基于熵权的隧道塌方风险非线性模糊评判方法

隧道塌方风险分析是隧道设计和安全施工的重要环节。首先选取隧道塌方风险评价指标并建立评价指标风险分级标准,在深入分析新奥法隧道施工风险影响因素的基础上,根据隧道塌方风险影响因素具有模糊不确定性和层次性的特点建立隧道塌方风险的模糊综合评判模型。其次,通过研究各因素评价指标取值方法及隶属度函数选取原则,建立评价指标隶属度确定方法。然后针对不同专家工程经验及认知的不同,引入群组决策的思想,基于信息熵理论建立评价指标的权重计算方法。考虑到影响因素对隧道塌方风险影响具有非线性特征,引入非线性模糊运算方法,从而最终建立基于熵权的隧道塌方风险非线性模糊评判方法。最后通过工程实例分析表明了方法的可行性与合理性。     

煤矿本质安全管理综合评价的GA-SVC模型及应用

为评价煤矿本质安全管理水平,根据煤矿本质安全管理的内涵,构建了综合评价指标体系。针对以往评价方法主观设置指标权重的缺陷,采用支持向量分类算法对煤矿本质安全管理进行评价。鉴于遗传算法全局搜索最优解的特点,将遗传算法用于获取支持向量分类参数的最优值,建立了煤矿本质安全管理评价的遗传-支持向量分类模型(GA-SVC)。根据以往煤矿本质安全管理评价资料,构建了学习样本。测试结果表明,基于GA-SVC模型的评价方法精度较高,具有较强的泛化能力,且无需人为设置指标权重,避免了人的主观因素对评价结果的影响,能够更客观、准确地得出评价结果。     

采空区危险性评价的集对模型

为了快速准确的评价采空区危险性,针对影响采空区失稳的各种非线性指标,运用熵权法和集对分析理论建立了采空区危险性评价模型。选取岩体结构、地质构造等14个指标作为评价指标体系,基于集对理论与模糊数学方法对采空区危险性评价指标与相应指标标准建立集对联系度表达式,并用熵权法确定各指标的客观权重,依照置信规则法进行等级判定,最后得出采空区危险性的评价结果。将建立的模型评价广东省大宝山矿区12个采空区的危险性,并与其它评价方法结果和实际情况进行了对比。研究结果表明,集对模型简单实用,准确性高,该方法可作为采空区危险性评价的一种辅助方法。     

基于模糊层次分析的门座起重机回转机构状态综合评价

针对门座起重机回转机构故障发生的特点,基于模糊层次分析法原理,建立了门座起重机回转机构状态综合评价模型。引入三角模糊数描述专家的判断信息,建立模糊互补判断矩阵,采用基于可能度的重要度排序确定各评价指标的权重值,以此判断各评价指标对整个机构的影响程度。邀请专家对列出的各评价指标的综合性能予以评价,根据得到的指标评价矩阵和权重矩阵,求出整个回转机构的模糊综合评价矩阵。根据最大隶属度原则,确定机构的工作状态和综合性能的得分情况。     

集对分析在海底管道失效可能性评价中的应用

为分析海洋油气管道的失效可能性,首先建立海底油气管道失效可能性评价指标体系,它包括腐蚀、第三方破坏、环境、误操作、管道自身和安全管理6大方面的21个因素。考虑到诸指标间的影响,用熵权法与超标倍数赋权法相结合的改进综合权重法确定权重。用基于集对分析的海底油气管道失效可能性评价方法评价某海域5段不同的管段。根据指标分值,得出各管段最大联系度,以判定其失效可能性。结果表明,集对分析法对指标分值的处理结果与实际情况基本符合,可应用于海底油气管道的失效可能性分析。     

基于社会网络分析法的液化石油气灌装站安全评价

为客观反映液化石油气灌(LPG)装站整体安全生产状况,用社会网络分析法研究灌装站安全评价标准。基于某市区域内100家LPG灌装站安全评价现场检查数据,借助UCINET软件对安全评价指标进行结点中心度、接近中心度和间距中心度分析,探究安全评价指标的重要度、紧密度以及控制、影响其他评价指标的程度,确定14项中心度较高的核心评价指标及其对应的灌装站的潜在安全隐患,并与实际统计数据进行了对比。结果表明,该方法分析结果与灌装站实际情况相符。     

安全管理水平量化评估指标权重优化方法

为使石化安全管理评估指标体系更好地适用于时间、国家政策以及实际管理需求的转变,利用领域专家对已有事故案例集中的诱因指标重要度评价信息,基于二元语义分析方法,获取各样本的修正贡献度;综合样本的修正贡献度、时间、样本危害评分等要素,提出基于熵权法的指标权重计算方法;在该方法的基础上,开发相应的石化安全管理评估指标体系的指标权重修正系统,采用1 874个样本分批次修正某研究院已有指标权重。结果表明:随样本数量增加,修正后的指标权重曲线与优秀实践指标均值曲线的K-L散度越来越小,修正后的指标体系权重接近优秀实践指标均值权重,验证了该方法的合理、有效性。     

基于多通道信息融合的疲劳驾驶行为分析研究

为了克服单一通道信息在驾驶疲劳行为判定中的局限性,提出了综合运用多通道信息融合共同判定驾驶疲劳行为的方法。该方法在充分考虑各信息源相关性和互补性的基础上,优化采用驾驶人疲劳特征ECD、车道偏离程度SAAE、方向盘转动程度SWA等疲劳判别指标,运用MVAR进行多维特征向量提取,以有向无环支持向量机为融合算法,建立了基于多分类支持向量机的驾驶疲劳行为判定模型。结果表明,运用DAG-SVM进行多通道信息决策提高了疲劳驾驶行为检测的准确性和可靠性。     

基于模糊理论的加油站安全评价方法研究

加油站安全状况是一个涉及多因素、多层次结构的非线性系统.本文针对加油站特点分析构建了加油站安全评价指标因素体系,并运用层次分析法在确定各评价指标因素相对权重的基础上,基于模糊数学理论,建立了加油站安全综合评价数学模型,并对该模型进行了实例验证,为加油站的安全评价提供了一种有效的综合评价方法.     

