基于风险矢量图的多场景保护层分析方法研究*

为解决多场景保护层分析（LOPA）存在的问题,建立风险矢量导图,将事故场景、独立保护层、修正因子、事故后果发生频率等因素进行系统分析,分别采用最大值法求和法计算后果发生频率,探讨多重初始事件导致事故发生频率的最优计算方法;阐述点火源、暴露因子以及致死概率等修正因子的使用方法并提出改进建议,避免常规LOPA下致死概率过高的问题。以柴油加氢装置原料油缓冲罐液位过高风险点为例,进行多场景LOPA,应用综合计算法得出多重初始事件导致的液位高后果失效频率为3.2E-02。结果表明:风险矢量导图和正确使用修正因子可有效提高LOPA的质量;不同初始事件导致的场景失效频率值相差较大或存在共用保护层的情况适用最大值法,其他情况则可采用求和法;如果多场景同时适用最大值法和求和法,则采用综合计算法;求和法过于保守,最大值法过于乐观,综合计算法更为准确。     

基于相关向量机模型的腐蚀声发射信号识别

相关向量机(RVM)模型的分类性能与其核函数参数的选择有密切关系。本文分别利用人工蜂群算法(ABC)、粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)寻找相关向量机模型的最优参数,对几种方法的寻优性能进行了对比。采用基于二叉树结构的一对多扩展方法,对二分类相关向量机模型进行了扩展,建立了四分类模型。基于该分类模型对罐底腐蚀声发射信号进行识别,将声发射特征参数和频域参数作为模型的输入参数,获得了较好的识别结果。     

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%。     

基于改进混合遗传-支持向量机的CMF产水预测研究

将模拟退火思想和加速遗传特性相结合,改进选择策略和遗传算子,建立加速遗传模拟退火算法（AGSA）;基于支持向量机（SVM）的非线性回归和改进混合遗传算法的因子筛选,构造了支持向量机模型参数的自适应优化算法,提出连续微滤系统（CMF）产水预测模型;通过实测中试规模连续微滤系统产水量变化对模型进行验证,结果表明：该模型较好...     

基于高分辨率影像的固体废物自动识别技术

随着经济快速发展,工业固废、非正规垃圾、未覆盖建筑渣土等固体废物急剧增加,对区域生态环境造成极大威胁。固废堆场具有面积小、分布散等特点,目前国内仍缺少针对各类固废堆场的遥感自动识别研究。为此,基于国产高分辨率卫星遥感数据,根据野外实地光谱采集结果,分别开展了未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾的自动识别方法研究,提取研究区各类固废堆场。结果表明:未覆盖建筑渣土在蓝波段与绿波段分别存在"吸收谷"与"反射峰",基于该特征构建的比值指数模型,结合直方图双峰法阈值分割可以有效提取未覆盖建筑渣土区域;工业固废、非正规垃圾2种固废类型多样,光谱反射率没有明显规律,结合其纹理、色调等特征,采用面向对象多尺度分割、支持向量机监督分类方法能够较好地识别2种类型固废;基于自动化提取技术并结合人机交互判读方法,提取的研究区未覆盖建筑渣土、工业固废及非正规垃圾等3种固废堆场的精度分别达到96.83%、88.26%、85.71%,各类固体废物遥感识别精度较高,极大提高了固废监测效率。