基于云模型的模糊综合评判法在风险评估中的应用

针对铁路信号系统风险评估中定性概念模糊性和随机性共存的特点,提出了一种基于云模型的模糊综合评判法,用于对列控中心的临时限速功能进行风险评估。在确定因素集、评语集和权重集的基础上,利用云模型中的逆向云发生器将常规模糊综合评判法中的综合评判矩阵和权系数矩阵转换为以云模型数字特征表示的矩阵,然后进行模糊综合评判得到评价云模型。通过MATLAB将评语云模型和评价云模型分别仿真显示,从而确定评估对象的最终风险等级。结果表明,利用云模型构建的隶属度函数能够充分表征风险因子的模糊性和随机性,评估结果直观、符合实际情况。     

改进模糊Petri网在空管安全风险评估中的应用

科学、有效的空管安全风险评估是进行安全风险管理的重要环节,是保证航空事业健康发展的必要前提。遵循计划(P)—实施(I)—检查(C)—处理(A)的程序,建立了具有针对性的空管安全风险评价体系。在评估过程中采用模糊Petri网方法,同时针对其节点过多和变迁权值主观性强的缺点,引入风险等级阀值和层次分析法(Analytic Hierarchy Process,AHP),运用逆向搜索的方法简约复杂的模糊Petri网,在保证能够找出威胁安全的主要因素和准确评估空管系统安全状态的前提下,简化后续计算和推理过程,快速得到评价结果,实例验证该方法有效、可行。     

基于模糊逻辑系统的管道风险评估

为了合理地对管道风险进行评估,提出了一种基于模糊逻辑系统的管道风险评估方法.根据模糊逻辑系统的基本原理,建立了管道风险评估的模糊逻辑方法模型,根据模糊风险矩阵及模糊规则库等理论研究成果,对管道风险进行模糊推理,并得出给定管道系统的模糊风险指标值.以某段天然气管道的风险评估为实例,证实该方法能够合理地评估出给定管道系统的...     

基于模糊-熵权理论的铁路瓦斯隧道施工安全风险评估

针对含瓦斯地层隧道施工难度大、安全风险高等特点,提出采用熵值法和模糊理论相结合的方法进行铁路瓦斯隧道施工安全风险评估.为评估铁路瓦斯隧道施工安全风险,结合兴泉铁路某隧道工程,详细分析了隧道施工安全的影响因素,在此基础上构建了铁路瓦斯隧道施工安全风险评价体系,采用熵权理论确定了各层次风险影响因子权重,进而基于模糊数学理论构建了铁路瓦斯隧道施工安全风险评估模型,并对各影响因素逐层进行计算,得出铁路瓦斯隧道施工的事故可能性等级为3级,即可能出现风险.评估结果可靠,符合工程实际,可供类似工程参考.     

深基坑施工风险评估的模糊证据推理方法

为了克服既有深基坑施工风险评估方法不能对风险评估结果进行信度评价的局限性,提出了一种将证据推理与模糊集理论相结合的风险评估方法.首先,以《地铁及地下工程建设风险管理指南》为依据,将风险定义为风险事件发生概率与损失程度的乘积并统一用梯形模糊数表示,针对指南中同一风险等级对应多个风险组合值的弊端,通过取有效组合的处理方法,建立风险等级与隶属函数的一一对应关系.然后,将深基坑施工风险事件的风险水平视为反映深基坑整体风险水平的证据,通过对事件风险水平进行置信结构转换及证据融合,得到能够反映不同可信度水平的基坑整体风险评估值.工程实例表明,运用该方法对深基坑施工风险进行评估不但可以反映基坑被评判为某一风险等级的信度,而且能够根据全局权重及置信结构分布较容易地找出影响基坑总体风险水平的关键因素,进而为有针对性地采取风险控制策略提供依据.     

水下卧式采油树安装过程定量风险评估

针对水下卧式采油树安装过程风险大及其风险评估缺乏分析数据难以进行定量计算的问题,在事故树定性分析的基础上,建立了AHP-TOPSIS综合评判指标体系,对水下卧式采油树的安装过程进行风险评估。根据定性分析结果得出定位、锁紧、密封、下放工具与组件连接失效4个关键事件及其影响因素。通过AHP法确定影响因素的权重,结合TOPSIS原理构建AHP-TOPSIS综合模型,计算各个组件下放失效的综合优势度。采用AHP-TOPSIS方法实现了多风险因素的定量风险评估。对水下卧式采油树安装过程风险进行评估,结果表明,树体、油管挂、阻塞器和内帽的风险值相近,油管挂风险值最高,外帽的风险值最小。     

