复杂建筑人员密集区域疏散模型

为有效评估复杂建筑人员密集区域发生突发事件时的人员疏散能力,结合人员疏散的移动速度、疏散时间、人群密度等3个方面的动力学控制方程,构建复杂建筑人员密集区域的人群疏散数学模型;以某商场突发事件为例,分别用该模型和Pathfinder软件模拟的方法,计算该商场人员疏散时间。结果表明:移动速度、疏散时间、人员密度等三者相互影响、控制,最终影响疏散效率;人群疏散数学模型与Pathfinder软件仿真模拟的疏散时间相符,并且该模型的计算结果反映出疏散时间主要与建筑物的楼层数目、人群移动速度、人群密度以及楼梯的物理参数等有关;该模型预判出疏散人员在楼梯口易发生堵塞且最占用疏散时间。     

马尔科夫链模型在铁路春运客流预测中的应用

预测春运客流量是铁路部分的一项重要工作。运用马尔科夫链模型对春运期间一天中的客流量进行预测。首先,介绍了马尔科夫链模型及其预测的基本原理;其次,分析北京西站2007年春运期间每天的客流量,并按照北京西站突发事件三级预警方案将客流量数据处理为三个状态;最后,运用马尔科夫链模型对2007年的春运客流进行预测,结果表明,运用马尔科夫链模型具有良好的预测结果。     

基于灰色马尔科夫模型的钻孔瓦斯流量预测

钻孔瓦斯流量是影响矿井瓦斯抽放效果的一个重要因素,为准确预测钻孔瓦斯流量,优化矿井瓦斯抽放工艺,将灰色系统理论与马尔科夫链预测相结合,充分利用两者的优点,通过对瓦斯流量原始数据处理,瓦斯流量状态划分,构建马尔科夫转移概率矩阵及Matlab分析软件进行计算的方法,建立灰色马尔科夫预测模型。结合现场工程实例,将该预测模型和GM(1,1)预测模型进行比较分析,结果表明,利用灰色马尔科夫模型预测钻孔瓦斯流量,能够消除GM(1,1)模型本身固有偏差,预测值平均相对误差为2.16%,最大相对误差仅为5.40%,均优于GM(1,1)模型。     

改进的灰色马尔科夫模型在飞行事故率预测中的应用

基于灰色理论和马尔科夫理论,建立传统的灰色预测模型和灰色马尔科夫预测模型;对传统灰色预测模型的背景值和初值的构造存在一定的误差进行改进,并用改进后的新模型对飞行事故率预测的结果与传统的灰色马尔科夫模型进行对比;仿真结果表明:改进后的灰色马尔科夫模型预测精度有了进一步的提高并验证了算法的有效性。     

基于组合预测优化模型的交通事故预测研究

为提高交通事故预测精度,基于熵值法构建UGM(1,1)-Holt组合预测模型,将滑动转移概率思想引入马尔科夫链模型,实现组合预测优化。应用该模型拟合分析2003—2011年湖北省交通事故死亡人数的历史数据,并以2012—2014年数据验证其有效性。通过实例对比UGM(1,1)模型、Holt指数平滑模型、组合预测模型和组合预测优化模型的预测精度。结果表明:相比前3种模型,提出的组合预测优化方法拟合值平均相对误差(MRE)为0.45%,3年预测值MRE为1.25%,能有效获取单一模型优势,预测精度更高。     

常压设备氯腐蚀的动态风险预测模型

针对原油加工过程中常压设备因氯腐蚀引起穿孔、进而导致泄漏事故发生的问题,结合氯腐蚀试验与动态预测方法,建立常压设备氯腐蚀的动态风险预测模型,从而及时规避腐蚀泄漏风险。首先,针对常压塔设备材料Q345钢开展挂片腐蚀试验,在获取试验数据的基础上,采用灰色理论建立质量损失预测模型,通过计算可得随时间变化的腐蚀速率和累积腐蚀厚度;除此之外,运用马尔科夫链预测腐蚀状态的概率。结果表明,采用灰色理论建立的质量损失预测模型精度良好,且此模型可得任意时刻腐蚀速率及累积腐蚀厚度;与此同时,基于马尔科夫链建立的腐蚀状态概率预测模型表明,Q345钢在第3年和第15年分别进入腐蚀加速和腐蚀穿孔阶段,该结论可作为制定检维修计划的参考。     

