基于机器学习和脆弱国家指数的全球恐怖袭击预测研究

恐怖袭击在全球范围内频发,针对恐怖袭击的预警及防控研究十分必要。利用2006-2016年脆弱国家指数及全球恐怖主义数据库(GTD),基于多种机器学习模型,对全球各国家遭受恐怖袭击的风险进行回归预测。结果表明,随机森林、K近邻及决策树模型表现最优,其拟合优度的确定系数R~2达到了0.75、0.74和0.67。随机森林预测结果总体符合实际情况,尤其在恐怖袭击高发的中东和中亚地区预测较为准确。根据特征重要性排序结果,安全机构、公共服务、人权法治和集团之间的矛盾对预测结果的刻画能力最强。     

气象灾害模型在电网运检业务中的应用研究

为了探究气象灾害模型在电网运检业务中的应用,从覆冰、污闪两种由气象等因素造成线路故障方面入手,分别构建了覆冰预警模型和污闪预警模型。基于输电线路的覆冰预警模型和污闪预警模型对历史气象灾害数据进行了案例分析。结果表明,输电线路的覆冰和污闪预警模型与实际情况吻合,具有较高的预警准确性。     

基于贝叶斯网络的路网地震可靠性评估

由于贝叶斯网络具有直观、智能、易于建立的优点,本文将贝叶斯网络应用于公路网络系统的地震可靠性分析。通过对路网中公路,桥梁在地震作用下的损害机理的研究,建立了单元的易损性曲线,并据此分析了单元的地震可靠性。建立了公路网络图,以路网中的公路、桥梁为基本变量,将公路网络图转化为贝叶斯网络图,建立了贝叶斯网络的结构模型及相应的条件概率表,利用全概率公式及条件概率公式,研究了地震作用下利用贝叶斯网络进行整体公路网络的连通可靠度的计算方法。将贝叶斯网络的计算结果与传统蒙特卡洛方法进行对比,表明误差较小,计算速度较快,证明了本方法的有效性和高效性。因此当已知部分信息时,就可以利用贝叶斯网络进行实时推理,从而实现整体路网的可靠性更新,并进行了最优运输路径的选择。     

基于贝叶斯网络的缓坡场地震液化侧移评估——以台湾集集地震为例

本文基于贝叶斯网络方法,综合考虑了地震液化侧移的13个影响因素及其不确定性,建立了适用于缓坡场地的地震液化侧移贝叶斯网络评估模型。通过我国台湾集集地震液化灾害的算例分析,验证了地震液化侧移的贝叶斯网络评估模型的准确可靠性,并通过分析模型性能的评估指标和人工神经网络模型进行了对比。本文建立的地震液化侧移贝叶斯网络评估模型不仅可以预测场地是否会发生液化,而且可以在此基础上进一步评估场地液化引起的侧移量等级。     

基于贝叶斯网络的突发事件影响度研究

不确定性的知识表示和推理是突发事件影响度评估中需要解决的重要问题。针对突发事件评估信息的多样性、不确定性及模糊性,利用贝叶斯网络易于进行不确定性推理的优点,提出了采用贝叶斯网络对突发事件影响度进行评价,建立了评价模型,给出了推理决策方法,并且对该方法进行了算例分析。算例表明,基于贝叶斯网络的突发事件影响度评价模型能够提高评估的准确度及对突发事件的响应能力。     

敏捷网络集成方法在区域应急预案编制中的应用

为解决区域性突发事件应急管理预案的一致性及时效性问题,提出了区域应急组织分层网络集成重构的分级动态预案编制管理方法.结合区域性生物恐怖袭击事件应急管理案例分析,试图提高应急预案编制的实际可操作性.     

