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%。     

基于灰色马尔可夫的道路交通事故预测

探讨灰色马尔可夫模型在道路交通事故中的具体应用。灰色模型适用于短期、数据量少和波动不大的预测问题,在长期预测时,数据序列拟合较差,预测精度偏低;而马尔可夫链适用于长期、数据序列随机波动大的预测问题。灰色马尔可夫模型结合了灰色GM(1,1)模型和马尔可夫理论的优点,利用灰色模型进行长期预测,再利用马尔可夫链理论进行波动状态预测,最后得到期望值。该模型克服了随机波动性数据对道路交通事故预测精度的影响,提高了灰色预测的准确度。实例结果,证明灰色马尔可夫GM(1,1)模型具有较好的应用价值,为道路交通安全管理提供了有用依据。     

铁路行车事故加权马尔可夫SCGM(1,1)c预测模型及应用

从铁路行车事故的预测问题出发,试图找到稳定有效的方法对铁路行车事故进行预测.首先引入BX数据生成法对原始数据序列进行处理,以弱化原始数据之间的随机性.建立了单因子系统云灰色SCGM(1,1)c模型,揭示铁路行车事故时序变化的发展趋势.参照原始数据的中心趋势曲线,来划分铁路行车事故状态,得到了状态转移概率矩阵.据此计算自相关系数并进行归一化,作为各步马尔可夫链的权重,提出了加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型,以修正SCGM(1,1)c模型的预测值,对铁路行车事故总数进行了拟合和预测.结果表明:相比较而言,加权马尔可夫SCGM(1,1)c模型在对铁路行车事故的拟合和预测中均有较好的效果,拟合精度和预测精度分别达到了98.92％和96.36％.     

基于机器学习的电动汽车电池系统的风险预警

为提高动力电池在实车工况下安全预警的及时性和准确性，将电池系统安全预警问题提炼为关键状态预测及基于预测状态的预警分类2大科学问题，根据实车运行中的电池状态数据，选择电池的单体电压最高值、单体电压极差等作为关键预测对象；利用费舍尔计分和最大信息系数(MIC)进行特征选择，采用样本卷积和交互网络模型(SCINet)实现关键状态预测；基于预测的状态，建立多分类随机森林(RF)模型，对动力电池的安全风险进行分级预警。研究结果表明：该模型对电池多个参数具有很强的预测能力，如预测1 min后单体电压最高值的均方根误差(RMSE)为0.027 1,温度最高值为0.054 0;对电池系统1 min后安全风险等级预测的查准率为84%,宏平均f₁分数为74%。     

庆安县绿色食品产地环境质量预警研究

绿色食品产地环境质量预警是对自然变化、人类活动影响所引起的环境质量恶化进行预测,并及时提出警告.本文以国家级生态农业示范区庆安县的绿色食品产地为例,依据1993-2003年庆安县绿色食品产地环境质量监测数据及其状态转移矩阵,采用马尔可夫链模型预测未来5年环境质量状态发生概率,对该研究区进行环境质量负向演化预警研究.结果发出了巨宝村、东阳村和泥河农场的环境质量负向演化的预警信号.据此进行了警因分析并提出排警建议,为环境规划和管理部门提供科学治理依据和辅助决策.     

桥梁伸缩缝服役性能劣化的概率预警方法北大核心CSCD

为评估大跨桥梁的伸缩缝服役性能以确保其安全运营,提出了一种桥梁伸缩缝温致位移概率建模方法,在此基础上实现伸缩缝服役性能劣化预警。首先,基于正常服役状态下获取的长期监测数据对桥梁结构温度场及其伸缩缝位移的联合概率密度进行建模;其次,利用该模型对未知服役状态下温致伸缩缝位移的条件概率密度进行预测;最后,通过对比伸缩缝位移的实测值和预测概率密度评估其服役状态。采用某大跨斜拉桥的监测数据验证其有效性,结果表明:所提方法能有效建立结构温度场和伸缩缝位移的联合概率密度模型,且能准确预测温致伸缩缝位移的条件概率密度;其对伸缩缝服役性能劣化的预警能力亦优于传统方法。     

考虑数据去噪分解的滑坡位移组合预测研究

为准确掌握滑坡位移变化规律,基于滑坡变形监测结果统计,对位移数据进行去噪分解处理,将滑坡位移数据分解为趋势项和误差项,并分别利用优化多核极限学习机和Arima模型构建预测模型,以实现滑坡位移的组合预测.结果表明:Morlet复小波较传统去噪模型分解效果更优,且通过优化处理,能更好地提高其分解能力;通过对多核极限学习机的...     

