尾矿库区域预警指标体系的建立

从尾矿库本身安全、地质条件、气象条件、人为因素等4个方面分析了尾矿库灾害的影响因素;根据预警指标选取的原则,结合尾矿库事故对下游人员和财产的影响,建立了尾矿库区域预警指标体系;选取尾矿库危险等级、地形坡度、地质构造及条件、最新日雨量、5日累积雨量、采矿现象、爆破现象、下游人数、下游财产等9个指标作为尾矿库区域预警指标;根据尾矿库预警级别,确定了尾矿库预警指标的取值范围。尾矿库区域预警指标体系建立为尾矿库的区域预警提供了基础依据。     

基于支持向量机建筑施工安全预警模型的研究

本文针对中国建筑施工企业安全管理现状,以企业预警管理论和现代施工安全管理理论为指导,结合建筑安全施工的实践与经验,建立基于支持向量机的安全预警模型,构建具有自我调节、自我适应能力的建筑施工安全预警管理体系。根据建筑施工现场的调查,经过分析,应用支持向量机预警模型进行预警研究,通过预警的结果,分析建筑施工现场的安全程度。这为建筑施工现场减少事故的发生提供了一定的参考。     

基于支持向量机的区域水安全综合评价研究

从人水和谐的角度对水安全进行定义.在前人研究的基础上组建水安全评价的指标体系,引进支持向量机技术,利用其在统计学习理论中结构风险最小化的原理,以及其解决非线性和高维识别中的优势,特别是能克服主观因素的不利影响对水安全进行综合评价,并以水资源总量比较丰富,但由于时空分布不均存在水安全问题的浙江省为例进行评价.     

基于支持向量机的职业病危害预警模型研究

职业病危害的防治近年来逐渐得到国家和企业的重视,但是相关的标准和防治方案还不够健全,职业病危害的防治工作还有很长的路要走,职业病危害的相关预警模型建立还处于探索研究阶段。采用支持向量机对职业病危害的相关因素进行预警模型的建立和分析,新模型弥补了现有预警模型的部分缺陷,在一定误差范围内能实现更小样本、更快速度的职业病危害预警。     

基于支持向量机的边坡稳定性预测研究

针对边坡稳定性影响因素复杂,传统的稳定性分析存在计算量大、计算过程复杂的问题,提出了边坡稳定性的支持向量机预测方法。分析了边坡稳定性的影响因素,选择影响边坡稳定性的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6项指标为特征向量。并运行该方法对典型边坡实例进行了预测,预测结果与边坡稳定性实际状态及其它方法预测结果相吻合,表明了支持向量机在边坡稳定性预测中的可靠性和有效性。     

基于支持向量机的高速公路事件检测

针对交通领域中的事件检测(无事件模式和事件模式)模式识别问题,描述了支持向量机(SVM)支持的基本方法,建立了基于线性(linear function)、多项式(polynomial function)和径向基(radial basis function)3种核函数的事件检测SVM模型。采用高速公路路段I-880线圈数据集和事件数据集验证模型,结果发现:无论对于向北、向南或混合方向的事件检测,在3个SVM模型中,SVM(P)检测效果最好,SVM(L)最差。SVM算法具有避免局部最小,实现全局最优化,更好的泛化效果的优点,是高速公路事件检测的一种很有潜力的算法。     

基于支持向量机的采空区稳定性分级

针对采空区稳定性分级的影响因素众多且关系复杂的特点,提出采用支持向量机理论对采空区稳定性进行分级。根据分级评价指标选取原则,选取岩体结构、地质构造、岩石的质量指标、地下可见水、地下水体、周边开采的影响、相邻空区的情况、工程布置、跨度、面积、高度、矿柱的尺寸及布置、埋藏深度和采空区的规格14个影响因子,建立了采空区稳定性评价指标体系,引入支持向量机理论,选择有向无环图方式构造多类分类器,得到采空区稳定性分级的支持向量机模型。将该模型用于山东黄金矿业西山矿区的25个采空区进行分级,并与未确知测度方法的分级情况     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

基于支持向量机的山东省水资源承载力评价

选取人均水资源可利用量、水资源利用率、耕地灌溉率、人口密度、生态环境用水率等15个指标构建水资源承载力评价指标体系,并以水资源承载能力指数为评价标准,使用支持向量机方法对2001-2018年山东省及2016年17地市水资源承载力状况进行系统评价.结果 表明:1)2001-2018年山东省水资源承载力指数在0.520～0.627范围内,除2017和2018年处于Ⅱ级外,其余年份均处于Ⅲ级,水资源承载能力较弱;2)工业产值占工农业产值的百分比、人均GDP、农民年均收入和万元工业增加值耗水量为影响山东省水资源承载力的有利因子,人均水资源量、水资源利用率、水功能区水质达标率、供水量模数、森林覆盖率和人口密度则为不利因子;3)2001-2018年山东省水资源承载力指数呈现上升态势,主要因为水功能区水质达标率、恩格尔系数、人均GDP、农民年均收入、万元工业增加值耗水量以及生态环境用水率的向好发展.总体上看,水资源短缺的形势依然不容乐观,今后应在非常规水源利用、水资源利用率提升、生态环境保护等方面采取更加有效的措施予以应对.     

