嫩江水体溶解氧变化规律的混沌研究

针对目前溶解氧研究主要是从生物、化学等方面开展,而对溶解氧自身变化规律的研究很少的特点,以嫩江干流浏园水文站测得的溶解氧质量浓度序列为例,首先进行相空间重构,应用自相关函数法确定出延迟时间、伪邻近点法确定出嵌入维数;然后应用主分量分析(PCA)方法对序列进行分析,表明该序列不是噪声序列而可能是混沌序列,通过计算Kolmogorov熵得出溶解氧质量浓度序列具有混沌特性的结论;最后应用基于关联度的局域加权线性回归预测法对该序列进行了混沌预测研究,得到了比较理想的预测结果,这为应用混沌理论进行溶解氧变化规律的研究提供了依据.     

基于GM(1,1)模型的铁路行车事故预测

铁路行车事故的发生具有偶然性 ,但可利用预测理论的方法加以预测。笔者简述了灰色理论中GM(1,1)预测模型的建模过程和精度检验的方法及步骤 ,在某铁路分局 1995～ 2 0 0 2年间的铁路行车事故统计的基础上 ,应用GM(1,1)预测模型预测了该铁路分局 2 0 0 4年的铁路行车事故发生趋势 ,经精度检验表明 ,模型的精度等级合格 ,其预测结果为铁路行车事故的防范和降低事故损失提供了指导和科学依据。     

边坡变形时序非线性判定及混沌预测研究

以探讨边坡变形性质及混沌预测可行性为目的,基于混沌理论利用相空间重构技术对其变形时间序列进行混沌特征判定,试验显示变形系统具有混沌特性,可用混沌相关理论进行研究;基于混沌相空间重构技术,笔者构建了多种混沌预测模型进行混沌预计研究,分析各类模型的工程实际应用效果;针对单次监测时序预测精度较低的问题,提出累加时序预测方案,训练结果显示,短期预测精度变形累计值基本控制在5%以内,高程值预测相对误差均低于1%,预测精度较高,可以用于工程实际。     

建筑工程生产事故死亡人数时间序列分析

为研究建筑工程安全生产事故死亡人数的变化规律,采用时间序列分析方法,分析了建筑安全事故死亡人数时间序列上的趋势性规律,通过数据预处理和模型的识别与检验,最终建立了安全事故死亡人数预测模型。对全国2005—2014年建筑工程安全生产事故造成的死亡人数进行了分析和预测。结果表明:ARIMA模型各年预测值与实际值误差率为0.393,相比灰色模型和BP神经网络模型误差率最小。总体上说,ARIMA模型较适用于随机性较大的数据的趋势预测。     

建筑施工高处坠落事故研究

高处坠落是建筑施工中经常发生的安全事故之一。笔者首先通过对上海市 1995～ 2 0 0 1年建筑施工安全事故档案资料的统计整理 ,发现建筑施工高处坠落事故主要集中在建筑物临边、洞口 ,脚手架、操作平台 ,机械设备和模板工程等部位 ;进而采用曲线拟合的方法得到了上海市建筑施工安全事故年发生起数的预测模型 ,并通过对 2 0 0 2年、2 0 0 3年的预测值同实际数据的比较 ,对预测模型进行了验证 ;最后 ,笔者按照事故致因理论 ,从人、物、环境等因素系统分析了高处坠落的事故原因 ,提出了预防坠落的控制措施和有关建议。     

基于ARIMA的安全生产事故预测与实证研究

为了减少企业安全管理者在生产作业中由于不确定性导致错误决策所产生的风险,在企业历年安全生产事故数据基础上进行预测具有一定的现实意义。以某企业2008年至2011年的安全生产事故次数时序数据,采用EViews 5统计分析软件,基于ARIMA时间序列预测模型更加关注对事故发生是否平稳而相对于其他预测模型更关注于趋势研究的良好特点,建立安全生产事故ARIMA时序预测模型,并对2012年的安全生产事故发生次数进行预测,通过效果检验发现该模型预测结果基本上能够反映该企业安全生产事故发生的实际情况。通过ARIMA方法在某企业安全生产事故预测具体案例的实现,是对现有安全生产事故预测方法的补充和完善,可为企业安全管理和决策提供一定的指导。     