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。     

民航事故征候的灰色马尔可夫预测

民航事故征候的分析和预测是民航安全研究的重要内容.掌握民航事故征候的发展状况并据此提出相应的安全措施,可减少民航事故的发生.在民航事故征候灰色预测基础上,引入马尔可夫链(Markov Chains)预测理论,建立事故征候的灰色马尔可夫预测模型.该模型具有灰色预测和马尔可夫链预测的优点,不仅提高了对波动性较大的随机变量的预测精度,同时还拓宽了灰色预测的应用范围.对某一航空公司过载大事件的灰色马尔可夫预测和检验分析表明,事故征候的灰色马尔可夫预测模型精度高于GM(1,1)模型预测精度.研究表明,灰色马尔可夫预测模型可用于民航事故征候的预测.     

基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量预测研究

为实现边坡危险性及时预警预报,以露天矿边坡变形量为研究对象,提出采用七项影响指标作为边坡位移变形量的响应参数,建立支持向量机回归预测模型(SVR)。引入修正的果蝇优化算法(MFOA)对模型参数进行优化,构建基于MFOA-SVR露天矿边坡变形量协同预测模型,并以实际监测数据进行模型仿真预测。结果表明:该模型平均绝对误差为0.9167mm,平均相对误差为4.2737%,较其他模型预测精度高,综合性能好,将其运用于露天矿边坡变形量预测研究具有较好的适用性和可靠性。     

不同螯合剂对花生富集污染土壤中Co的影响

采用模拟Co污染土壤的方法,分别投加2.5 mmol/kg、5.0mmol/kg、7.5 mmol/kg的EDDS、NTA、CA和OA,研究了其对花生生长与吸收土壤重金属Co,以及对土壤中Co的活化能力的影响.结果表明:整合剂处理使花生的生物量降低,在高浓度整合剂处理时,降幅最大;EDDS的添加比NTA、CA和OA更显著地增加了土壤Co的有效态质量比,同时明显提高了花生的富集系数和转运能力;在螯合剂处理下,花生的转运系数最高达到0.916,具备了修复土壤重金属污染的能力;根系和地上部富集Co能力最强时分别达到58.64 mg/kg和46.33mg/kg,是对照组的1.29和3.63倍;各处理花生根系中的Co质量比要高于茎叶中的质量比,花生植株Co质量比与土壤有效态Co质量比呈显著(p＜0.05)或极显著相关(p＜0.01);综合来看,螯合剂的投加能有效活化土壤溶液中的Co,促进植物吸收、转运重金属.     

软质聚氨酯泡沫阴燃前期热解特性研究

采用DSC-TGA(差示扫描量热-热重分析)同步热分析仪对软质聚氨酯泡沫(聚氨酯软泡)在不同氧气体积分数(0、10％、30％、50％)和不同加热速率(10 K/min、20 K/min、50 K/min)下热解到800℃的过程及其对阴燃的影响进行了研究.结果表明,当氧气体积分数介于10％ ～ 50％时,聚氨酯软泡热失重DTG曲线只有1个峰;当氧气体积分数降低到10％时,DTG曲线开始逐渐分离为2个峰;当氧气体积分数降为0(即氮气气氛)时,DTG曲线已经明显分为2个峰.这表明氧气体积分数对聚氨酯软泡热解特性具有重要作用.氧气体积分数和加热速率降低均对聚氨酯软泡的热解有抑制作用,均能减小阴燃传播速率和向明火转化的可能性.加热速率降低主要是延长了聚氨酯软泡的热解周期,从而减小了热解可燃气体积分数和放热速率.氧气体积分数降低对聚氨酯软泡热解的影响相对复杂的多:当氧气体积分数从10％降低到0时,主要提高了聚氨酯软泡的分解温度,而对热解速率影响不大;当氧气体积分数介于10％～50％时,氧气体积分数减小主要会降低聚氨酯软泡的热解速率、放热速率和放热量而对热解温度影响相对不大.氧气体积分数和加热速率降低抑制了多元醇的分解,而多元醇是聚氨酯软泡维持阴燃或向明火转化的主要物质及能量来源.     

基于模糊层次分析法的编队内碰撞风险评价模型研究

编队内碰撞是编队飞行最大的安全威胁。为解决编队飞行灵活性与编队飞行安全的矛盾,建立了编队内各机碰撞风险评价模型指标体系,使用模糊互补判断矩阵确定了各指标的碰撞权重,实现了编队内各机碰撞的风险评估。以空军航空兵某部一架机型G与一架机型H混合双机编队为例进行了实证研究,结果表明,该模型简便易操作,可提高编队飞行训练效率。     

物流企业员工安全参与行为演化路径研究

为确定影响物流企业员工安全参与行为的因素与演化路径,推动对物流企业员工的安全监管,在员工和物流企业具有有限理性的前提下,从物流企业与员工之间的博弈机理出发,构建了员工安全参与行为的演化博弈模型。采用系统动力学方法分析模型的演化趋势,通过数值仿真分析物流企业员工安全参与行为及演化路径。结果表明,奖励力度、惩罚力度等参数影响着员工策略的变化,物流企业可加大对员工不积极参与安全行为的处罚力度,并适当提高奖励力度,从而提高员工的参与安全活动的积极性;物流企业还应建立奖励与惩戒相结合的管理制度,同时通过技术创新降低监督成本,实现对员工安全的有效监管。     

