受位置特征提供的有效刺激强度影响,在加工阶段消耗较少认知资源。     

城市供水管网漏损动态预测的Bootstrap-Lee-Carter模型*

为对某城市供水片区的不同管径和管材的管道漏点率进行动态预测,考虑城市供水管网漏损时变特征,采用Bootstrap方法估计Lee-Carter参数模型。针对供水管网漏点率进行经典Lee-Carter模型预测,并通过残差等高线图及其同方差性质检验,比较分析最小二乘法和加权最小二乘法估计Lee-Carter模型参数的拟合效果;考虑供水管网漏损时变引起的模型参数不确定性扰动,利用残差Bootstrap方法抽样模拟Lee-Carter模型参数置信区间和模型改进后的供水管网漏损预测结果。结果表明:Bootstrap-Lee-Carter模型相比经典Lee-Carter模型具有更高的预测精度。     

基于改进ANP-TOPSIS的电力应急救援队伍能力综合评估*

针对电力应急救援队伍能力传统评估方法未考虑指标数据类型多样化和权重分配不合理的问题,基于二元联系数理论构建1种改进网络层次分析法（ANP）与逼近理想点排序法（TOPSIS）相结合的综合评估方法,通过研究队伍能力基本属性和动态变化情况,从人员配置、队伍管理、装备配置及实战情况4个方面建立指标体系,利用二元联系数理论统一指标数据类型,结合ANP法确定各指标权重,以某省3队为例进行TOPSIS综合评估,并与AHP-TOPSIS评估结果进行对比分析。结果表明:3队能力水平排序为B>C>A,且ANP-TOPSIS比AHP-TOPSIS更贴合实际,能真实反映队伍能力及薄弱项情况,在实际运用中具有可行性,研究结果可为队伍建设和管理工作提供参考。     

基于贝叶斯网络的事故多级多米诺效应计算方法研究

为了更合理地分析事故风险,提出了基于贝叶斯网络的多级多米诺效应计算方法及其计算步骤,并从个人风险和社会风险2个角度,定量分析了生产安全事故的多级多米诺效应。同时以某企业的2个汽油罐区为例,运用上述方法对其生产安全事故的多米诺效应进行定量计算,并将计算结果与未考虑多米诺效应、仅考虑一级多米诺效应时的计算结果进行比较。研究结果表明:基于贝叶斯网络的计算方法,同时考虑了多级多米诺效应和事故的协同效应,可以使计算的个人风险和社会风险更接近于实际。