现代统计信息分析技术在安全工程方面的应用——因子分析

因子分析是一种多元统计分析方法。因子分析的主要功能是寻求隐藏在观测数据背后,支配变量的公因子,以最简单的形式表达事物的本质概念。文中介绍了因子分析的计算方法。     

基于因子分析的机场运行安全评价模型

针对民用机场安全评估方法中存在的主观性和共线性问题,文章在利用人为因素分析与分类系统(HFACS)方法分析机场运行不安全事件,客观地提出安全评价指标基础上,采用因子分析方法建立综合评价因子,解决了各评价指标彼此间存在的共线性问题,并结合方差赋权法构建安全评价模型。以国内某大型机场为评价对象,将因子分析方法评价结果与模糊评价方法所得结果进行相关分析,验证了评价方法的有效性。     

草酸对Cr胁迫下李氏禾解毒性能的影响

结合因子分析方法分析了草酸对Cr胁迫下李氏禾解毒性能的影响。研究过氧化氢酶(CAT)、可溶性糖、生长指标的变化情况,并运用因子分析方法筛选出最能表征李氏禾生长特性的指标,进而较科学的研究外源草酸对Cr胁迫下李氏禾解毒性能的影响。Cr质量浓度为0、200、400 mg/kg的土壤中,适当浓度草酸对李氏禾CAT影响表现出极显著差异(P0.01);当土壤中Cr质量浓度200 mg/kg,草酸质量浓度为80、120 mg/kg时,可溶性糖浓度分别比本组对照降低了23.59%、32.65%;株高可作为关键因子的关键变量。外源草酸可以增强李氏禾对Cr的解毒性能且与草酸浓度有关,因子分析方法可以应用于李氏禾研究中。     

基于因子分析与BP网络的地铁施工安全预警研究

为了解决当前我国地铁施工过程的安全预警问题,构建因子分析与BP神经网络相结合的地铁施工安全预警模型。在分析地铁施工安全预警指标的基础上,采用SPSS因子分析法对调查数据进行降维,采用Visual Basic 6.0软件编写BP网络程序,并通过工程实际数据实现模型的训练及检测。研究结果表明,通过因子分析能使BP网络的输入数据从37个减少至7个,经因子分析降维后的收敛速度和计算精度均高于未经因子分析的神经网络,且误差均在10%以内。通过因子分析与BP神经网络相结合构建的耦合模型识别地铁施工过程中的不安全因素,进而有针对性地完善地铁施工的相关预警技术。     

基于因子分析的开采层瓦斯抽采方法选择

基于煤与瓦斯的七个基本参数,应用因子分析方法,得到了反应本煤层抽放难易程度、突出危险性及瓦斯涌出量(不考虑邻近层影响)的三个因子。依据因子得分对开采层瓦斯抽放难易程度及煤与瓦斯突出危险性进行了分类,进而对开采层瓦斯预抽方法进行判断。结果表明,采用因子分析的方法进行开采层瓦斯预抽方法的选择与现场抽放设计基本一致,并且对于传统方法无法分类的情况也给出了合理的分类判断。采用该方法可以较客观、合理的选择开采层瓦斯抽采方法。     

高寒地区车库微机安全监测报警系统

高寒地区车库微机安全监测报警系统对车库内有毒有害气体、易燃易爆气体、库温和明火进行实时监测、报警，并可实现车库安全集中管理。本文对该系统的因子分析、传感器的选择、软硬件的设计等进行了论述。在大兴安岭呼中林业局的应用表明该系统是预防和控制车库人员窒息中毒事故，保障车库财产安全的有效手段。     

基于SE-FA的现役装备改进风险评价指标体系研究

现役装备改进是在原有产品基础上,通过采用各种改进措施,对产品的战术技术性能和结构进行局部改善,以达到提高或改进装备性能,延长装备使用寿命的目的.现役装备改进是一个复杂的系统工程过程,制约因素多、技术难度大,风险在所难免.为确保改进任务顺利进行,必须及时开展风险分析和评价研究,从而预先采取针对性措施加以防范.研究分析了现役装备改进的风险因子,构建了风险评价指标体系,并运用结构熵理论对指标体系的结构有序度进行了评价,提出了相对优化方案.最后,运用因子分析方法(FA)对构建的指标体系进行了因子分析,验证了指标体系的合理性.     