基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估

对在役混凝土桥梁的耐久性研究是目前学术界的热点问题。使用科学的方法对其耐久性进行合理的评估,是解决该问题的关键。考虑到在役混凝土桥梁耐久性评估中的不确定性,利用改进的三标度层次分析法及模糊可拓理论,建立了基于模糊可拓层次分析法的在役混凝土桥梁耐久性评估模型。首先,根据桥梁的结构及所处环境的特点,建立了在役混凝土桥梁耐久性评估指标体系。其次,运用改进的三标度层次分析法确定指标权重。然后,使用模糊可拓理论确定耐久性等级。最后,通过具体的实例分析,证明了该评估方法的科学性和有效性。     

排烟口设计对排烟效果影响的模拟研究

通过FDS模拟计算,考察烟气稳定性、烟气溢流厚度、烟气溢流量和机械排烟效率等参数研究排烟口高度的变化和排烟速率的变化对排烟效果的影响.研究结果表明:排烟效果随着排烟口位置的升高而逐渐变好,排烟口与蓄烟池下沿的垂直高度在0.8 m以上效果最好;排烟速率宜适中,过大容易导致烟气层紊乱,过小则控制烟气溢流效果不好并且排烟效率不高.     

Y型通风沿空留巷巷道围岩活动规律研究

为掌握沿空留巷围岩活动规律,以谢桥矿12418工作面轨道顺槽为工程背景,采用多点位移计及钻孔窥视仪等设备进行实测研究,并结合数值模拟对其进行分析.结果表明:沿空留巷巷道表面围岩变形具有典型的近场效应,留巷前距工作面60 m以外的巷道基本无表面位移,随工作面的推进,巷道表面位移逐渐增大,距工作面10～15m范围内,表面位移变化速率显著增加,留巷后巷道表面位移与留巷前变形趋势类似,但表面位移量较留巷前有明显增加;从顶板钻孔窥视结果可以看出,留巷前仅在孔深2 m处发育单一离层裂隙,留巷后在孔深1.2m、2.4 m、3.8m和5.3m处发育多层离层裂隙,且随滞后工作面距离增加裂隙逐渐增大;尾巷充填体应力在充填材料固结后逐渐升高,并一直维持较高应力状态,因此,巷旁充填体既要确保有一定的强度和刚度,又要有一定的适应变形能力.     

SOR理论框架下施工人员安全行为研究——情绪智力与具身认知视角

将SOR理论引入个体安全行为研究领域,探讨了情绪智力与具身认知对施工人员安全行为的影响机制和效应.分别从企业、组织及领导者3个层面选取安全氛围、非权变惩罚及道德领导作为外在刺激变量,以情绪智力及具身认知为中介变量,对来自建筑业施工人员的357份问卷进行分析.结果表明:安全氛围和道德领导对施工人员情绪智力与具身认知有显著的正向影响作用,非权变惩罚则有显著的负向影响作用;施工人员情绪智力与具身认知对其安全行为有显著的正向影响作用,两者在SOR模型中发挥着完全中介作用.研究结果不仅证实了 SOR理论是一种行之有效的行为预测理论,还弥补了以往研究中忽视个体情绪与认知双重作用对施工人员安全行为影响的缺陷,进而为施工企业提出了具有针对性的人员安全管理建议.     

基于QPSO的多因素影响下系统故障概率变化程度研究

为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT)理论框架下提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的分析方法.论述了 QPSO的基本模型和步骤,在SFT中给出了描述系统故障概率变化的表达式,进而提出了多因素影响下系统故障概率变化程度范围的确定方法.方法适合于连续因素组成的连续空间中系统故障概率分布的优化,可实现单因素和多因素联合影响下的故障变化程度范围确定.使用经典算例进行分析,结果表明,算法得到的结果虽精度降低,但与传统解析结果相似,同时提高了分析速度.因此方法有利于系统故障的应急分析、预测和判断.     

基于链式中介效应的自恋型领导与矿工安全绩效关系研究

为明晰自恋型领导、沉默行为和心智游移对安全绩效的作用机理,在文献研究和开放式访谈的基础上,建立四者关系的假设模型.采用自恋型领导量表、沉默行为量表、心智游移量表和安全绩效量表对436名矿工进行调查,通过SPSS和AMOS进行相关分析和中介效应检验验证假设模型.结果 表明:自恋型领导、沉默行为和心智游移两两之间均呈显著正相关,而自恋型领导、沉默行为和心智游移三者均与安全绩效呈显著负相关;自恋型领导不仅可以直接影响安全绩效,还可以通过心智游移的独立中介作用及沉默行为与心智游移的链式中介作用两条路径间接影响安全绩效.有效干预自恋型领导、沉默行为和心智游移,可提升安全绩效水平,减少人因失误.