矿山微震时间序列的相空间构建与混沌吸引子维数确立

为了进一步挖掘矿山微震信号内蕴藏的信息,初步研究了微震信号的混沌特性。针对矿山微震信号非平稳、非线性的特点开展了以下研究:建立了一维时间序列的相空间重构模型,分析了一维和多维微震时间序列的空间相型;选取了矿山现场监测一维微震时间序列（N=2 000）,利用自相关函数求取了时间序列的延迟时间τ;建立了微震时间序列关联分维数的循环计算模型;最终确立了相应临界距离r（r=250）和相空间维数m（m=50）的值,计算求得分维数D的值为1.088 5。研究结果表明,微震一维时间序列的吸引子维数存在,同时也证明了微震时间序列具有混沌特性。该研究结果为利用混沌理论处理矿山微震数据,如初始到时精确拾取、信号特征分析与提取以及波形降噪等提供理论依据。     

基于HP滤波与ARMA模型的生产安全事故时序预测

为了研究月度生产安全事故变化规律并进行预测,采用Hodrick-Prescott滤波将事故序列分解为长期稳定趋势和短期波动两部分。对长期事故序列进行了平稳性检验,建立了线性回归预测模型。通过比较不同形式模型变量的显著性,建立了反映事故短期波动的自回归移动平均模型,短期预测值用于修正长期趋势预测值。结果表明,事故序列在长期上符合线性回归模型;事故短期波动预测ARMA(4,6)模型显示,事故波动变量与前1、2、4期存在自相关特征。     

基于支持向量机(SVM)的回采工作面瓦斯涌出混沌预测方法研究

针对瓦斯涌出传统的线性预测方法存在的问题,根据瓦斯涌出时间序列固有的确定性和非线性,利用混沌动力系统的相空间延迟坐标重构理论,结合基于机器学习理论的支持向量机(SVM),建立基于SVM理论的瓦斯涌出混沌时间序列预测模型。经Ⅱ1024回采工作面瓦斯涌出时间序列仿真计算,仿真结果显示该预测模型具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度。同时,该模型具有以往传统机器学习的瓦斯涌出预测模型建立简便、训练速度快等优点。由于充分考虑瓦斯涌出时间序列的混沌性,并利用SVM预测的优良特性,使得预测更科学。     

四川省安全生产趋势预测研究

本文从可能影响生产安全事故死亡人数的若干因素出发,采用主成分分析法提取关键的社会经济因素,剖析了事故死亡人数的内在影响机理,结合逐步回归法、时间序列分析模型、增长率反推死亡人数三种方法进行事故死亡人数的发展趋势预测.根据预测显示,四川生产安全事故死亡人数的总体趋势是"总量上升,相对指标下降".     

Characteristics of direct causes and human factors in major gas explosion accidents in Chinese coal mines: Case study spanning the years 1980–2010

Major accidents from gas explosions have a high rate of occurrence in Chinese coal mines. The frequency of major gas explosion accidents between the years 1980–2000, and the years 2001–2010 was reviewed. Case studies were also compared. The study of direct causes indicates that during the period 2001–2010 the proportion of accidents caused by deliberate violation was reduced by 31.13% compared with data from 1980 to 2000. However the proportion of accidents caused by mismanagement rose by 32.38% during this period. Direct causes of high occurrence rate accidents include deliberate violations such as illegal blasting, conducting maintenance with the power on, and mismanagement behaviors such as chaotic electromechanical management and chaotic ventilation management. The study of environmental characteristics shows that the proportion of accidents occurring in the heading faces increased by 27.18%. The study of human factors indicates that deliberate violation behaviors showed a high utility–high cost factor. Mismanagement behaviors showed strong correlation with responsibility awareness and weak correlation with technological ability.     

