基于聚类分析的城乡结合部群体性突发事件归类研究

城乡结合部群体性突发事件是影响经济发展、社会稳定的重要根源。为实现对城乡结合部群体性突发事件的归类研究,基于聚类分析理论,探究了我国城乡结合部管理现状以及各类群体性突发事件的原因和具体表现形式,构建了分布聚类模型,利用MATLAB软件生成聚类分析的谱系图,动态模拟了群体性突发事件、原因、表现形式之间的相互关系。研究表明:城乡结合部群体性突发事件基于各类原因呈现不同的表现形式,根据造成群体性突发事件各原因之间的相似度,将城乡结合部群体性突发事件归类为以征地拆迁为主线的经济利益冲突、以执法不当为导向的政治矛盾、以打架斗殴为主要形式的个体冲突、以信访维权等为基础的社会纠纷、以群体竞争为代表的组织斗争。在对城乡结合部群体性突发事件的管理中,根据事件所属的类别,可以制定明确的预警计划,从根本上降低城乡结合部群体性突发事件的发生率,为政府等相关部门的预警管理工作提供借鉴和参考。     

基于关联规则的企业安全风险并存分析研究

为提高企业综合风险管控能力,本文以某地区企业安全风险数据为分析对象,利用关联分析方法挖掘风险并存规则,并用支持度、置信度和提升度等指标来衡量并存性的强度.结果表明:该方法能较好地发现企业安全生产中普遍存在的风险并存规则,为提高企业综合风险管控能力提供对策和建议.     

基于TEM模型的民航不安全事件关联规则挖掘与分析*

为了预防民航不安全事件的发生,应用机组威胁与差错管理（TEM）模型分析2014—2020年民航事故/征候的航空安全报告资料,提取事件里存在于民航运行风险中潜在的情况、威胁、机组差错等因素,通过改进的关联规则方法挖掘其中的关联关系,包括挖掘与事件严重程度有关的因素,找到TEM模型中的关键因素和影响航空器结束状态的致因因素,并进行关联网络图分析。研究结果表明:手动操纵/飞行控制差错、缺少/不足的飞行培训和安全管理、飞行员之间沟通差错与程序执行错误是造成事故/征候的显著因素;关联规则能够有效利用航空安全报告信息,通过定量的方法挖掘事故/征候的特征,找到影响民航不安全事件的强关联因素,为民航安全管理人员提供决策依据。     

北京市火灾关联规则分析

利用关联规则挖掘算法及Clementine挖掘工具定量分析了火灾统计中起火场所、火灾原因和起火时间(月份、时间区间)之间的关联性.在采用关联规则表征参数的基础上,引入规则平均直接财产损失(人员死亡)比和规则总直接财产损失(人员死亡)比来表示不同规则损失的大小.以北京市2000-2006年火灾统计数据为例,对其火灾发生和人员死亡数据库进行挖掘,得到起火场所、火灾原因及起火时间(月份、时间区间)之间的1-项集、2-项集和3-项集关联规则.不同起火场所、时间区间、月份和火灾原因下得出的火灾发生频率和损失分析结论可为消防管理部门有针对性地采取消防监督管理措施和有效提高消防执勤战备提供指导.     

某水电站项目部预防处置突发事件和群体性事件应急预案的分析

阐述了预防处置突发事件和群体性事件是保证项目部人身安全的首要任务,详细介绍了葛洲坝集团吉沙水电站项目部在加强预防处置突发事件和群体性事件的工作方法和原则,通过采取预防手段,加强了全体员工的安全防范意识,使各类事件达到可控、能控、在控,树立起确保人身安全是安排各项工作的前提,确保人身安全是保证正常生产的重点,在紧急情况下可起到应急作用,使各类突发事件和群体性事件得到有效的遏制。     

生活场所火灾事故因素关联规则研究

生活场所火灾事故频发,给公民的生命和财产造成巨大损失。为研究生活场所火灾的发生规律和影响因素,文章搜集近年来的生活场所火灾事故数据,将文本信息进行离散化分类处理,应用Apriori模型分别进行了不同支持度条件下的火灾因子和火灾类型的关联规则挖掘。结果表明:常见的生活场所火灾类型为电气火灾和由明火引起的火灾,多发生于砖混结构或钢筋混凝土结构的低层住宅或“三合一”类建筑中,火灾多发时间段为凌晨和中午,致灾因子多为电线短路、明火或煤气、天然气等泄漏,与消防设施不完备和人员缺乏消防安全意识有着强关联性。     

