基于灰色神经网络优化组合模型的火灾预测研究

为了提高火灾事故预测的精度,根据我国火灾事故数据样本较小,波动性较大的特点,将遗传算法优化的灰色无偏预测模型与遗传算法优化的BP神经网络模型结合起来,建立灰色神经网络优化组合模型,充分发挥无偏灰色预测模型适用于小样本的数据预测的优势与BP神经网络处理非线性问题的优点。分别采用遗传算法优化后的无偏灰色GM（1,1）模型、遗传算法优化的BP神经网络预测模型与灰色神经网络优化组合模型对我国1998-2008年的火灾事故进行拟合,并对2009-2011年的火灾事故发生数进行预测。结果表明:灰色神经网络优化组合模型的预测误差最小,精度最高,适用于火灾事故的预测。     

基于灰色BP网络的火灾事故预测

将BP网络模型与灰色系统预测方法相结合,利用人工神经网络对GM(1,1)模型进行残差修正,建立了火灾事故预测模型.该模型兼具灰色系统与BP网络的优点,不但能体现火灾复杂的灰色系统行为,又能根据每次学习误差的不同调整学习速率,加快收敛速度.与单一的GM(1,1)模型相比,该模型预测结果具有更高的精度.     

城市传统居住街区的火灾事故致因与对策研究

由于传统居住街区的建筑通常为砖木结构,且年久失修,因此,防治火灾是保护城市传统居住街区的重点.笔者结合传统居住街区的特点,对其火灾事故致因从防火报警系统、疏散对策、灭火系统、建筑结构、个体素质等方面存在的缺陷进行了分析,并按照历史街区的保护原则,结合湘潭市中山路传统居住街区改造的案例,提出了疏通消防通道、完善基础设施建设、改善消防设施、对保护价值较低的传统居住街区实施拆旧建新、以人为本,群策群防等防范对策.     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。     

火灾事故案例库设计方法

通过对火灾事故案例进行结构化,并提取它的属性,建立一个对应的火灾事故案例库表结构,对火灾事故相关属性进行了科学分析,为以后的火灾事故应急决策和救援提供参考依据,从而达到科学认识灾害事故和提高应急决策和救援能力的目的。     

基于人工神经网络的二元液体闪点预测

建立了一个基于人工神经网络的理论模型,用于预测二元混合液体的闪点.根据所研究混合液体的物理性质,选择了相关黏度、表面张力等物理参数来表征闪点,以这些参数作为输入参数,二元混合液体的闪点作为输出值,应用反向传播(BP)人工神经网络方法对两者之间的内在定量关系进行模拟.结果表明,闪点预测值与实验值符合良好,优于传统的计算方...     

改进的灰色预测模型在火灾事故预测中的应用

简要说明了GM（1，1）模型预测事故的基本步骤，提出了模型的改进方法，用此方法对某火灾事故进行了预测，并用Matlab语言编程的方法对数据做了处理，结果表明用该方法预测得到的数据与实际数据非常接近。     

城市火灾的马尔可夫链预测方法

对1951-2004年间城市火灾起火数据进行分析,可以看出城市火灾发生率具有马尔可夫性.用马尔可夫链预测方法对2005年城市火灾发生率进行了预测,得到预测值与实际值完全吻合.用1991-2004年间城市火灾发生的实际数据对该方法进行了检验,说明该方法的可行性.预测结果表明,马尔可夫链预测方法用于城市火灾发生率及其分级的预测是一种切实可行的方法.     

基于Tripod-Beta模型的船舶火灾事故风险分析

为深入分析船舶火灾事故风险因素及其后果产生的影响,通过分析1991-2017年全球船舶火灾事故调查报告,从人员、管理、船舶设备、货物、环境5个方面对船舶火灾影响因素进行识别研究;采用三脚架事故致因模型(Tripod-Beta model),构建考虑安全栅的船舶火灾事故情景演化模型,识别船舶火灾关键影响因素;并在样本量较少的情况下,采用信息扩散理论计算船舶火灾发生率;最后,利用布尔函数和风险矩阵,对船舶火灾事故风险进行评价研究。结果表明:船员不安全行为和船舶设备表面过热、设备短路是船舶火灾事故的关键风险因素;事故后果链中安全栅遭到破坏时,船舶火灾风险处于不希望发生范围内。该方法能有效评估船舶火灾风险的等级,满足海事管理部门的监管工作需求。     

城市商业综合体建筑火灾事故演变路径分析

为促进城市商业综合体建筑火灾情景演变路径分析程序及表示方法的规范化,依据城市商业综合体建筑火灾特点,基于知识元模型中的特征要素表示情景,识别情景中致灾因子、承灾体、驱动要素为主的特征要素,通过分析主要特征要素的状态参数变化及特征要素间相互作用,确定城市商业综合体建筑火灾事故情景可能演变路径并以网络图的形式表示。研究表明:基于特征要素的演变路径分析及网络图表达方法实现了城市商业综合体建筑火灾事故演变路径分析及表示的规范化、直观化。     

