UNCERTAINTY IN ESTIMATING BANKFULL CONDITIONS1

ABSTRACT: Bankfull depth and discharge are basic input parameters to stream planform, stream restoration, and highway crossing designs, as well as to the development of hydraulic geometry relationships and the classification of streams. Unfortunately, there are a wide variety of definitions for bankfull that provide a range of values, and the actual selection of bankfull is subjective. In this paper, the relative uncertainty in determining the bankfull depth and discharge is quantified, first by examining the variability in the estimates of bankfull and second by using fuzzy numbers to describe bankfull depth. Fuzzy numbers are used to incorporate uncertainty due to vagueness in the definition of bankfull and subjectivity in the selection of bankfull. Examples are provided that demonstrate the use of a fuzzy bankfull depth in sediment trans. port and in stream classification. Using fuzzy numbers to describe bankfull depth rather than a deterministic value allows the engineer to base designs and decisions on a range of possible values and associated degrees of belief that the bankfull depths take on each value in that range.     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

昆明-楚雄-大理-丽江地区地震软风险区划实例

应用云南省昆明市、楚雄州、大理州、丽江市1900—2000年这100年内M≥5．0的地震记录资料，对该地区的地震灾害软风险区划进行了实例分析。结果表明，软风险区划图是以带有“层”结构的地图形式表述风险评估结果的，而“层”是根据可能性水平来划分的。因此，软风险区划图对分析结果的表述，不仅能对风险分析提供更多的信息，而且能提供风险值可信度的信息，从而使风险图“服务信息”丰富化。     

采用磁流变阻尼器的地震结构模糊控制

以磁流变阻尼器所在层的层间位移和层速度响应为输入变量，以控制电流为输出变量，根据抗震规范和实际经验提出了模糊控制器的合理的设计方法。对一个3层钢筋混凝土结构进行了实例分析，结果表明，模糊控制无论是对于位移响应还是加速度响应都有较好的控制效果。     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

基于河网水系变化的水灾危险性评价——以永定河流域京津段为例

城市化过程中不合理的土地利用导致河道填塞、河网缩减现象普遍，城市水灾增加。基于灾害系统思想，构建了基于河网水系变化的水灾危险性评价体系，并以永定河京津段为例进行了实证分析。结果表明：（1）近40年来研究区水系结构简单化趋势明显，河道长度减少了20．5％，条数减少了36．4％，水系调蓄能力下降，在同样的致灾强度下水灾危险性加大；（2）在假设暴雨重现期为50年的条件下，经济密度差异决定了水灾潜在危险区的空间格局，居民用地将成为水灾重度危险区；平原段水灾重度危险区占5．7％，中度危险区占33．1％，滨海段重度危险区占13．9％，中度危险区占26．8％。研究结果可为区域综合减灾、水灾预报提供依据。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

以人为因素为中心的航空安全多级模糊综合评价

在航空安全中,根据SHEL模型,以人为因素为中心,列出影响航空安全的一级和二级指标进行多级模糊综合评价,得出各指标对航空安全的影响权重,从而采取相应措施,即加强组织内的横向纵向沟通交流,加大机务方面的培训力度,严格按照标准操作程序,形成公正合理、积极向上的企业文化,以提高航空安全.     

高层建筑火灾中安全疏散的评价分析

由于高层建筑的迅猛发展,高层建筑的火灾防范和安全疏散成为一个重要的研究课题。笔者阐述高层建筑的火灾特点,以及人员安全疏散的安全评价在消防中的重要作用;综述火灾危险分析的方法;介绍几种可以用于安全疏散的评价方法,并结合各种评价方法的优缺点进行了比较。根据实际情况,选择了模糊综合评价法对某一高层建筑作了简单的算例,从其结果中可以看出:疏散楼梯、防排烟和通风空调系统及事故疏散标志、通信设备存在一些问题,需要整改,以确保人员疏散的安全性;制定相应的应急预案,调整人员疏散策略,确保火灾中人员安全、及时、迅速撤离火灾现场,至安全区域。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。