职工群体性突发事件发生原因演化分析及对策研究

随着经济增速放缓及劳动力成本上升,职工要求增加工资与企业渴望廉价劳动力的矛盾愈发明显。劳资冲突、职工群体性突发事件不断发生,对维护社会稳定带来严峻考验。通过统计分析2011-2015年间我国职工群体性突发事件,得出拖欠工资、管理不善、企业改制或搬迁、诉求提高工资待遇及不满工作条件、环境五个因素为导致职工群体性突发事件发生的主要原因。引入马尔科夫理论,计算职工群体性突发事件诱发因素的马尔科夫演化过程,得到趋势因子。并以2015年下半年为初始数据,对2016-2018年上半年职工群体性突发事件的原因变化趋势进行预测。针对预测结果,对欠薪事件、政企管理制度不完善等因素提出对策措施,为科学预防职工群体性突发事件提供技术支持。     

塔式起重机事故案例关联规则挖掘与分析

为充分利用塔式起重机事故案例信息,深入挖掘事故特征,提出一种改进的Apriori算法挖掘模式,快速有效挖掘塔式起重机事故关联规则.首先,收集200份具有详细事故调查报告的塔式起重机事故案例,分析并提取事故调查报告中事故的属性数据,按照事故属性的概念层次结构编码;然后,基于经典的Apriori算法,提出一种适用于多维多层...     

基于关联规则的煤矿机电运输事故不安全行为分析

为系统分析矿工在机电运输过程中产生不安全行为的关联因素,降低事故发生概率,本文从煤矿安全生产网和应急管理部公布的煤矿事故案例中选取2015-2021年发生的90起机电运输事故作为案例样本,统计分析煤矿机电运输中不安全行为在动作分类、班次、月份、地点和岗位5个维度的分布特征;运用Apriori算法研究煤矿机电运输事故这5个维度之间存在的关联规则。研究表明:在3个班次中,中班时间段出现的不安全行为比率最高;在一年中8月份出现的不安全行为最多;处于工作面中的不安全行为出现最多;一线工人的不安全行为出现最多。重点防治一线工人在中班发生的不安全行为和晚班时冒险作业这一行为,有利于加强工作面的巡检力度,提高检查效率。     

水电工程施工安全隐患关联规则挖掘

为高效挖掘水电工程隐患排查中积累的大量数据,采用基于互信息和左右信息熵的短语提取技术,从非结构化的隐患数据中提取结构化关键短语;运用桑基图,描述隐患特征、隐患部位、隐患类型之间的信息流动;结合短语提取技术,优化Apriori关联算法,挖掘隐患部位与隐患类型的关联规则,绘制关联规则网络图,结合桑基图分析规则;验证某水电站...     

基于频繁模式树的一种关联规则挖掘算法及其在铁路隧道安全管理中的应用

关联规则的FP-growth算法是数据挖掘中性能较好的一种算法,笔者在分析该算法的基础上进行改造探讨,并提出了一种基于FP-tree的高性能关联规则挖掘算法FP-growthN,该新算法特别适合对那些数据量很大但数据项很稀疏的数据进行挖掘。将新算法用于挖掘铁路隧道各病害的关联中,通过对成都铁路局管辖的2005年的2787条隧道病害数据的343条重点隧道有效病害数据的关联分析,得出了各隧道病害之间隐藏着的关系。新法的提出及其应用结果对铁路部门制定检测标准和防治隧道病害有一定的指导作用。     

基于蚁群算法的石化项目应急路径规划研究

蚁群算法是一种智能仿生优化算法,实际运用仿真模拟时具有良好的寻优性和高效性。将蚁群算法与石化项目的路径规划结合,借鉴蚁群算法解决旅行商问题TSP的思路并将之运用于应急路径规划,利用MATLAB仿真软件,以某石化项目的应急路径规划为实例,较好地实现了有关应急路径模拟图,可为有关石化项目的安全规划提供借鉴和参考。     

地铁施工灾害关键警兆监测指标研究

为实现地铁施工灾害警兆的实时监测和重点跟踪,预防和减少地铁施工灾害的发生,应用WBS-RBS及关联规则对地铁施工灾害关键警兆监测指标进行科学选取。通过分析以往地铁施工事故,针对基坑工程采用WBS-RBS方法,全面识别施工过程中的风险源,并运用基坑工程警兆监测指标关联规则模型对"地墙渗漏"警兆的20组样本数据进行计算分析,得到警兆与监测指标的频繁项集,从而甄选出关键警兆监测指标。结果表明,由于关联规则的存在,当警兆监测指标组合中某个指标超过阈值时,组合中可能存在其他指标同时超过其指标阈值,因此这时应加强对其他指标的监测。     