基于贝叶斯网络的干旱—森林火灾灾害链定量建模研究

为理解干旱-森林火灾灾害链的演化过程,以陕西省和湖北省为研究区域,分析了干旱发生条件及干旱气候因子与森林火灾之间的因果关系,构建了干旱-森林火灾灾害链的贝叶斯网络模型。通过对两省气候数据、干旱数据和林火数据的统计分析,获得了该网络结构上各个变量的条件概率,再根据贝叶斯网络推理的原理,计算了不同的变量取值下森林火灾的发生概率,并结合已知事实和Brier检验方法评价了该网络模型的准确性。实验结果表明,本文构建的干旱-森林火灾灾害链贝叶斯网络模型能够较为准确地预测森林火灾的发生,以定量化的手段初步揭示了干旱-森林火灾灾害链的演化过程。在此基础上可提出针对性的森林火灾防治措施,从而减少链式灾害带来的巨大损失。     

地铁车站深基坑钢支撑体系轴力预测及安全预警模型研究∗

随着我国基坑开挖数量和规模的不断增长，基坑事故率也随之上升，钢支撑轴力是衡量基坑围护支撑体系稳定性的重要指标之一。钢支撑轴力可利用传感器进行监测，但传感器失效后，该监测点将无法准确监测支撑轴力数据。故此，为保证基坑围护钢支撑体系的稳定，以宁波市某地铁车站深基坑的钢支撑体系作为研究对象，通过两道钢支撑架设之间的轴力变化进行分析，对钢支撑轴力数据进行预测，并对钢支撑体系进行安全预警。首先，由于轴力监测传感器存在“浴盆曲线”特性，故所得原始监测数据具有贫信息、小样本的特点，在此特性基础上，对基坑钢支撑轴力数据进行检验与处理，使之符合灰色预测模型建立条件；其次，建立灰色预测模型，并对模型的精度进行计算和后验差检验；最后，以灰色预测模型所得数据为基础，结合钢支撑的变形特征和指标，建立置信区间估计法安全预警模型，取显著性水平α=5%、α=2% 作为分界点，对深基坑的钢支撑体系进行预警等级划分，并判断当前钢支撑体系的运行状态。结果表明∶灰色预测模型精度良好，同时得出钢支撑体系处于安全的运行区间，模型判定结果与该地铁车站深基坑的钢支撑体系的实际情况相符，证明这种预测及安全预警模型可以用于判断钢支撑体系的稳定性。     

岩土参数转换模型的贝叶斯校准方法

本文基于随机场理论建立了一种空间贝叶斯方法来校准转换模型。该方法主要包含3个要素:(1)三维各向异性随机场理论;(2)观测数据与误差分类体系,以及岩土工程勘察数据的不确定性传播规律;(3)转换模型未知系数和误差的贝叶斯校准方法。考虑土的变异性,把大量的CPT锥尖阻力数据表示为空间随机场变量,这类数据被归为直接数据。而诸如压缩模量在内的一些实验室试验数据被定义为间接数据。基于上述两类数据,同时考虑岩土材料的内在不确定性,测量误差等认知不确定性,转换模型本身的先验知识不确定性,统计参数的计算不确定性,利用贝叶斯反演方法对转换模型中的未知系数和误差进行校准。通过示例研究表明,本方法采用随机场理论,校准了CPT数据与常规岩土参数之间的转换模型。并将经过校准后的转换模型与经典线性回归模型进行对比分析,然后将其应用于背景工程的三维场地特征描述。     

地震预测预警等级风险评估与分区分级发布方案的研究

从地震预测预警的思路和要达到的减灾目的出发,提出了发布预测预警的基本原则,并根据地震灾害的特点,给出了地震预测预警等级的划分。结合我国地震预报、震灾预防等方面的理论与实践,提出了预测预警等级的风险评估方法和分区分级发布方案。以地震实例对风险评估、分区分级发布方案进行了案例分析和检验。     

隧道围岩Vague集可拓安全评估模型

为提高公路隧道围岩分级的准确性,丰富风险评级方法,首先基于可拓物元理论,对实测数据进行无量纲化处理并转化为Vague集.然后通过AHP法和熵权法得到主客观权重,进而构建区间权重并按照隶属度与非隶属度距离最大化原则进行优化.最后建立基于Vague集的可拓安全评估模型,并结合工程项目进行案例分析,结果与实际监测数据一致.     