预测冲击地压危险性等级R型因子Fisher判别

为提高小样本预测冲击地压危险性等级精度,提出一种R型因子分析Fisher判别的预测模型。以砚石台煤矿为例,利用R型因子分析处理冲击地压危险性评价指标,提取原有指标特征信息,用少量主因子代替原有评价指标,定性分析冲击地压危险性等级;采用Fisher判别法分析R型因子分析处理结果,确定评价集与不同危险等级冲击地压的距离,并回判训练集,提高判断矩阵精确度;再根据判断矩阵预测冲击地压危险性等级。结果表明:该模型可弱化指标间的相互影响,明显提高小样本预测准确度。     

露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型

针对爆破振动对民房破坏问题,应用因子分析及旋转森林理论,选取爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件为影响因素。建立基于因子分析的露天采矿爆破振动对民房破坏的旋转森林预测模型。利用现场实测32组爆破数据作为学习样本进行训练。采用回代估计方法进行检验,误判率为1/32。用另外12组爆破试验数据作为测试样本进行预测。结果表明,就爆破振动对民房破坏而言,灰缝强度、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱及施工质量与其相关程度较高。用模型所得预测结果的误判率为1/6。     

煤尘爆炸火焰传播特性因子分析与BP网络组合预测研究

为研究煤尘爆炸火焰传播规律,利用因子分析和BP网络定量预测煤尘爆炸火焰传播特性,探究工业分析指标、煤尘着火特性、环境因素和物理因素对煤尘爆炸火焰传播特性的影响。选取40个煤样,通过改造试验激波管体,实现25 m内煤尘爆炸火焰传播特性测试。将前30个煤样因子得分作为输入变量、火焰传播特性数据作为输出变量,同时添加附加动量进行BP网络训练。结果表明,煤尘爆炸火焰传播特性预测误差小于5%,网络训练预测成功,基于因子分析的网络预测精度得到提高。     

住宅建筑火灾财产损失影响因素及其实证研究

本研究目的在于通过实证研究确定影响住宅建筑火灾财产损失的关键因素.通过文献回顾,本文提出从居民、建筑物、消防抢救力量和火灾强度四个维度对研究命题展开讨论,构建了住宅建筑火灾财产损失影响因素模型.作者对84户受灾居民进行了问卷调查,并运用主成分因子分析和多元回归方法分析了有效数据,结果发现火灾强度、建筑结构、防火习惯、日常管理、消防设施和室外环境是导致住宅建筑火灾财产损失的关键因素.     

基于情绪感染测量的群体性事件形成机理

近年来航班延误的现象越来越严重,各地航空运输旅客群体性事件频发,造成不同程度的经济损失,甚至扰乱社会秩序、威胁生命安全,如何有效预防群体性事件发生已成为当务之急。构建了航空运输旅客情绪评价指标体系,参考情绪感染量表设计调查问卷。通过测量民航旅客的情绪易感性水平,对调查数据进行因子分析,探究情绪敏感性的影响因素。基于因子分析结果,探究个体事件产生的原因,然后以社会燃烧理论为框架分析群体性事件的形成机理。最后,根据研究结果提出群体性事件的预防策略,包括营造愉快氛围、培养服务意识、建立信息反馈机制和构建情报系统。     

基于因子、聚类分析的危货运输行业安全管理研究——以北京市为例

为提高道路危险货物运输行业的安全管理水平，本文基于2022年北京市交通行业安全生产千分制评价工作，随机抽取38家危险货物运输企业评价数据，利用SPSS23.0软件对指标体系进行多层次因子分析、聚类。结果表明：可将指标体系中目标层的4个指标聚合为现场管理因子(车辆及设备、停车场、安全管理体系)和人员管理因子2个影响因子；将38家危险货物运输企业分为3类即合格、基本合格和不合格，3类企业均存在不同程度的安全隐患。结合线下评价的结果针对不同类型企业的安全管理现状提出有针对性的建议。     

以因子分析研究安全工程毕业生所需的职业素质

为科学确定影响安全工程专业毕业生工作表现的影响因素,采用李克特式量表方式编制了调查问卷。按照因子分析的理论和方法借助SPSS统计软件对回收答卷进行分析。分析结果表明做好安全类工作不仅需要扎实的专业知识,还需要更全面的综合素质。在人才培养过程中,除专业教学外,还应合理增加其他素质环节,重视学生综合素质的培养,以便毕业生能更好地胜任今后的工作。     