基于多层级模糊着色Petri网的输气站排污系统风险评估

输气站的有序运行依赖于能量流、物质流、信息流、行为流等过程流的交互约束。为了更系统全面地评估输气站排污系统中存在的风险,将其看作一个网络结构研究各种流要素之间的关联关系,提出了一种适用于输气站排污系统风险评估的多层级模糊着色Petri网方法。首先,以火灾、中毒、人身伤害作为结果事件,在过程流视域下对输气站排污系统进行风险辨识与分析,确定推理规则;其次,从能量流、物质流、信息流、行为流的角度对规则进行抽象,构建多层级着色Petri网模型;最后,通过现场获取的置信度经验值进行模糊推理,计算得出中间库所与终止库所的置信度。结果表明,输气站排污系统发生火灾、中毒、人身伤害事故的可能性较低,但行为流因素对输气站排污系统事故风险影响最大,因此在排污过程中应当重点预防人的不安全行为。     

基于模糊DEMATEL-BN的管制单位动态风险评估

为研究管制单位风险的动态性,提高风险评估的准确性,预防风险事故的发生,提出基于毕达哥拉斯模糊、试验与评估实验室(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)、贝叶斯网络(Bayesian Network, BN)和模糊损失率的管制单位动态风险评估模型。首先识别管制单位风险因素;其次应用毕达哥拉斯模糊和DEMATEL模型探究风险因素之间的相互关系;再次将因素间的相互关系映射到BN,构建管制单位风险演化过程;然后确定先验概率,并以前兆数据作为输入信息,推导计算管制单位的动态风险概率;最后利用模糊损失率量化风险后果,计算管制单位的动态风险评估值。以某管制单位为例,对构建的管制单位动态风险评估模型进行了实证研究。结果表明：特情处置预案不合理等高严重后果概率持续上升的风险因素是该管制单位的风险管控的重点;t₁～t₅时间段该管制单位的动态风险评估值从1.035×10^-2上升到1.106 3×10^-2。构建的管制单位动态风险评估模型克服了管制传...     

基于突变理论的地铁安全模糊动态评价

由于目前地铁常用评价方法中参数值的选取、各评价指标权重及评价因素重要性的确定等易受参评人员主观的影响,而导致评价难以获得客观结果,提出了基于突变理论的地铁安全模糊动态评价方法。从设备设施、人员、安全管理和外界环境4个方面分析了地铁系统安全影响因素,建立了地铁系统安全指标体系,并应用突变和模糊数学理论建立了综合评价模型。通过对评价目标进行多层次分解,根据突变理论归一化公式进行量化递归运算,计算出地铁安全总突变隶属函数值,从而实现了模糊动态分析与评判。实例应用表明,评价结果与实际情况基本一致,该方法合理可行,且评价结果具有较好的稳定性。     

基于模糊综合模型的收费高速公路投资风险评估研究

我国高速公路存在着运行效率低下、收费标准较高、管理混乱、浪费严重、投资成本居高不下、财务状况难以为继等问题,不少项目存在着十分严重的银行金融风险和地方财政隐患,而高速公路投资的风险评估却基本上还是空白,因此,对高速公路投资风险进行评估具有重要意义。笔者认真分析了收费高速公路投资风险的特点,重点提出了风险评价指标体系,并建立了收费高速公路投资模糊综合评价模型。     

基于神经网络的建筑物火险评价

为了快速检测建筑物当前火险等级,应用神经网络技术,建立了火险评价系统。首先构建三大类15项评价指标体系,然后请经验丰富的消防专家判定建筑物火险等级,生成60条专家样本。前50条用于神经网络的训练,后10条用于神经网络检验。通过训练,神经网络获得了较高的评价精度,训练样本的总相对误差绝对值为7258%,检验样本总相对误差绝对值为0%。实践表明,采用神经网络实现建筑物火险评价,无需推导数学模型,操作效率高,使用成本低     

Test case based risk predictions using artificial neural network

INTRODUCTION: The traditional fuzzy-rule-based risk assessment technique has been applied in many industries due to the capability of combining different parameters to obtain an overall risk. However, a drawback occurs as the technique is applied in circumstances where there are multiple parameters to be evaluated that are described by multiple linguistic terms. METHOD: In this study, a risk prediction model incorporating fuzzy set theory and Artificial Neural Network (ANN) capable of resolving the problem encountered is proposed. An algorithm capable of converting the risk-related parameters and the overall risk level from the fuzzy property to the crisp-valued attribute is also developed. Its application is demonstrated by a test case evaluating the navigational safety within port areas. RESULTS: It is concluded that a risk predicting ANN model is capable of generating reliable results as long as the training data takes into account any potential circumstance that may be met. IMPACT ON INDUSTRY: This paper provides safety assessment practitioners with a novel and flexible framework of modelling risks using a fuzzy-rule-base technique. It is especially applicable in circumstances where there are multiple parameters to be considered. The proposed framework also enables the port industry to manage navigational safety in a rational manner.     