城市商业综合体建筑火灾事故情景推演模型

为了有效地解决城市商业综合体建筑火灾事故情景演变过程中的动态性和不确定性问题,首先利用Dempster合成法则选取网络节点变量,构建基于贝叶斯网络的情景网络图;其次利用联合概率公式估算网络节点变量的状态概率,构建符合现场实际的火灾情景推演模型,形成直观的火场综合态势图;最后以某国际商业广场火灾事故为实例,对情景推演模型进行应用。实例表明了城市商业综合体建筑火灾事故情景推演模型的合理性和可行性,以便为灭火救援指挥人员应急决策提供可行的参考。     

基于数据挖掘的灾害预警云计算平台设计

传统的基于无线传感器网络的灾害预警平台通过ZigBee无线传感器网络及时采集环境数据,数据由GPRS网关节点传输到远程监控中心,并进行数据分析与预警,没有对数据进行汇聚处理,无法解决数据间的规约问题,预警效率和准确率等性能均较低。设计基于数据挖掘的灾害预警云计算平台,平台整体结构包括感知层、网络层和应用层;平台通过数据汇集调度模块对实时环境信息数据进行汇聚,解决不同数据间的规约情况;利用灾害事件触发模块根据各环境信息监测站获取的实施环境信息对比标准信息得到的灾害情况,将灾害预警等级划分为五级。平台软件中设计灾害事件触发检验流程,并通过数据挖掘算法并行化技术缩短数据挖掘时间,提升灾害预警时效性。实验证明,所设计平台在保障有效进行灾害预警的同时,平均传输速度为7.97 byte/s,平均传输时延为13.13 ms;CPU占用率为28%～34%,内存占用率为9%～19%,且准确率较高、稳定性佳。     

基于贝叶斯网络的城市地震次生灾害演化机理分析

为了解城市地震次生灾害的演化路径及扩散机理,进而为城市防震救灾工作提供科学的参考依据,通过对城市地震有关资料和文献的分析,确定出城市地震次生灾害演化系统贝叶斯网络的节点变量及取值范围,并根据节点变量之间的因果关系构建出贝叶斯网络结构图。通过对国内外典型震例中的16个受灾城市相关数据进行统计,分析获得网络结构各个变量的条件概率。结合贝叶斯网络推理知识,利用贝叶斯网络工具箱分析了在相同的地震输入变量、不同的控制输入变量取值条件下,各类城市地震次生灾害的发生概率。算例分析结果表明不同的应急管理水平对城市地震各类次生灾害的发生概率有显著影响。     

基于气象预测数据的中国洪涝灾害危险性评估与预警研究

基于自然灾害风险理论,借助GIS强大的空间分析功能,采用归一化和层次分析法,对中国全国范围尺度进行了洪涝灾害危险性评估。通过对洪涝灾害危险性因子分析,分别提取当天降雨量、前3 d降雨量、地形高程、地形标准差、河湖网络等因素作为评估因子,提出了各因子危险性指数计算方法,以及全国洪涝灾害危险性指数计算模型公式。根据统计分析危险指数的最小值、最大值,结合历史灾情,利用阈值分割法确定了风险等级分割值分别为0.3、0.45及0.6,将洪涝灾害等级划分为高风险、中风险、低风险与无风险四个等级,从而建立了类似于天气预报模式的全国洪涝灾害危险性评估模型,并以2010年8月22日为例进行了洪涝灾害危险等级评估的实际应用。最后,基于洪涝灾害的危险性评估的结果,结合危险区内人口分布、交通设施等基础数据,生成相应的预警产品。对可能发生的洪涝灾害发出预警与预测,为危险区人们乃至相关政府管理部门采取有效的防灾、减灾措施提供参考依据。     

