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901.
陆伟 《安全.健康和环境》2015,15(4):46-48
采用层次分析法建立了储运系统主要安全问题的层次分析法模型,并运用专业软件Yaaph计算得到了主要安全问题的影响程度(权重值),进而确定系统中的关键安全因素. 相似文献
902.
903.
904.
文章运用相关性分析法、主成分分析法探究国庆假日济南城区大气环境质量特征及其影响因素.结果表明:PM2.5、PM10、CO 是国庆期间的主要污染物,小时浓度的峰值出现在9 时和23 时,谷值出现在14 时;PM2.5、PM10是首要污染物,日均浓度(除去10月6日)均超过国家二级标准,10月1日PM2.5浓度上升33.6%,PM10上升34%,10月2日和4日出现浓度"双峰",3日和6日出现浓度"双谷",6日浓度值降至国庆最低,10月7日颗粒物浓度迅速回升;节假日期间,合理安排旅游行程,有利于缓解城市环境压力,促进城市可持续发展. 相似文献
905.
906.
川中丘陵县域土壤pH空间变异及影响因素分析——以四川仁寿县为例 总被引:6,自引:0,他引:6
利用2012年在仁寿县采集的555个表层土样(0~20cm),应用地统计学方法分析了该县域尺度表层土壤pH值的空间变异特征;并采用方差分析和回归分析量化主要影响因素对土壤pH值空间变异的影响程度。结果表明:研究区土壤pH值在4.02~8.14之间,平均为6.80,总体上以中性和碱性土壤为主;变异系数为14.48%,属中等程度的空间变异性。地统计分析表明,研究区土壤pH值变异函数的最佳理论模型为球状模型,具有中等程度的空间自相关性,且空间自相关范围较大。方差分析和回归分析表明,土壤类型、成土母质和土地利用方式是显著影响土壤pH值的主要因素。其中,成土母质和土地利用方式分别能独立解释76.2%和4.8%的土壤pH值空间变异。土壤类型的解释能力与分类级别有关,土类、亚类和土属可分别独立解释41.3%、57.3%和83.7%的土壤pH值空间变异,因而能反映成土过程和母质特性的土属是研究区土壤pH值空间变异的主控因素。研究结果可为川中丘陵县域尺度土壤pH空间变异分析及区域生态环境管理与建设提供有益参考。 相似文献
907.
为提高冬季路表温度的预测精度,提出一种基于多维长短时记忆(LSTM)神经网络的冬季路表温度逐时预测模型,以小时路表温度为模型输出,综合考虑多维气象因素的累积影响和路表温度的周期性,采用滑动窗口构造输入特征矩阵;构建路表温度LSTM逐时预测模型,通过深度学习高效逼近具有复杂非线性和不确定性的路表温度,并以江苏省宁宿徐高速公路、云南省麻昭高速公路为实例进行验证。结果表明:与随机森林(RF)模型和BP神经网络相比,LSTM路表温度逐时预测模型的准确率得到显著提高,在宁宿徐高速、麻昭高速的平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)分别为0.303、0.295、0.543和0.581、0.694、0.833,预测值与观测值绝对误差位于[0, 1)℃之间的占比为93%和89%。LSTM模型能准确捕捉路表温度的周期性和不确定性,在阴雨天和晴朗天的预测值与实测值基本一致,模型鲁棒性较好。 相似文献
908.
针对煤矿区域探查治理工程中危险因素概念不清、辨识对象多,安全风险评价环节繁杂、危险因素分级与安全风险分级混用等问题,在现有安全风险研究理论基础上,提出适用公司的危险因素和事故隐患概念,明确了危险因素辨识对象和安全风险评价对象并分别进行分级,将危险因素辨识对象和安全风险评价对象从数百项缩减至几十项,优化了危险因素辨识环节和安全风险评估环节;在安全风险分布图方面提出将平面布置图、安全风险分布图、应急疏散平面图“三图”合一,对类似工程安全风险评估具有较强的实践指导作用。 相似文献
909.
为明确房屋建筑施工事故致因及其关联关系,针对房屋建筑施工过程中关键致因因素及其传播路径的有效识别问题,基于2015—2020年发生的394起房屋建筑施工事故案例,结合危险有害因素分类标准,将语义相近的风险用语归为一类,进行致因因素的提取、分类及编码;针对每一起事故建立致因因素传播路径,应用Gephi软件绘制出由95个节点、340条连边构成的房屋建筑施工事故致因网络模型;通过计算节点度值和权重系数等拓扑参数,分析致因网络拓扑特征,综合考虑节点总度值分类赋值及严重程度,利用ABC分类法提出致因因素重要性计算方法。研究结果表明:致因因素清单中包含28项关键致因因素、27项次要致因因素、31项一般致因因素;进一步分析得到24个关联性强的节点对、5条高频致因因素传播路径以及5类典型事故的致因因素分布状况。 相似文献
910.
为探寻驾驶员因素和时间因素对城市道路机动车交通违法间隔时间的影响,收集机动车驾驶员交通违法的间隔时间和驾驶员年龄、累计积分等数据,清洗后得到包含10个影响因素的基础数据;基于生存分析算法,采用Cox比例风险回归模型,从各变量对再次发生交通违法间隔时间的影响方面,研究驾驶员交通违法的间隔时间差异,以及影响驾驶员发生再次违法的关键因素。结果表明:交通违法时间间隔受年龄、累计积分、月份3个因素显著影响;33~44岁的驾驶者再次违法率最大,大于60岁的驾驶者再次违法率最小;驾驶员累计积分与生存曲线陡峭程度为正相关关系,累计积分与驾驶者再次违法率为正相关关系;相同间隔时间下,11月生存率最高,1月生存率最短。 相似文献