城市街巷型公共空间人群聚集安全风险量化评估

为预防城市公共空间安全事故,基于城市空间环境布局与人群行为对城市空间安全的重要影响,从建筑规划与人群活动特征的视角,选取人群密度、人群聚集度、人流冲突度和空间场所危险度等4个评估因子,根据经典风险评估理论,建立城市街巷型公共空间人群聚集安全风险量化评估模型。以厦门市中山路为例,经现场观测统计,获取真实状态下的人群活动数据,评估各路段空间的人群聚集安全风险。结果表明,城市街巷型公共空间人群聚集高风险是人群密度、人群聚集、人流冲突及空间场所布局因素综合作用的结果;其中,空间场所危险度权重系数最高,且人群密度结合人群聚集度才能更准确地反映其对人群聚集安全风险的影响。建议采取规划设计和管理措施降低所研究区域的安全风险。     

基于灰色GM(1,1)-马尔科夫模型的职业病预测研究

为准确预测量化我国职业病的发病趋势,在灰色GM(1,1)模型的基础上结合马尔科夫过程构建灰色GM(1,1)-马尔科夫预测模型,探讨灰色GM(1,1)-马尔科夫模型在职业病预测领域的应用。通过平均相对误差、后验差比值、小误差概率3个指标对该组合模型的预测精度进行评估。结果表明:10维灰色GM(1,1)-马尔科夫模型与原始数列的拟合程度较高,预测精度等级为一级（好）,该组合模型的预测精度优于单一的灰色GM(1,1)预测模型;在遵循新陈代谢原理的情况下,我国职业病发病呈现上升态势,2015—2018年的职业病发病例数依次为31 196,36 284,37 724,39 147例。     

两种预测模型在煤层瓦斯抽采量预测中的对比分析

本文分别采用灰色GM(1,1)预测模型与灰色马尔科夫预测模型对贵州某矿21124工作面运输巷本煤层瓦斯抽采量进行预测,其中灰色GM(1,1)预测模型的绝对误差为13.33%,灰色马尔科夫预测模型的绝对误差为4.22%;利用残差检验法对以上两种预测模型进行精度检验,其中灰色GM(1,1)预测模型的小误差概率为0.25,均方差比值为1.55,马尔科夫预测模型的小误差概率为0.92,均方差比值为0.46,结合预测精度等级划分,看出后者的预测精度级别更高;灰色马尔科夫预测模型更适合数据波动性较大的煤层瓦斯抽采量预测,与灰色预测模型相比,该法具有预测误差更小、预测精度更高、预测规律更符合实际数据的真实变化趋势等优点。     

城市重点公共区域人群聚集风险的实时定量技术

城市公共区域人群高度聚集且流动性大,紧急状态时易发生群死群伤的拥挤踩踏事故,造成大量人员伤亡和社会负面影响。在FIST模型的基础上,提出以人员密度（D）、人员特性（C）、人与人的相互作用（I）以及人群聚集环境（E）作为表征公共场所人群聚集风险的基本参数,接下来对四个参数进行了相应的技术分析。第一,利用人群监控技术估计人群密度;第二,通过现场监测网络得到的人群压力值来表征人与人相互作用的强度;第三,忽略了个体差异对人群整体的影响;第四,把公共场所中导致事故发生的影响因子归结为综合扰动强度,并建立了相应的数学模型表征了这种强度的大小。最终建立了描述人群聚集风险的DICE模型。同时,给出了人群密度阈值、人群压力阈值以及人群聚集风险的总阈值及其判断标准,整个工作将人群聚集风险实时定量及管理技术推向了实用化的道路。     

