面向驾驶员心电数据的交叉口驾驶风险评估方法

为更精准地评估交叉口范围内的驾驶风险,首先,引入驾驶员心电(EGG)数据,提出基于余弦相似性距离的逼近理想解排序(TOPSIS)模型;其次,建立滚动时间窗法,并改进传统的短期频域指标计算方法,计算模型中低频(LF)变化率指标和低频与高频之比(LF/HF)等心率变异性(HRV)指标,模型时域指标有心脏搏动周期(R-R间期)变化率和其标准差(SDNN);然后,根据心电频域和时域指标与静息状态下对应指标的接近程度进行综合排序,按照越接近驾驶风险越小的原则,评估交叉口区域的驾驶风险;最后,选择30名驾驶员,在西安市23个交叉口开展实车试验,采集试验数据并验证模型方法。结果表明：驾驶员在相同交叉口环境下的驾驶风险评估结果相似性超90.1%,所提方法可应用稀疏样本评估交叉口的整体驾驶风险;高驾驶风险的交叉口评估方差较中、低驾驶风险路口分别高38.8%和67.9%,表明低风险交叉口区域驾驶风险的评估更精准。     

新冠疫情下国际班列通道综合风险测算

为分析并测算全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情下以中欧、中亚班列为代表的国际班列通道的综合风险,便于决策者因险施策、防患于未然。首先,构建疫情下通道沿线节点国家综合风险评价指标体系,采用模糊C均值(FCM)聚类算法对沿线国家风险等级进行分类;然后,综合考虑节点间风险的相互影响,构建通道风险测算模型;最后,利用蒙特卡罗法进行仿真试验,计算不同通道去向、返程班列的风险得分。结果表明：中欧班列中/东向通道风险最高,中亚班列南向通道、新通道通行风险相对较小,需有效开拓南向通道和新通道,分担通道货运高风险。     

煤矿掘进工作面粉尘延时采样测量方法

为研究煤矿掘进工作面采样时刻对滤膜称重法测量长距离巷道粉尘运移情况的影响,结合有限元分析方法提出延时采样法。首先分析粉尘颗粒沿巷道径向的运动模型,然后估算粉尘在巷道中运移所需的时间,制定粉尘质量浓度测量方案,并在煤矿巷道实地测量。结果表明：延时采样法得到不同时间、不同位置和不同作业工况下相同批次粉尘的运移分布情况,而多点同步采样法的不同起始时间的测试结果稳定性差;分析延时采样法的数据发现“尘汇现象”,其导致弱风巷道粉尘质量浓度的每小时增长速率约为扩散至该区域粉尘质量浓度的10%～15%。分析延时采样法在不同工况下的粉尘质量浓度及其对应的尘汇浓度和测量误差,发现新的非截割尘源位置,并计算产尘浓度,为针对性布置和安装巷道降尘设备提供参考依据。     

基于改进YOLOv5s算法的隧道初期火灾检测模型

为提升公路隧道初期火灾的检出率与检测精度,考虑初期烟火特征量小且不易侦测的特点,提出一种基于改进YOLOv5s算法的公路隧道初期火灾检测模型。首先,在YOLOv5s特征检测层并入变压器预测头,在原有3个特征检测头的基础上新增第4个160×160尺度的特征检测头,以增强多尺度识别能力;同时,引入加权双向特征金字塔网络(BiFPN)结构,用于融合高低层火焰和烟雾的语义信息;然后,采用完全交并比(CIoU)替换距离交并比(DIoU),并在置信度损失中采用Focal Loss改进YOLOv5s的损失函数,从而提升新模型整体的训练效果和检测精确度;最后,在真实隧道内开展初期火灾模拟试验,获取50 000幅训练集样本,并结合2022年3月1日江苏镇江观音山隧道真实火灾视频数据,对比分析YOLOv5s-Opt和YOLOv5s算法模型。结果表明：YOLOv5s-Opt对初期火灾的平均检测精度达到90.38%,比YOLOv5s提高2.06%;对于同一段火灾实测视频,YOLOv5s-Opt的检出率比YOLOv5s高出3.63%。YOLOv5s-Opt算法模型更擅长初期火灾小目标的检测和识别,在检测精度和检...     