基于BP神经网络的苯储罐泄漏事故风险评价模型研究

为了在事故发生之前对苯储罐进行风险评价，提出1种基于BP神经网络的泄漏事故风险评价方法，利用该方法构建了苯储罐的风险评价模型，并对模型进行了训练及验证。研究结果表明:BP神经网络成功完成了建模任务，且模型训练结果较好，可利用基于BP神经网络所构建的苯泄漏事故风险评价模型对苯储罐发生泄漏事故的风险进行评价。     

基于ART-2人工神经网络的煤矿安全风险评价

旨在为煤矿安全风险预控管理提供一种适用的风险评价模型或方法。研究过程中,介绍了人工神经网络自适应共振理论的ART-2算法;在安全系统工程理论及相关研究基础上,结合调研分析建立了风险评价指标体系;选取山西9家煤矿作为研究样本进行实证研究。该算法仿真识别结果与煤矿实际安全风险情况一致性程度达到77.78%,表明针对煤矿安全风险预控管理过程中的安全风险评价,ART-2神经网络具有较好的适用性。     

基于人工神经网络的烟气及温度实时预测模型*

为监测建筑火灾事故区域的危险程度,实现更加安全、高效的火灾应急救援,以通廊式建筑为研究对象,基于转置卷积神经网络及数值模拟方法开发1种可实时预测走廊位置处烟气扩散和温度分布的神经网络模型。首先,依托Python建立包含全连接、转置卷积、反池化等在内的19层神经网络模型的整体架构;其次,建立包含99个火灾场景,共7 920组图像数据的火场信息数据库用于模型训练;最后,使用测试集对模型进行可靠性验证。研究结果表明:烟气（温度）预测模型在不同火灾场景下的预测精度达到95%,训练完成后模型的预测时间一般为1~2 s。研究结果可为应急策略的快速制定提供数据参考。     

基于BP神经网络的作业场所风险预警模型研究

在全面分析作业场所职业危害风险影响因素的基础上,从人、物、环境、管理、安全技术、法制监管和社会经济利益等方面进行分析,建立了作业场所风险预警指标体系,建立了作业场所风险预警的BP神经网络模型.应用该模型分析多个企业作业场所职业危害的样本,对作业场所风险预警进行实证研究.结果表明,该模型精度较高,具有实用性和可行性,可用于作业场所职业危害风险预警.     

基于Fuzzy模型的职业病危害综合风险评估方法研究

为有效评估作业场所职业病危害的风险大小,研究职业病危害综合风险评估方法。在综合考虑作业场所职业病危害的固有危害特征、接触特征、防护特征和健康影响特征等风险影响因素的基础上,采用层次分析和专家咨询法筛选和建立了职业病危害综合风险评价指标体系,研究制定了各评价指标的分级评价准则,利用模糊数学理论,构建了基于Fuzzy模型的职业病危害综合风险评价模型。该方法可以对职业病危害的综合风险进行评估,并能够确定风险控制的优先权,避免了传统单一指标评价的局限性,对职业病危害评价工作具有一定借鉴意义。     

基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法

传统钻井动态风险评估严重依赖于专家主观判断、结果大多是定性或半定量,无法满足深井复杂地层钻井安全需求。针对该问题,研究建立了基于PSO优化BP神经网络的钻井动态风险评估方法。通过对录井资料的监测分析,实时判断井下风险发生的类型并定量计算风险发生概率,可以在风险发生的早期给出预警信息,及时指导风险调控措施的开展。海上BD气田的实例分析表明,基于构建的动态风险评估模型得到的风险预测结果与实际风险发生情况相符合,说明建立的模型是合理可行的。该模型对于钻井作业过程中动态风险评估具有一定的参考价值。     

基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型

为提高船舶动力装置安全综合评价水平，依据人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略，将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法，并以实例论证了此方法的可行性。     

基于神经网络的民航安全态势评估模型及仿真

民航安全态势评估可以向管理者提供民航安全态势和未来态势变化的信息,帮助管理者作出科学的决策,是预防事故发生的关键。航空器事故征候、事故征候率和灾变的科学预测评估是民航安全态势评估的核心内容,分析选取影响民航安全态势的安全运行因素,尝试建立了民航安全态势评估模型,结合BP神经网络和Elman神经网络进行民航安全态势评估。2008-2010年民航安全态势评估结果如下：民航安全态势整体良好但事故征候较多,其中2009年的民航安全态势相对严峻,需要密切注意民用航空器事故的发生,同时应对2010年民用航空器事故进行高度关注,希望管理者采取积极措施进行事故预防。结果表明,基于神经网络建立的民航安全态势评估模型是可行的,可以作为我国民航安全态势评估的有效工具。