基于灰色拓扑的公共聚集场所火灾预测模型

根据1991—2006年间中国公共聚集场所火灾统计资料,针对公共聚集场所火灾影响因子的不确定性和数据的波动性,运用灰色拓扑预测方法探讨公共聚集场所火灾发生的规律,并建立灰色拓扑预测模型,预测未来5年内火灾发生情况。结果表明,所建立的灰色拓扑预测模型的检验精度都达到"好"的标准。因此,采用该模型对公共聚集场所火灾发生情况进行预测,其结果比较可靠,可供消防部门参考。     

基于GM(1,1)的残差修正模型的电梯故障率预测

为研究某城市某品牌电梯故障率发展趋势,建立了该城市该品牌电梯故障率的GM(1,1)灰色预测模型,并对所建模型进行了数据检验,检验结果表明该预测模型的预测精度波动较大。为了提高GM(1,1)灰色预测模型的预测精度,利用对模型进行数据检验时得到的残差序列,建立GM(1,1)灰色预测模型的残差修正模型,利用该残差修正模型对原预测模型进行修正。利用经残差修正模型修正后的故障率预测模型对该城市A品牌电梯的故障率进行预测,结果表明:1)残差修正模型对原模型修正后的相对误差与修正前相比有升也有降,但精度有所提高且趋于稳定,表明残差修正模型有利于提高预测精度;2)利用所建立的故障率预测模型求得的预测故障率与实际故障率相比,相对误差不超过8.010%,表明该故障率预测模型的预测精度较高;3)修正模型预测值表明,在现有状态下该城市A品牌电梯的故障率呈上升趋势,应加强该品牌电梯的检维修与管理。     

焊接结构失效事故征候的灰色马尔科夫预测

焊接结构的可靠性,是锅炉压力容器特种设备安全研究的重要内容。将事故征候的预测研究引入锅炉压力容器特种设备的焊接结构安全分析的研究领域,通过灰色预测理论模型GM(1,1)与马尔科夫链预测理论模型相结合,利用两者的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测结果可靠度,同时延展了灰色预测的应用。结合应用算例,将灰色马尔科夫预测模型与传统的GM(1,1)在焊接结构失效事件的前瞻性预测中的应用进行了对比,灰色马尔科夫预测模型对焊接结构失效事件的预测精度在98%以上,且较GM(1,1)模型预测结果的精度平均提高了近4%,能够消除GM(1,1)模型的固有偏差。灰色马尔科夫预测模型符合对锅炉压力容器特种设备焊接结构安全研究的实际要求。     

基于随机森林的人群疏散预测及影响因素分析

为对人群疏散预期目标快速预测,分析预期目标与多重影响因素之间的关系,提出基于疏散仿真模拟和随机森林相结合的预测模型。首先,构建人群疏散三维模型;其次,分析影响疏散的关键因素;最后,基于随机森林构建预测模型,开展预测变量的重要性分析。研究结果表明：该方法能对预期目标进行快速预测,预测准确度达到94%;基于变量重要性分析发现,人员数量对疏散的影响显著,且小群体的存在对疏散也有重要影响。研究结果可为人群安全疏散评估提供一定参考。     

地铁运营突发事件应急响应模式的马尔科夫链分析

为研究城市轨道交通网络化运营线路的风险传导规律和耦合关系,构建基于随机Petri网的同构马尔科夫链模型。通过模型分析突发事件应急响应模式中线路之间的相互影响,以及各线路启动突发事件应急响应模式对整个系统稳态的影响。结果表明,用该模型可从数学上研究城市轨道交通运营线路之间的传导规律和耦合关系,找出影响整个应急指挥系统效率的关键因素,最终提高地铁应对突发事件的能力。     

