基于IM-FCM的装配式建筑施工安全风险评估

为准确评估装配式建筑施工安全风险,提高施工安全管理水平,针对现行评估中动态解释能力不足的缺点,构建装配式建筑施工安全风险评估指标体系,引入组合数有序加权算子量化专家主观评分建立耦合交互矩阵,通过相互作用矩阵与模糊认知图的融合模型识别关键风险、预测演化趋势,并以武汉市某项目实证分析安全风险等级。结果表明：该项目整体风险偏高;随着施工安全风险的交互耦合与演化发展,风险评价系数上升10.28%,风险等级从3级升至2级;施工过程中应重点防控竖向或水平构件支撑系统存在缺陷等关键风险因素;相互作用矩阵与模糊认知图的融合不仅能对施工安全风险进行动态评估,还能预测时序维度上的施工安全风险演化趋势。     

分类分级视角下供水管网地震韧性评估研究

为解决供水管网安全精细化管理问题,提升城市供水管网地震韧性水平,在综合分析影响供水管网安全的主要因素的基础上,引入分类分级理念,结合动态分级法(Dynamic Classification Method, DT)和集对分析-可变模糊模型(Set Pair Analysis-Variable Fuzzy Recognition Model, SPA-VFRM),建立供水管网地震韧性评估分类分级模型,动态优化供水管网地震韧性分类,量化评定管道安全韧性分级,并应用于某县城供水管网安全韧性综合评估。结果表明,提出的新模型可以有效实现供水管网地震韧性的分类与分级,提高供水管道风险识别的精确性,能够为制订科学的供水管网维护和改造策略提供理论支持。     

融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络

通过空气质量监测数据对正在形成或即将到来的空气污染进行预测是一项具有重要意义的工作,而空气质量监测站只能检测其周围一定范围内的空气污染情况。为了衡量整个城市的空气污染情况,获取任意时间、任意位置的空气质量信息,结合交叉注意力机制,提出了一种融合拓扑信息与气象信息的空气质量预测网络(CGMIM)。将西安市空气质量监测数据与气象数据转换为图像拼接起来,作为输入信息。在高阶非线性时空动态神经网络(MIM)的基础上引入注意力机制,并增加拓扑图编码器模块,提高模型提取能力以及对空气质量监测数据中的空间特征的利用率。最后,使用时空损失函数替代传统的均方误差损失函数,提高模型对空间关系的关注。结果表明：CGMIM网络模型能够在准确预测的同时,对位置区域合理填充,能够有效提升空气质量监测数据的空间分辨率。     

基于GF-1号遥感影像的武汉市及周边湖泊综合营养状态指数反演

湖泊水体富营养化的监测评价是湖泊水资源管理和水环境保护的基础性工作。基于GF-1号WFV遥感影像和综合营养状态指数法,通过82个站点实测数据建立多元线性回归和RBF神经网络模型,对武汉市及其周边地区主要湖泊综合营养状态指数进行了反演。反演的结果显示,武汉市及周边大部分湖泊水域处于轻度富营养和中营养状态,局部湖区为中度富营养状态。验证结果表明:GF-1号WFV多光谱数据用于监测大面积湖群水质变化是可行的;两种模型都可以建立实测数据与遥感信息的函数关系,根据函数可以反演湖泊水质综合营养状态指数,进而实现大面积湖泊水质动态监测;而RBF神经网络模型预测的R2为0.742 3,均方根误差为3.72,其反演精度更高,更适合于监测内陆湖泊水质变化。     

城镇污水处理厂清洁生产等级评价二元语义模型与方法

为解决城镇污水处理厂清洁生产等级评价问题,采用定性分析与定量计算相结合的方法,着重构建了城镇污水处理厂清洁生产等级评价指标体系及其权重确定方法;利用线性加权综合评价方法、模糊数学和二元语义概念,建立了城镇污水处理厂清洁生产等级评价模糊综合模型,并据此提出级别特征值概念,进而建立城镇污水处理厂清洁生产等级评价的二元语义模型与方法.实例计算分析说明,文中建立的清洁生产等级评价二元语义模型与方法可操作性强,等级评定结果比采用隶属度最大原则更直观、更便于解释,具有很好的应用与推广价值.     

桥梁安全综合评价体系构建及重心法评价研究

目前桥梁安全综合评价研究并不成熟,在分析了桥梁安全综合评价应该考虑的主要因素的基础上,提出并确立了桥梁安全综合评价体系.探讨了应用模糊重心决策法进行桥梁安全综合评价的实现过程,为桥梁安全管理人员和安监部门理性决策提供理论依据.     

基于灰色模糊理论的尾矿库安全评价方法研究

针对专家评分法对较小分数差异对象的评价结果存在较大误差,提出了一种模糊灰色综合评价方法.该方法的实质是通过灰色隶属度算子U的作用,放大系统内各种信息的差异,并使相似信息得到压缩,同时,根据类别之间的隶属度信息确定类别权系数.应用结果表明,模糊灰色综合评价方法和专家评分方法相比更符合实际情况.     

基于神经网络集成的单个飞行事件噪声预测模型

通过分析影响单个飞行事件噪声的各种因素,构建了BP神经网络回归预测模型,并通过自适应遗传算法优选出参与集成的个体神经网络,提出了预测单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型.为了有效保证差异性,设置不同隐藏神经元个数和Bagging算法来构建和训练单个网络.实验结果表明,单个飞行事件噪声的神经网络集成预测模型相对单个BP神经网络模型泛化能力更强,稳定性能更好.本文方法在测试集上误差在3dB以内的平均比率为96.9%,比单个网络高6.8%.     

基于多源数据融合的煤矿工作面瓦斯浓度预测*

为了解决瓦斯浓度预测使用的单一数据在预测中影响还不够深入的问题,提出基于LSTM神经网络的多源数据融合瓦斯浓度预测模型。模型将上隅角瓦斯浓度、采煤机速度、工作面吨煤瓦斯涌出量等不同数据融合作为输入层参数,使用Adam优化算法更新LSTM网络层参数,利用Attention机制突出关键影响瓦斯浓度的因素,开展多源数据融合的瓦斯浓度预测,结合某矿1008工作面的实际数据,分析不同数据在瓦斯浓度预测中的作用。研究结果表明:单变量下的Attention-aLSTM预测效果相比LSTM提升14.2%;多源数据融合下的Attention-aLSTM相比自身提升了5%。     

基于面向对象理论的区域生态环境综合评价

以龙口市为例,在分析区域生态环境特征的基础上,尝试应用面向对象的理论构建评价系统; 结合RS、GIS技术与数学模型方法提取评价因子,建立基于GIS栅格数据的空间模糊评判模型进行综合评价分析.结果表明:2008年龙口市生态环境状况总体良好,优等级占总面积的24.75%,良等占41.78%,中等占5.29%,差等占28.18%,但与1996年相比有下降趋势;生态环境的空间分异明显,表现为从西北沿海到东南内陆逐渐好转; 3个典型分区的生态环境状况各异,其变化趋势也有所差别; 气候条件、土地利用状况、工业生产建设、人口迁移等因素对研究区生态环境状况及演变起主要作用. 根据研究区的实际情况,并对比热岛效应的空间分布,可确定该方法合理有效, 是对当前区域生态环境综合评价方法的有益补充.