未确知测度模型在城市燃气管道安全评价中的应用

以未确知理论为基础,详细阐述未确知测度模型的建模过程。结合未确知测度模型,对影响城市燃气管道安全的因素进行系统的分析与评价。针对邯郸市城市燃气管道的工程实际,收集实测数据,确定安全评价指标,运用模型对实例进行计算求解,对邯郸市3区10个测点的管道安全级别进行评价。经调查检验,评价结果符合实际。该方法的提出旨在更有效地对燃气管道的安全进行评价,为有关部门提供采取安全措施的依据。     

震灾经济损失评估的遗传神经网络模型

地震灾害造成的直接经济损失与很多因素有关:致灾因子强度,主要包括地震震级、发震时间及地点、震源深度和地震动输入参数等;受灾体密度,主要包括衡量城市经济和社会发展水平的人口密度、城市密度、建筑物密度和财产密度等;城市抵抗地震灾害的能力.这里选取震级、地震动输入参数、人均国内生产总值GDP、受灾面积和灾区人口密度作为网络的输入节点,用直接经济损失率作为网络的输出节点,建立了基于遗传神经网络的震灾经济损失评估模型,对地震灾害所造成的经济损失进行评估,实例验证了该方法的有效性.     

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。