基于时空相似与熵权修订相结合的雷电定量预警模型研究

为提高雷电预警的指示性,利用时空相似和熵权修订相结合的方法,采用天气系统分型选择历史相似个例,进行雷电的定点定量(级)预警研究。利用相似个例的雷电分布建立时、空预警模型;选取地面气温和热岛强度为因子对东台风雷电预警模型进行强度和落点的熵权修订。以东台风为例进行验证,结果表明：该方法有明确的预警等级边界,原预警常为一个等级,无等级差异;现预警等级与雷电风险等级成正比,提高了雷电等级预警的指示意义;过滤了零星雷电和弱雷电,避免了弱风险下的雷电预警,指导性强。采用时空相似和熵权修订相结合的方法可以实现雷电的定量(级)预警,且有明显效果。     

基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型

结合影响洪涝灾害损失的10个指标,利用国家减灾中心灾情库中案例作训练样本,建立了基于梯度提升决策树(GBDT)算法的南方洪涝灾害房屋倒损评估模型,可用于洪涝灾害房屋倒损的快速评估。最后,利用2016年7月上旬南方洪涝灾害案例进行了模型验证,总体相对误差为17.9%,证明该模型具有较高的可靠性,能够较好反映洪涝损失总体情况。     

浙江省永嘉县滑坡灾害风险预警研究

永嘉县地处浙江省东南沿海,是该省突发性地质灾害预警预报系统研究及应用示范项目的四个示范县之一.首先对影响永嘉县滑坡灾害发育的主要因素进行了评价分析,提出了基于降雨的时空耦合滑坡灾害风险性预警预报研究的基本思路.基于MAPGIS二次开发系统,选取5个因素14种状态作为预测变量,运用信息-物元模型进行了滑坡灾害易发性空间预测.基于有效降雨量模型建立了区域滑坡灾害的宏观危险性预警预报模型.根据浙江省气象台提供的降雨实时信息,进行了基于降雨的台风期滑坡灾害危险性预警.同时基于人口密度和房屋建筑易损性指数对人口易损性和房屋建筑易损性以乡镇为单元进行了评价,与滑坡灾害危险性预警相结合进行了云娜台风期间永嘉县滑坡灾害风险预警预报,并以8个灾害点的实际分布情况验证了预警结果的准确性.将传统的滑坡灾害危险性预警延伸到滑坡灾害风险预警预报,为政府部门防灾减灾提供了重要依据,使防灾减灾工作的针对性大大增强.     

突发公共卫生事件衍生社会风险预警与防范的实证分析

基于突发公共卫生事件下衍生社会风险的监测数据信息,用来建立风险评估与预警模型进行衍生社会风险等级的快速识别,用来提高相关负责部门对衍生社会风险的监测水平和应对能力。收集了107起典型突发公共卫生事件案例,利用多维情景空间分析法构建包含社会生理、社会心理、社会行为、社会应对以及社会环境风险五个维度的衍生社会风险评估指标体系,进而基于指标量化规则对案例的衍生社会风险评估指标进行量化打分,最后利用熵权—TOPSIS方法构建衍生社会风险评估及预警模型,通过测算最终将风险等级划分为轻度、中度、重度、和特度警情四个等级。     

基于模糊贴近度的岩溶塌陷易发性研究

在综合分析岩溶塌陷特点及其影响因素的基础上,参考大量实例及专家意见,结合模糊贴近度理论,建立了岩溶塌陷易发性评价模型.在模型的建立过程中,讨论了岩溶塌陷评价指标隶属度的计算,使用层次分析法确定了各评价指标的权重.以武山铜矿区上屋周地段岩溶塌陷评价为实例,利用模型分别对该地段目前和1994年的岩溶塌陷易发性进行了评价,并进行了对比,评价结果与实际情况基本一致.利用武山铜矿区多个已发生岩溶塌陷的地段对方法进行了验证,并对整个碳酸岩覆盖区域进行评价,均表明该评价模型效果良好.所提基于模糊贴近度的岩溶塌陷易发性评价模型原理直观,计算方法简单、快速、实用,为岩溶塌陷易发性评价提供了新的思路和方法.