入侵检测的1类支持向量机模型

计算机网络尤其是互联网的迅速发展与普及 ,使得信息安全已经成为一个全球瞩目的重要研究课题。随着攻击技术的不断进步与更新 ,迫切需要一种有效的入侵检测技术来保护信息系统的安全。由于几乎所有的攻击与滥用都被记录在系统的网络数据中 ,因而可以基于计算机系统的网络数据构造入侵检测系统。在对网络数据进行深刻的分析和研究的基础上 ,提出了入侵检测的 1类支持向量机模型。第一 ,构造适于异常点检测的1类支持向量机模型 ;第二利用抽象化的网络数据对该模型进行训练以确定其中各个参数的值。实验表明 ,该方法是行之有效的     

FOA优化GRNN网络的尾矿库安全预测

从尾矿库安全管理实际出发,针对尾矿库安全预测影响因素多、波动性大和非线性的特点,提出了果蝇算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时采用相关分析方法选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全评价预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行预测仿真,实验结果表明:相较于GRNN网络模型和BP网络模型,采用果蝇算法优化的GRNN模型预测精度更高,适用性更强,在尾矿库安全预测方面具有很大的实际应用价值。     

支持向量回归机在尾矿坝浸润线预测中的应用

本文提出一种基于支持向量回归机的浸润线高度预测方法,从大量尾矿库监测数据中选取有效样本,运用留一法对支持向量回归机参数进行优化选取,建立预测模型。结果表明：该方法能在小样本、高精度要求下对浸润线高度进行准确的预测。     

基于支持向量机的入侵检测研究

根据入侵检测和支持向量机的特点,提出基于最小二乘支持向量机异常检测方法,并建立基于支持向量机入侵检测的模型,对网络数据进行采集,提取特征,进行分类,分辨正常的数据和异常的数据。并在KDD CUP'99标准入侵检测数据集上进行实验,选取data_10_percent子集,把该数据集中的41个属性作为特征,将该子集最后一个属性label属性为:back,ipsweep,neptun,ports-weep和normal各200个数据进行测试。实证表明:该方法能获得较高检测率和较低误警率。     

基于MDE和分形优化SVM的周期来压预测

为了解决周期来压的预测问题,首先对已知支架周期来压荷载曲线使用多重差异进化算法(MDE)进行拟合,将每重拟合形成的单一正弦曲线与上次差余曲线(Ei)再作差余曲线(Ei+1)。将这些Ei图通过分形几何的盒子法计算维度和相关系数(r)。将每条Ei的维度、r和支架相对距离(L)作为输入值,对应的Ei的周期Ti、缩放系数Si和纵移系数Di作为目标值,使用支持向量机(SVM)进行训练。通过对维度和r规律的研究得到拟设置支架处荷载各Ei的维度和r,带入训练后的SVM模拟得到Ei的Ti、Si和Di,进而得到Ei的表达式。将上述Ei求和即为所求拟设置支架处的周期来压荷载。实例分析说明,该种方法预测结果可以大体反映支架周期来压的基本形式和变化规律。     

基于支持向量机的室内轰燃预测模型研究

为对室内轰燃进行准确预测,针对室内轰燃样本的不足在一定程度上制约了其应用,为此运用SVM技术构建室内轰燃预测的数学模型。在小样本条件下,应用工具软件LIBSVM进行仿真,并将SVM模型预测结果和人工神经网络预测结果进行对比。结果显示,SVM技术能较好地解决小样本和模型预测精确度之间的矛盾,SVM模型其预测精度及可行性高于神经网络模型。实例表明,由于室内火灾受多种因素影响,传统的预测方法存在一定的局限性,而SVM模型预测法预测的结果与试验结果比较一致。     

支持向量机在边坡稳定性预测中的应用

针对离子型稀土原地浸矿边坡稳定性问题的小样本、非线性等特点,采用一种边坡稳定性预测模型——支持向量机(SVM)模型,分别使用网格参数寻优、遗传算法(GA)参数寻优、粒子群(PSO)寻优算法来计算SVM模型的参数,分析比较3种算法得到的参数,确定最适合离子型稀土原地浸矿边坡稳定性预测的SVM回归模型的参数寻优算法。     

基于模糊理论的尾矿库溃坝风险评价模型研究

经调查统计,我国尾矿库存在数量多、规模小、安全度水平低及较多中小尾矿库未经过正规设计等特点,并且绝大多数尾矿库下游为生活区、工矿企业或重要城镇等,因此加强尾矿库风险管理,建立尾矿库溃坝风险评价模型,对于减少和防止尾矿库溃坝事故的发生,确保尾矿库的安全运行,使之更好地为矿山安全生产服务,为国民经济健康持续快速发展服务等方面都具有重要意义.尾矿库工程的稳定性受到众多因素的影响,很多因素既难以确定,又难以定量估计,既有随机性,又有模糊性,具有灰色系统的特性,因此采用模糊评判方法对尾矿库溃坝风险进行分析具有一定的合理性.本文对多层模糊模式识别评价模型在尾矿库溃坝风险评价中的应用进行了研究,提出了基于模糊理论的尾矿库风险评价模型,开发了尾矿库溃坝风险评价软件.上述工作对于评估尾矿库溃坝风险、减少尾矿库溃坝事故的发生具有重要意义.     

我国尾矿库安全现状分析及管理对策研究

该文首先从规模等别情况、安全生产许可证领取情况、设计状况、服务年限情况、筑坝方式、尾矿库安全度状况、应急预案编制情况、评价状况、排洪设施完好情况、下游情况、库区内违章情况等11个当面对全国尾矿库数据进行了统计,综合分析了目前我国尾矿库安全现状。然后,根据尾矿库安全现状,分析了目前我国尾矿库安全管理存在的主要问题。最后,针对存在的问题,提出了我国尾矿库安全管理建议。     

我国尾矿库安全现状及事故防治措施

尾矿库是一个具有高势能的人造泥石流重大危险,其灾害所带来的损失是相当严重的。近年来,我国尾矿库事故时有发生,给人民生命财产造成了极大威胁,总体安全形势不容乐观。通过对我国尾矿库事故案例的总结和研究,分析我国尾矿库安全现状,为防止尾矿库事故的发生提出相应对策措施。