基于小波神经网络的煤层底板突水非线性预测方法研究

针对煤层底板突水系统为一非线性动力学系统的特性,并在考察目前煤层底板突水预测方法的基础上,给出利用小波神经网络对煤层底板突水进行预测的可行性和优越性;阐述了小波神经网络的基本原理;提出和分析了基于小波神经网络的煤层底板突水预测模型及算法;并通过实例证明,应用小波神经网络解决煤层底板突水预测的可行性和优越性。研究及实践表明:小波神经网络的预测精度更高、更准确。     

基于PCA_Fuzzy_RF模型的煤层底板突水预测

针对煤层底板突水问题,提出了基于主成分分析、模糊数学和随机森林的一种新预测模型。首先通过主成分分析将6个影响因素(水压、采高、隔水层厚度、断层落差、煤层倾角、断层距工作面距离)进行降维,提取4个主成分因子,其次对主成分因子进行模糊化,作为随机森林模型的输入变量,建立基于PCA_Fuzzy_RF的煤层底板突水预测模型。利用华北矿区实测资料的50组数据作为PCA_Fuzzy_RF模型的训练数据,10组数据作为测试数据,并将预测结果与BP神经网络及Fisher模型进行对比分析,结果表明,PCA_Fuzzy_RF模型的误判率为0,适用于解决煤层底板突水问题。     

矿井通风系统安全性的多层次模糊综合评价

按照事故致因理论,并进行系统安全分析和易发事故分析,建立了矿井通风系统安全性的多层次评价体系;应用层次分析法和Matlab软件,确定矿井通风系统安全性评价体系中各子系统及各指标的权重;结合实际经验,根据安全规范构造各指标隶属度;进而根据评价集构造了梯形分布的隶属函数,并得到各指标对评价集的最终隶属度、模糊关系矩阵和综合评价矩阵;求得矿井通风系统安全状况的综合得分,进而划分安全评价等级,并提出了对应各等级的处理措施。将该评价方法应用到重庆开县桃园联合煤矿,取得了良好的效果。     

基于层次分析法的矿井突水风险模糊综合评价

突水风险评价是矿井水害预控管理的重要内容,应用层次分析法与模糊数学理论,对矿井的突水风险进行科学与合理评价。在评价过程中,建立了矿井突水风险评价指标体系,通过比较矩阵的计算确定出突水风险各相关因素的影响权重,并进行权重总排序,找出矿井突水主要影响因素。基于该评价体系,建立二级模糊综合评价模型。应用表明:该评价方法能够对多个定性与定量指标影响的评价进行综合权衡,比较准确有效地反映出矿井突水风险等级。     

底板突水煤层的突变学特征

对建立在力学分析基础上的突水条件进行适当变换,得到煤层底板突水势函数,它符合尖点突变模型。进一步分析,发现煤层底板突水具有突变、缓慢两条路径,并在突水临界点附近具有发散性和４ 模态软化等性质。根据这些特性,可通过调控煤层底板突水条件使之不突水,从而达到煤层底板突水治理并防患于未然的目的。     

Elman神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水是矿建与生产过程中最具威胁的自然灾害之一,准确判别突水水源是防治水害的关键。选取6种离子的质量浓度作为突水水源的判别因素,将河南省焦作矿区不同水层的39组水化数据以2种样本设计方案进行Elman神经网络模型的构建与检验。以不同的35组水源样品作为训练样本,运用Matlab软件进行Elman神经网络训练,将所建立的判别模型应用于(相应的)4组待测样本的判别,并与DDA、FDA、Bayes三种判别方法的判别结果进行分析比较。2种方案应用结果表明:将具有非线性动态特征的Elman神经网络应用于突水水源判别,在结合相应的水文地质条件前提下,可以准确判断突水来源;矿井多年的开采促使地下各水层水质呈动态变化,Elman神经网络判别模型能够反映这种变化特性,对探寻地下水运移与演化具有一定的应用价值。     

基于神经网络的闸阀模糊可靠度计算

为提高闸阀可靠度计算准确性,将模糊准则引入闸阀可靠性设计,将闸阀应力与阀体通径、内压之间隐式关系显式化,并基于神经网络构建地震工况下闸阀数学模型;利用蒙特卡洛法,计算闸阀在常规方法下的可靠度;利用正态型隶属函数描述闸阀强度的模糊性,计算闸阀在考虑模糊强度时的可靠度;对比强度的模糊性对可靠度计算结果的影响,分析不同隶属函...     