基于熵值法和支持向量机的煤矿应急救援能力评价模型

为增强煤矿应急救援能力,提高评价的精度,弥补单一评价方法的缺陷,构建了基于熵值法和支持向量机的煤矿应急救援能力评价模型。根据各评价指标数据所提供的信息量,运用熵值法设定指标权重,进一步将指标权重定量化、客观化;同时鉴于煤矿应急救援能力评价数据难收集、影响因素复杂多变的状况,结合具有处理非线性、小样本数据问题的支持向量机进行评价,保证了评价结果的准确性。实证分析表明,该模型的评价结果与煤矿实际应急救援能力非常接近,可用于实际的煤矿应急救援能力评价。     

矿井通风系统安全评价方法及发展趋势

对国内矿井通风系统安全评价技术常用的模糊综合评价法、层次分析法、灰色关联度分析法、未确知测度评价法、人工神经网络评价法等进行分析和比较,给出了各种方法的数学原理和评价程序与步骤.然后,介绍多种评价方法相结合的复合评价模型及其应用.最后,分析和探讨了评价方法及其应用中存在评价指标与权重标准不统一、多种评价方法对同一资料的评价结果存在差异、缺乏评价支持软件系统等方面的问题;指出安全评价应引入非线性科学等交叉学科理论和开展基于方法集的综合集成评价研究;建立科学合理的评价指标体系和综合集成评价的决策支持系统,形成"人-机-环境-评价对象"一体化评价模式.     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

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。     

两类新型神经网络及其在安全评价中的应用

详细讨论小波神经网络(WNN)和模糊神经网络(FNN)的构造以及训练学习过程,并针对安全评价问题分别完成算例。典型算例表明:小波神经网络具有很好的逼近与映射能力,并且有很强的泛化能力;模糊神经网络将模糊数学与人工神经网络相互融合起来,有效提升了系统的智能功能。两类新型神经网络使得人-机-环境系统工程中的许多安全评价问题有了更广泛的量化工具,并具有安全评价的量化较准确的特点。     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

应用人工神经网络理论与方法建立了滏阳河水质评价的RBF(径向基函数)神经网络模型,对滏阳河邯郸市区段的从南环到北环的7个监测断面水质进行了评价,并与灰色聚类结果进行对比。结果表明RBF神经网络模型能很好地解决评价因子与水质等级间复杂的非线性关系,评价水质简便可靠,预测精度高,具有通性和客观性。根据评价结果,分析了滏阳河邯郸市区段水质污染程度,可以为水环境保护工作提供防治依据。     

基于BP神经网络的矿井火灾安全评价方法

在对国内煤矿调研的基础上,建立了包括内因火灾、外因火灾、管理和救灾3个子系统的评价指标体系;通过模糊层次法,求解了各指标权重;结 合目前比较成熟的BP神经网络方法,研究了一种新的矿井火灾安全评价方法,并编制了界面友好的软件,在矿井实际应用中取得较为满意的评价结果.     

基于粗糙集-人工神经网络的航空安全文化评价模型研究

根据航空运输企业安全生产系统的特征,制定相对科学的、适用的安全文化评价指标体系。将粗糙集、人工神经网络方法应用于航空安全文化评价研究。首先,通过问卷调查与粗糙集方法相结合,对安全文化评价指标信息表进行设定。利用粗糙集的属性约简功能,确定航空安全文化的核心要素;其次,利用人工神经网络对约简后指标权重进行计算;经过仿真实验,训练后的神经网络较好地获取并保存了安全文化评价的知识和经验,能够较为准确地对航空安全文化进行评价。     

基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究

依据建筑物火灾危险性的影响因素,应用人工神经网络理论及系统安全方法,建立了建筑物火灾危险性的评价指标体系,该方法摆脱了评价过程中的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性等缺点,大大提高了准确性。为了验证评价模型的准确性,将该理论应用到某高校图书馆火灾危险性评价中,快速、准确地得到了安全评价结果,取得了满意效果,为建筑物防火设计以及安全管理提供了可行的依据。     

兰成渝腐蚀管道失效压力的GA-BP 神经网络组合预测方法

为准确掌握管道失效压力,保证管道安全运行,根据神经网络的非线性和良好的函数逼近特性,提出了基于遗传算法（GA）优化的BP神 经网络组合模型的腐蚀长输管道失效压力预测模型。组合模型将最佳组合阀值与权值隐含在网络的连接中,兼具遗传算法、人工神经网络预测 的优点,并克服了原始数据少对预测精度的影响,同时避免了神经网络容易陷入局部寻优的缺陷,也增强了网络的适应性,改善网络的收敛性 ,在客观地反应腐蚀油气管道失效压力变化趋势方面具有一定的优势。通过实例分析,结果表明:BP神经网络的预测值和Modified B31G计算结 果与真实值误差均较大,而GA-BP的预测值与实际结果的相对误差最大为6.12%,有很好的一致性,为管道的预防性维修提供了理论依据。