基于气象服务信息的应急物资配送路径选择

为构建科学的应急救援体系,基于气象服务信息制定更合理的应急物资配送路径方案。将突发灾害下典型的"单出救点、单受灾点"应急物资配送网络结构作为研究对象。运用衰减系数反映气象条件对物资配送速度的实时影响。构建以满足时间限制和需求量要求为前提的应急物资配送路径选择模型。设计算例进行数值仿真和参数分析,将求解结果与传统最短路径法所选路径方案进行对比分析。结果表明:气象服务提供的衰减系数和途经各区域灾害强度等关键信息对配送路径的优化决策有重要影响。     

基于时间约束模型应急演练绩效评估的实证研究

针对该应急演练绩效评估方法单一现状,结合应急演练特点,提出基于时间约束模型的应急演练绩效评估方法。该法视应急演练为参演人员在有限时间内,在虚拟事故情景中依次完成一系列应急任务的活动,重点从演练人员应急能力展示和时间资源利用两方面定量评估演练中每项应急任务以及演练整体的完成情况,并给出评估方法的运作流程及其计算公式。在实际运用中,该方法能有效发现应急工作的不足,有助于应急管理工作的改进。     

突发公共事件应急预案支持系统的研究进展

在分析当今公共安全形势日益严峻的背景下,回顾突发公共事件应急辅助系统国内外的发展状况,指出现有应急辅助系统的进展和不足,并阐明建立应急预案支持系统的重要性。通过对应急预案在文本预案、图文预案以及推演预案3个不同发展阶段的分析,分别评述3种预案支持系统的特点和缺陷,着重对推演预案支持系统在可视化、数字化以及智能化领域的研究进行分析,并以此为基础建立具有预案管理、预案自动生成、预案模拟演示、预案执行跟踪以及预案评估5大模块的突发事件应急预案支持系统,以期通过3S及人工智能等技术的应用不断完善系统,并从功能、技术及系统3个层面,积极探索应急预案支持系统未来可能的研究方向。     

基于知识图谱的应急管理研究态势分析

为直观展现国际范围内应急管理的研究态势,以2001—2011年间SSCI数据库中相关文献和数据为基础,运用Cite SpaceⅡ软件绘制应急管理研究领域的知识图谱。通过知识图谱可视化分析,展示国际应急管理领域主要研究力量的分布,应急管理研究的起源与知识基础,其学科领域和前沿的基本态势。研究结果表明,应急管理已成为研究热点,主要力量集中在欧美发达国家。相关研究起源于医疗卫生领域,目前研究内容延伸到自然灾害、事故灾难、公共卫生事件与社会安全事件等诸多领域。研究前沿问题集中在"恐怖主义"、"实时生产监控"、"突发事件"、"应急响应"、"应急护理"等方面。     

基于有界数据包络分析(DEA)模型的应急避难场所效率评价

应用数据包络分析(DEA)方法,针对应急避难场所规划建设和运营维护两种情况,分别建立以建设成本和运营成本为输入指标,以服务性、可达性、安全性为输出指标的效率评价指标体系,并选择有界DEA模型,分层次对应急避难场所的投入产出效率进行评价。实证案例表明,临时和中长期避难场所比短期避难场所更容易获得较高的DEA效率;位于区域内部、交通便利的应急避难场所DEA效率较高;提高应急避难场所的综合利用水平,更有利于提高其DEA效率。     

基于回归分析的群集疏散时间模型优化研究

为提高国际上通用的疏散时间模型(简称经验模型)的仿真度,将人员的属性因素(自然属性和社会属性)影响纳入时间模型,采用回归分析方法,以某高校大型大学生艺术中心疏散案例为研究基础,通过调查采样建立185组数据的实测样本。结合影响人员疏散行为和疏散时间相关因素,运用统计软件SPSS17.0对样本进行回归分析,建立疏散时间回归模型。以回归模型为基础,将个体属性综合为群集属性,求取修正系数并对经验模型进行修正、检验。结果表明:利用回归分析和修正系数对疏散时间经验模型进行修正,可有效弥补经验模型缺乏考虑群集属性影响的弱点,提高经验模型的仿真度和应用价值。