基于标准模型库的企业财务风险分析方法探析

笔者在对企业财务风险指标进行科学选取的基础上 ,利用主成分分析法和因子分析方法计算企业财务风险综合得分 ;依照所得的两种综合得分进行风险聚类 ;并以聚类结果构建企业财务风险标准模型库。该风险标准模型库形成了企业财务风险的相对静态数据参考 ,据此 ,监管部门可方便地运用模糊识别方法对企业财务数据进行风险判断和分类 ,不需对加大样本的企业数据进行重新计算 ,大大提高了工作效率。该方法综合了几种方法的优点 ,在实践中得到了较合理的分析结果。     

黑龙江省城市生态系统的生态安全研究

城市作为人口高度聚集的人工生态系统,其安全具有脆弱性.本文利用SPSS统计软件统计计算,从选取关键因子入手,采用因子分析方法和聚类分析方法,研究了黑龙江省12座城市生态系统的生态安全,通过因子得分和聚类分级结果得出结论:牡丹江排名第一位,生态安全程度较高;而作为黑龙江省中心城市的哈尔滨生态安全程度却较差,但提高潜力很大.通过分析,针对黑龙江省的实际状况,提出了有针对性的对策.     

基于FA-Logistic的煤矿瓦斯突出事故安全预警研究

我国煤矿瓦斯突出事故时有发生,造成的损失巨大。基于此,对新常态下的瓦斯突出事故进行预警具有重要意义。通过研究近年来瓦斯突出事故发生状况,选取煤层瓦斯含量、埋藏深度、厚度等十个关键影响因素作为评价指标体系,以获取的18组数据作为研究样本,借助SPSS软件,运用因子分析——Logistic回归方法进行综合预警,另外18组数据作为检验样本,结果都表明该方法有很好的预警效果,总体预警准确率达到80%以上。因此,该综合预警方法可以较早预测煤矿瓦斯突出事故的发生。     

聚类-因子分析在太湖水质参数评价中的应用

为明确太湖水质恶化的主要影响因子,利用2005年太湖常规监测数据,通过聚类-因子分析法对太湖水质参数进行了分析.结果表明,聚类分析将太湖按其污染程度分为4个湖区,这4个湖区在污染状况上的空间分布与太湖富营养化分布趋势基本一致.通过对4个湖区因子分析发现,湖区Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ的第一主成分都含有营养盐,表明营养盐与水质关系密切,是控制这3个湖区水质的主导因素.由于各湖区所处的地理位置以及人为因素所产生的影响不同,主导因素营养盐的种类也不同.湖区Ⅰ主要受磷营养盐控制;湖区Ⅱ主要受氮营养盐控制;湖区Ⅲ主要受氮、磷营养盐的共同控制,属于全湖营养盐富集区,富营养化水平较高;湖区Ⅳ主要受叶绿素、温度和砷的控制.由此判断,先对太湖进行聚类分析,然后对分类湖区进行因子分析的方法具有较高的可行性;太湖水质恶化一方面受营养盐与叶绿素的决定性影响,另一方面砷化合物的影响也很大,由于砷具有一定的毒性,其对太湖水质的影响不容忽视.     

城市公共安全风险评估指标敏感性分析

在分析城市公共安全涉及的领域和影响维度基础上提出城市公共安全风险评估模型。以重庆市2005~2011年数据为研究对象,采用数理统计和灰色理论方法,针对重庆市建立了城市公共安全风险评估指标体系。结合因子分析与灰色理论方法,提取出十项一级指标,分别为地质灾害、气象灾害、人口特征、基础设施、基础设施控制能力、事故灾害、公共卫生、公共卫生控制能力、治安、刑事;通过敏感性计算结果表明:滑坡、洪涝、城市人口密度、燃气、排水、交通事故、人均绿地面积等问题对重庆市公共安全程度影响最突出。     

航空安全员胜任力特征实证研究

为探究航空安全员胜任力特征,基于已有胜任力模型,通过查阅文献、分析安全员职责、结构式访谈等方式获得航空安全员胜任力特征。根据获得的胜任力特征设计调查问卷并收集相应的数据。运用因子分析的方法,建立航空安全员胜任力模型。该模型包括知识、能力、个人特质和价值观念4个一级指标,法律法规、分析判断能力、自信、保安意识等23个二级指标。利用结构方程模型(SEM)验证航空安全员胜任力模型的有效性。结果表明,显著影响航空安全员胜任力的4个因素中,影响最大的因素是能力,其余依次是知识、个人特质、价值观念。