小样本条件下地铁运营事故致因推理模型

为克服传统事故致因推理模型不适用于小样本条件下的地铁运营事故致因推理的缺陷,将贝叶斯网络(BN)与Bootstrap抽样法、D-S证据理论相结合,建立地铁运营事故致因推理模型。首先,分析历年地铁运营事故样本,确定事故致因因素及网络节点;其次,基于BN的基本算法和理论,运用Bootstrap抽样法和K2算法进行BN结构学习;然后,使用D-S证据理论修正BN参数,建立适用于小样本条件下的地铁运营事故致因BN模型;最后,进行因果推理、诊断推理和敏感性分析。结果表明：所构建的地铁运营事故致因推理模型可有效进行事故推理预测,节点预测精度均值为0.858;通过因果推理得出最常见的地铁运营事故类型为运营中断,其次是火灾和列车冲突;结合诊断推理发现供电系统故障是导致运营中断的最主要事故致因。     

城市群综合承灾能力评价的RAGA-PP模型

为解决已有模型普遍存在的难以动态评价非线性寻优的现实问题,引入投影寻踪(PP)模型进行城市群综合承灾能力评价,并运用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化辅助多维数据空间拓扑结构的投影方向,对长三角城市群(YRDUA)地区进行实证研究。结果表明：RAGA-PP模型与典型的熵权法(EWM)、灰色关联分析法(GRA)评价结果具有高度一致性,且RAGA-PP评价结果更符合实际,表明RAGA-PP模型具有较强的精确性、稳健性和抗干扰性,不仅能够聚焦于优秀个体的取值区间来实现全局搜索和加速评估,也在较大程度上避免传统方法长期存在的权重设置主观性较强、高维数据不易处理的现实问题;另外,各子系统维度的目标投影值平均水平排序为：抗灾维度>防灾维度>救灾维度>恢复维度,表明抗灾维度指标对综合承灾力影响程度最大。     

基于频数统计和χ2-PCC的建筑施工高处坠落事故特征分析

为减少建筑施工高坠事故的发生概率,完善相关工程管理质量和技术措施,收集和整理2010—2020年中央住房和城乡建设部等部门公布的746份事故报告,总结事故发生时间、事故等级、直接经济损失、坠落高度、高处作业分类、防护措施和工人年龄这7类典型事故特征及相应指标,采用频数统计方法分析事故特征和规律,采用χ²-皮尔逊相关系数(PCC)方法明确各因素间的相关性水平以及影响程度。结果表明：近半数坠落高度发生在二级作业高度范围,超过半数的工人在发生事故时未采取有效防护措施,且坠落高度、死亡人数、直接经济损失和防护措施四者之间的相关性达到显著性水平;防护措施与坠落高度、死亡人数、直接经济损失的相关系数分别为0.119、0.149和0.187,坠落高度与死亡人数相关系数为0.404,直接经济损失和死亡人数的相关系数达0.957,悬空作业与死亡人数相关系数为0.17。此外,目前国内施工现场较低高度的高处作业存在防护盲区,既有防护措施未能有效降低事故严重程度,建议加强对危险区域作业的安全监控,提高伤亡赔偿标准,重视防护用具长期使用后性能劣化情况的检验和抽查。     

高斯混合模型下建筑工人高空作业失稳检测方法

为防止施工现场高处坠落事故,实现个性化矫正管理,在考虑个体异质性对运动信号造成的差异化影响基础上,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的实时检测方法,可及时识别建筑工人高空作业失稳状态。首先,采用姿态传感器实时采集加速度和角速度数据,以刻画建筑工人的高空作业姿态特征;然后,基于GMM算法,建立建筑工人高空作业的个性化失稳检测模型,获得个性化阈值,以判断姿势失稳状态;最后,通过试验对比基于个体数据集和公共数据集2种方式构建的模型。研究结果表明：生成的个性化检测模型在准确度P、召回率R和综合评价指标F₁值上,均远优于公共数据集模型,具有更好的个性化检测效果。该失稳检测方法能够从工人的作业姿态习惯探究个性化的高空失稳风险,促进差异化安全预控和精准化安全培训。     

基于动态贝叶斯网络的民航空中停车事件安全风险评估

为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明：2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10^-6、1.352×10^-6;导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。     

基于文本挖掘的城镇燃气事故致因及关联分析

为有效预防城镇燃气事故发生,采用文本挖掘与复杂网络理论相结合的方法,系统分析影响城镇燃气安全的事故致因及其关联性。首先运用文本挖掘技术,从2017—2021年间的1 256份燃气事故案例中提取城镇燃气事故致因因素,采用Apriori算法挖掘城镇燃气事故致因的关联规则,共得到49条强关联规则;然后基于共现矩阵构建事故致因网络图,通过度中心性、紧密中心性、介数中心性分析,明确燃气事故的关键致因项和事故致因集合。研究结果表明：管道破损,阀门未关,设备老化,操作、使用不当和软管破损、脱落是城镇燃气事故关键致因因素,气体泄漏是燃气事故常见的事故类型,主要与管道破损、阀门未关等具有强关联性。