基于模糊层次综合法的炼铁厂评价模型及应用研究

运用模糊层次综合评价法建立炼铁厂安全评价的模型,该模型能有机地将炼铁厂的安全管理、设备设施、人员和环境等因素结合起来,依据各因素对系统安全影响的大小,决策者可对其采取相应的改进措施以有效地控制事故的发生。通过对炼铁厂安全性的分析,其评价结果和现实情况基本相符,能较为全面反映整个系统的安全性和各因素对系统安全性的影响大小,为炼铁厂的安全评价提供了一种有效的综合评价方法。     

基于遗传BP神经网络模型的矿井突水水源判别

在分析矿井突水水源的水化学特征基础上,选取常用的Na~++K~+,Ca~(2+),Mg~(2+),Cl~-,HCO_3~-,SO_4~(2-)等6种离子质量浓度作为水源判别的依据,将具有局部搜索能力的BP神经网络和具有全局寻优功能的遗传算法(GA)进行结合,提高神经网络的泛化性。为了验证其优点,分别采用BP和GA-BP两种神经网络模型对20组训练样本进行训练,并对6组待测样本进行判别。结果表明:GA-BP神经网络模型克服了BP神经网络初始权值与阈值的随机性、易陷入局部最优的缺点,能提高BP神经网络的判别精度;虽然经过GA初始化的BP神经网络在训练过程中收敛速度与误差均不如未优化的BP神经网络,但GA-BP网络模型泛化性却高于BP网络模型,能提高突水水源的判别准确性。     

基于模糊Petri网的危险品运输安全评估模型及应用

针对现代危险品运输安全监控问题,以运输费用、事故风险、灾害致灾、补救能力为运输安全评估的关键因素,建立安全分析的评估指标体系,提出一种基于模糊Petri网的危险品运输安全评估模型。首先应用转换规则给出评估指标体系的模糊Petri网表示和在Petri网模型的基础上的模糊推理算法,其次结合层次分析法(AHP),采取定性与定量分析相结合的方法进行安全评价;最后给出基于ArcGIS的评估模型实现方法,并应用于危险品运输安全监控系统的开发。模糊Petri网的数学特性及易于实现的特性,使得安全评估模型的建立,有助于实现运输安全评估策略的形式化、定量化和动态决策,而基于安全评估模型的危险品运输车辆监控系统的成功开发,进一步表明评估模型、推理算法和实现方法是合理可行的。     

特种设备模糊神经网络安全评价研究

根据特种设备的特点,提出了包含其各生命周期的安全评价指标体系,建立了模糊安全评价的评价因素及其权重,建立了评价模型.应用BP神经网络,建立了特种设备安全评价的模糊神经网络模型,通过神经网络的多次学习训练,评价因素权重得到优化.开发了特种设备模糊神经安全评价系统,以塔机为例对评价因素权重进行了优化.     

基于层次分析法的事故隐患模糊综合评价研究

根据某市重特大事故隐患评估的实际情况,结合其不同特点将其分为7大类,4种等级。以泄漏类事故隐患为例,建立了泄漏类事故隐患评估指标体系,对事故隐患的影响因素进行量化,利用层次分析法确定评价指标的权重,采用模糊综合评价方法对其进行评估,计算出隐患等级。评估结果与实际评估结果相一致。该方法已在实际工作中得到了验证,对重大事故隐患的评估有一定的参考作用。     

基于模糊理论的埋地管道交流干扰腐蚀安全性研究

针对埋地管道交流干扰腐蚀的现象,利用层次分析法建立交流干扰腐蚀综合评估指标体系,构建判断矩阵;将判断矩阵的特征向量作为评估指标的权重,结合模糊数学理论,采用模糊综合评估法对埋地管道的交流干扰腐蚀进行评估.最后通过实例对评估方法进行了验证.     

基于模糊评价和层次分析法的客运索道安全评价方法研究

结合我国客运索道安全运行状况,针对国内尚未建立健全客运索道安全评价体系的现状,以单线循环固定抱索器索道为例,依据现行的客运索道安全规范及其监督检验规程,创建客运索道的安全状况综合评价模型,并应用层次分析法确定评价模型各级因素的权重,然后将模糊评价方法应用到客运索道安全状况的综合评价中,最终得到评价模型的安全等级,即安全状况综合评价的结果,从而建立一种新的客运索道安全评价方法。笔者通过该方法的工程实践,并将该方法与常规安全检查方法进行对比分析,认为该方法具有实用性强,可操作性好,结果准确以及适合我国现有索道等优点,具有较好的应用前景。     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。     

基于系统论的企业安全文化模糊层次(AHP-Fuzzy)综合评价

针对安全问题的特殊性,以系统论的思维方法,分析企业的安全系统(人-机-环境系统及其子系统),从整体上探讨安全文化的评价因素,建立了三大视角,8个要素,28条指标的企业安全文化评价体系。结合AHP方法和模糊(Fuzzy)综合评价理论,建立企业安全文化的AHP-Fuzzy综合评价模型,对企业安全文化建设进行科学的评价。结果表明,安全文化不仅体现在企业组织内部,还具有时间和空间属性,安全文化的评价指标应该从3个维度来测量。实证表明,该评价方法具有较强的适用性和可操作性,方便运用于各类型企业。     

基于模糊Bow-tie模型的深水海底管道定量风险评价研究

为有效评价深水海底管道风险,提出一种新的模糊Bow-tie模型定量风险评价方法。综合运用Bow-tie图、模糊集以及德尔菲法,定量分析油气泄漏概率。进一步利用层次分析法(AHP)研究油气泄漏后果的严重程度,给出泄漏后果因素的权重系数选择方案。同时,结合风险矩阵,实现对高风险深水海底管道的定量风险评价。将上述方法用到具体海底管道工程中,得出目标海底管道泄漏概率属于A级,泄漏后果属于Ⅲ级,泄漏风险为高风险,这一结果与实际情况较为符合。