基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则研究*

为快速、准确识别山区高速公路隧道不同区段风险因素组合,基于交通事故调研数据,分析其时空变化规律;从人-车-路-环境角度系统筛选风险影响因素,采用随机森林理论构建风险等级预测模型;以决策树与规则相互关系为基础,结合自变量重要评分法,提出基于随机森林的高速公路运营隧道风险判别法则。研究结果表明:判别法则集预测精度较好且运行时间短,能够明确高速公路不同隧道区段事故成因,为预防隧道严重交通事故发生提供参考。     

瓦斯爆炸事故的混沌特性及其控制方法初探

我国煤炭地下开采占全部产量的 96 % ,含瓦斯煤层多 ,高瓦斯矿井和突出矿井占矿井总数的4 4 % ,由瓦斯引发的爆炸事故的伤亡人数占全部矿井事故伤亡总数的 6 5 %。针对我国煤矿安全生产的严峻形势 ,笔者在对瓦斯爆炸事故特性进行分析的基础上 ,应用混沌理论对瓦斯爆炸事故的风险以及控制方法进行初步探讨 ,初步建立了瓦斯爆炸事故混沌特性分析模型 ,对预防和控制瓦斯爆炸事故的发生 ,改善矿井安全生产状况具有指导意义。     

基于关联维的事故时间序列分形特征分析

根据我国"十五"期间事故统计数据,构造了一个事故时间序列;基于相空间重构理论,对事故序列进行了相空间重构,应用G-P算法,对事故时间序列的分形特征进行了研究,计算得出事故时间序列的关联维数。研究结果表明:当嵌入维数达到8以后,该事故动力学系统具有稳定的关联维数4.7,说明至少有5个因子在影响着事故时间序列的动态变化,并且该系统的有效自由度为8。本研究对建立事故时间序列的预测模型有较大的参考价值。     

地质勘探事故统计分析及对策研究

基于我国华北某地质勘探系统24年的生产性工亡事故,结合系统安全理论,从事故发生的总体情况、事故发生的时间、条件因素等方面分析事故的趋势、特点及规律。发现：24年来我国地质勘探事故的总体情况分为三个阶段,并呈现一定的下降趋势;每年4-9月份是我国地质勘探事故的高发时期;人的不安全行为是地质勘探事故发生的主要条件因素。根据事故的统计分析结果,指出我国地质勘探行业存在的问题,并提出预防和减少地质勘探行业事故的对策。     

超大城市昼夜交通事故严重程度致因对比分析——以深圳市为例

为研究夜间交通事故严重程度致因,基于深圳市3年3 244起交通事故数据,获取昼夜交通事故分布的时空特征;进一步选取交通事故集聚的南山区、福田区、罗湖区的1 798起交通事故,以交通事故严重程度为因变量,以事故原因、日期、事故形态等10个因素为候选自变量,构建广义有序Logit回归模型,对比分析昼夜不同严重程度交通事故的影响因素。结果表明:路口路段类型、疲劳驾驶、事故日期在夜间模型参数估计值分别为0.493,-0.363,-0.309,而在日间模型表现为不显著,道路路面材料在日间模型参数估计值为-0.232,而在夜间表现为不显著;事故原因、道路横断面渠化方式等因素在日间和夜间所引起交通事故的严重等级均存在较大差异。     

天津市道路交通风险分析及其应用

针对天津市的道路交通情况,运用风险理论对引发交通事故的原因进行了分析和辨识。根据收集到的相关信息,运用灰色预测模型,对天津市的道路交通事故发生情况进行预测;对其结果进行了检验,发现未来天津市的道路交通事故的发生将呈上升趋势;且预测数值与实际情况吻合,说明灰色预测模型具有很好的适用性;针对风险辨识的结果提出简要的风险减缓措施,以减少交通事故的发生。     

基于事故演化网络的旅游安全及风险防控研究

为做好旅游活动的安全管理和风险防控,构建旅游安全事故演化网络,从旅游事故演化的角度分析旅游中常见的事故类型及其演化过程;根据旅游事故发生的时序和相关程度将旅游安全事故分为4级,从事故节点的出入度、子网节点数和支链数进行分析,判断不同旅游事故的风险大小;此外,从不同结构演化链的角度,总结旅游事故演化的特征.结果表明:旅游...