对锦州石化公司催化裂化装置火灾爆炸危险性的评价

根据美国道化学公司的火灾爆炸危险度评价原理,采用单元危险快速排序法,对锦州石化公司的催化裂化装置的火灾爆炸危险性进行综合评价。     

基于神经网络的煤层自然发火的非线性预测

煤炭自燃是一典型的非线性现象.笔者论述了煤炭自燃的危害,从非线性理论的角度分析了煤炭自燃的本质特征;应用神经网络中BP网络这一高度非线性关系映射建立了自然发火预测模型,克服了传统预测方法的不足并在山东枣庄矿业集团公司柴里煤矿进行了预测分析,预测结果与验证结果基本吻合,取得了满意的效果, 为解决煤炭自燃的预测提供了一条良好的思路和方法,具有较大的理论意义和应用价值.     

An alternative work measurement method and its application to a manufacturing industry

Difficulties in determining the standard time justify the need to develop alternative methods to direct measurement procedures. The indirect methods which are comparison and prediction, standard data and formulation, predefined movement-time systems have several deficiencies in time measurement procedures. In this study, an alternative indirect work measurement method based on artificial neural networks (ANNs) is presented which is simple and inexpensive. For the application of the proposed method, the products that have similar production processes are selected among the whole product family produced in a manufacturing company. The standard times of the sampled products that are previously measured are used and the standard times of the remaining several products and semi-products are predicted by the proposed method. The model results show that the proposed method can be applied accurately in companies which produce similar products.     

基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究

以矿井通风系统的\"安全可靠、经济合理\"和其定义所包含的各项内容为依据,从矿井通风动力、通风网络、通风设施、通风质量、通风监测、防灾抗灾能力、通风电耗、通风能力 8个方面,确立了 16项矿井通风系统评价指标,建立了一个新的矿井通风系统评价指标体系.采用人工神经网络中的BP网络算法,在 Visual C++6.0平台上研制开发了矿井通风系统评价BP网络模型的计算机程序.并经过实际生产矿井检验,预测结果与实际完全吻合,说明了笔者所确定的矿井通风系统评价指标体系可以反映矿井通风系统的状况,所采用的BP网络算法正确,可以用来指导实际工作.该计算程序简单,易于操作,有一定的推广应用价值.     

火灾风险等级评估的专家软件系统建设的探讨

目前,我国在火灾风险等级评估的专家软件系统建设方面的研究较少,笔者在该方面进行了研究和探索.在简要介绍了国内外对火灾风险等级评估专家软件系统的研究现状的基础上,阐述了火灾风险等级评估的相关概念;提出了一套建立火灾风险等级评估专家软件系统的思路;然后从人工智能的角度出发,综合考虑火灾风险等级评估的特殊性;设计了基本的火灾风险等级评估认定专家系统的结构,并讨论了如何建设该专家软件系统.该探索结果所提出的建设火灾风险等级评估的专家软件系统的思路和方法可为相关研究工作提供参考.     

三峡库区场地建筑安全评价研究

三峡水库自2003年蓄水后,水对斜坡(滑坡)的软化作用和库岸再造大大改变了库区的工程地质条件,库区的地质灾害严重制约了库区移民迁镇工程,场地建筑安全评价显得尤为重要.笔者根据库区工程地质的特点,提出了场地建筑适宜性评价的指标体系,建立了场地建筑安全评价人工神经网络模型.通过对红石包滑坡进行各种工况下的稳定性评价,利用稳态坡形、坡角工程地质类比法对红石包进行库岸再造的预测,对三峡库区巴东县新城区红石包油库建筑进行安全评价.为库区移民迁镇工作提供科学依据.     

岩层移动角选取的神经网络方法研究

岩层移动角是进行各类保护煤柱设计时的关键性参数,涉及地表建(构)筑物的安全.在综合分析影响岩层移动角因素的基础上,采用人工神经网络方法建立岩层移动角选取的模型.该模型采用改进的BP算法,运用我国典型的地表移动观测站资料作为学习训练样本和测试样本,对模型的计算结果与实测值进行了对比分析.分析结果表明:用人工神经网络方法求算岩层移动角考虑的因素更为全面,结果更接近于实际.笔者为岩层移动角的理论计算探索出了一种新的方法.     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性, 基于反向BP神经网络,笔者提出了一种改进的BP网络模型:为了加快BP网络的收敛速度,增强其跳出局部极小点的能力,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法(SA法)相结合的方法.实际应用表明,该模型收敛速度快,准确性高,具有较高的可靠性和实用性,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法.     

杨沸火灾监测预报方法研究（I）－理论基础

本文针对在扬沸前期征兆中表现出显著燃烧微爆噪音,提出了通过监测扬沸前兆噪音、联合温度信息,对扬沸火灾进行诊断、预报的方法。本文的第一部分主要讨论了该方法的理论基础,阐明了其基本原理和技术途径。