人工神经网络模型在水质预警中的应用研究进展

水质预警模型是大数据时代构建环境智能决策与管理体系的关键技术.近年来, 水质自动化监测能力的提升以及测管协同对环境模型的强烈需求, 激发了研究人员探索新的建模方法并努力提高模型预测性能.其中, 人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)模型发展迅速.本文综述了3大类ANN模型的发展历史和模型结构特点, 梳理了ANN模型在水质数据软测量、数据异常检测和时间序列预测等方面的研究进展, 归纳了一般建模流程、技术建议和常用的模型性能指标, 发现ANN模型的应用依赖于监测数据质量, 存在模型可解释性差、模型运行硬件资源要求较高等不足, 提出未来水质预警模型的研发思路和重点, 需要加快推进水环境监测技术与预警模型的协同发展和业务化应用, 通过多种应用场景检验实现技术迭代, 形成大数据驱动的水质在线监测-智能预警-应急管理支撑体系, 助力我国环境治理能力现代化.     

微电脑烟尘采样器的使用

根据作者在仪器使用和维修过程中的一些经验,介绍TH880Ⅳ型智能烟尘平行采样仪在实际应用中遇到的问题,并提出相应的解决方法及建议。     

危化品安全生产科技支撑能力建设的思考与建议

为有效防范危险化学品行业系统性安全风险,通过梳理我国危化品安全生产现状及科技支撑需求,分别从危化品快速检测识别、安全智能化及化工园区提升等方面分析了我国危化品安全科技支撑能力建设存在的不足,提出强化危化品安全生产科技支撑能力的建议。研究表明:安全科技支撑能力是防范化解行业系统性安全风险的重要手段,不断加强安全科技支撑能力建设,可以有效提升危化品安全管理水平,推进危化品安全生产形势持续稳定好转。从科研平台、体制机制、支撑服务等方面,不断加强安全科技支撑能力建设。通过建设国家级科技平台,强化危险化学品安全管理关键技术和装备研发能力;通过建立国内危险化学品安全科技支撑机构合作共享机制,构建安全科技支撑“生态圈”;通过壮大专家人才队伍,提高安全技术支撑服务能力。     

A review of recent developments in lake modelling

This paper reviews the lake models published the last five years, mainly in Ecological Modelling. The review shows that structurally dynamic modelling and coupling between hydrodynamic and ecological models are applied increasingly. A number of processes that have not been included in lake models before have been proposed. It has been shown that these additional processes in specific case studies are significant, for instance the competition between phytoplankton and macrophytes or cyanobacteria growth and growth of mussels. It is recommended to study these models for the development of models for case studies where these processes are relevant.     

基于脑电信号的驾驶员情绪状态识别研究

为研究驾驶员情绪状态识别技术,利用特定题材的影音氛围诱发兴奋和悲伤2种情绪,结合汽车模拟驾驶试验采集驾驶员情绪化驾驶时的脑电信号,利用db5小波分解算法分解信号,提取受情绪状态显著的脑电信号成分,并计算相应的功率谱.结果表明:驾驶员左右额叶区脑电β波受情绪状态影响显著;平静状态时,驾驶员左右额叶脑电β波功率值Pβ大小近似,数值较小;兴奋状态时,左右额叶脑电Pβ大小近似,相比于平静时显著增加;悲伤状态时,左额叶脑电PB显著增加,右额叶脑电Pβ相比于平静时无显著变化.Pβ可作为区分驾驶员平静(平常)、兴奋和悲伤这3种情绪状态的依据.     

基于Agent的长输管道应急指挥决策系统设计

为帮助决策机构快速高效地制定长输管道事故应急救援方案和行动目标,运用Agent (真体)对长输管道应急指挥决策系统进行设计.通过划分应急指挥系统层次,分析信息融合Agent、形势评估Agent、资源规划Agent这3个关键模块,建立基于Agent的应急指挥过程模型.结合应急指挥机构和应急指挥决策系统,提出应急指挥系统运行机制.通过对该机制的研究,阐明应急指挥机构与应急决策系统间的数据交流和控制请求,为提高两者协作能力,快速、高效地完成应急救援任务提供支持.     

复杂适应系统视角下矿工自制力影响因素研究

为了提高矿工自制力水平、进一步减少煤矿事故中的人因事故,基于复杂适应系统理论及系统动力学知识,通过Vensim PLE软件研究矿工主体与安检人员、环境、工作任务特征3个系统之间的相互作用,并从矿工个体角度构建自制力影响因素仿真模型。研究结果表明:矿工情绪对自制力提升最为显著,疲劳程度对矿工自制力的抑制作用较突出,过高或过低的自信心水平均会对矿工自制力产生削弱影响;因此,改善工作环境、提高整体组织氛围、保证矿工的情绪稳定性以及通过改善作业制度降低疲劳程度对提高自制力最为有效。煤矿企业应根据各因素在工作时间段的不同作用,结合矿工自身生理心理因素,采取相应措施以提高矿工自制力水平。     

安全事故与施工企业网络能力的结构方程模型*

为深入探究安全事故对施工企业网络能力的影响和作用机制,界定施工企业网络能力内涵并将其划分为网络愿景、网络构建、网络管理、网络学习和情感嵌入等5个维度,提出安全事故和网络能力的关系假设,通过问卷调查收集数据并采用结构方程模型(SEM)进行实证分析。研究结果表明:安全事故对网络愿景、网络构建、网络管理和情感嵌入存在显著直接影响,其中对网络愿景和情感嵌入的影响大于网络构建和网络管理;安全事故通过网络愿景和情感嵌入的间接作用对网络学习存在显著影响,其中情感嵌入的间接作用大于网络愿景。因此,施工企业可通过及时规划网络战略布局、加强协调组织间关系和情感联系等途径削弱安全事故对网络能力的影响程度。     

基于改进传染病模型的群体情绪感染机制研究

为探索在突发事件下人群情绪感染规律,控制群体情绪危害,根据现实情绪特性,引入接触关系,改进突发事件情绪感染干预模型(SOSPa-SPSOa),完善群体情绪感染机制;运用Matlab软件对改进的模型进行数值仿真,并分析模型相关参数对情绪感染过程的影响。结果表明:初始消极情绪群体规模增加会提高群体情绪感染时间,但对群体情绪最终平衡状态影响较小;接触感染过程作用效果低于自发感染过程和自发恢复过程;提高自发恢复概率可降低群体情绪感染时间,有利于群体情绪的控制和调节。