区域VOCs聚集态势RF-LSTM智能感知方法

为了提高VOCs质量浓度预测精度,实现VOCs聚集态势感知,采用RF-LSTM方法提出了基于浓度预测的VOCs聚集态势感知法,简称聚集态势感知法,该方法将态势感知的概念引入VOCs研究,将区域VOCs聚集态势直观展示出来。首先在区域网格划分的基础上利用距离平方反比进行空间插值,收集区域VOCs数据信息;其次利用随机森林结合长短时记忆神经网络对网格VOCs质量浓度进行预测;最后根据预测结果计算VOCs聚集态势值,并将态势感知结果可视化。以西安市某区为例进行VOCs质量浓度预测及VOCs聚集态势感知,结果表明：与RF模型、LSTM模型相比,RF-LSTM模型减少了输入变量,实现了VOCs质量浓度预测模型输入参数的优化,降低了预测模型的复杂度,提高了预测精度,得到RF-LSTM模型的平均绝对误差、均方根误差、平均绝对百分比误差分别为6.24、9.75、10.36%;VOCs聚集态势感知能够对区域VOCs聚集的发展趋势和状态进行可视化,传达了更多的信息,具有一定的实用价值。因此,该聚集态势感知方法可以为区域VOCs污染防治和预警提供决策支持。     

露天矿滑坡预警理论与方法研究

为探究能同时预警滑坡时间和区域的方法,基于均值-标准差分类法及加权马尔科夫链理论,提出一种新的滑坡预警判据,构建对应的滑坡预警模型,同时给出预警模型评价标准。以平庄西露天矿顶帮"4·17"滑坡为工程实例,选择样本容量n为20,标准差倍数k为0.4,分析滑坡区域附近28个监测点的滑坡预警效果。结果表明,该预警模型有良好的时间预警和区域预警效果,预警模型对滑坡区域内监测点的平均7日预警密集度为77%,对滑坡区域外监测点的平均7日预警密集度为6%,对全部监测点的平均错误预警率为0,平均预测一致率为61%。     

系统安全态势的马尔科夫预测模型建立及应用

基于马尔科夫链预测理论,分析研究了系统安全态势的定性与定量预测问题,建立了系统安全态势预测模型.定性预测侧重安全态势的升、降趋势分析,定量预测以系统万人死亡率为依据,划分四个安全状态,从而实现系统安全状态定量预测.定性与定量预测相互检验、相互补充.实例研究表明,马尔科夫定性与定量相结合的预测模型结构简单,计算方便,符合系统安全态势预测特征要求,是系统安全宏观管理的重要参考依据之一.     

城市商业综合体人群聚集踩踏风险及监测预警研究—以西单大悦城为例

城市商业综合体是人群聚集场所,一旦发生拥挤踩踏事故, 可能造成大量人员伤亡和恶劣的社会影响,是目前城市商业综合体管理的重要问题之一。通过对人群聚集踩踏风险影响因素及监测预警原理分析,考虑室内商业综合体和开放型公共场所监测预警系统构建的差异性,建立客流预警与应急指挥系统模型;以西单大悦城为实例进行应用和验证,研究结果表明:建立的客流预警与应急指挥系统能够提升商业综合体的监测预警和应急决策效率,进一步加强重点区域或场所的精细化管理,对预防城市商业综合体人群聚集踩踏事故具有重要意义。     

基于视频分析的人群密集场所客流监控预警研究

为实现人群密集场所客流安全隐患早发现,辅助管理人员早决策,人群聚集风险区早疏散,提升对灾难的预见性和主动性。在国内外人群异常聚集监测预警现状分析基础上,对比分析得出监控视频分析技术是解决人群密集场所精准预警难题较为理想的解决方案;构建以视频智能分析的人群计数、密度估计、行人追踪、活动烈度识别为核心技术的人群密集场所风险预警技术框架;将该技术框架应用到某大型商圈的商业街区,获得监控区域内的人群总数、密度分布、行人轨迹和异常活动等特征。结果表明:提出的基于视频分析的人群密集场所风险预警技术框架可为城市大型商圈、交通枢纽、大型活动场所等城市公共场所的安全管理提供参考和借鉴。