FOA优化GRNN网络的尾矿库安全预测

从尾矿库安全管理实际出发,针对尾矿库安全预测影响因素多、波动性大和非线性的特点,提出了果蝇算法优化广义回归神经网络的尾矿库安全预测模型。通过利用果蝇优化算法的全局寻优特性对广义回归神经网络进行参数优化,同时采用相关分析方法选取尾矿库安全评价指标,实现尾矿库的安全评价预测。以辽宁本溪南芬尾矿库为研究实例进行预测仿真,实验结果表明:相较于GRNN网络模型和BP网络模型,采用果蝇算法优化的GRNN模型预测精度更高,适用性更强,在尾矿库安全预测方面具有很大的实际应用价值。     

智能分析技术在安防行业的应用与发展趋势

正随着安防技术的发展,安防应用市场的竞争步入白热化阶段,进入后高清时代,当各种各样的监控信息积聚成汪洋大海时,人们更加关注怎样在海量的信息中找到有效的图像,让监控更高效更实用。在这种市场需求的驱动下,智能化逐渐成为市场热点,以高清图像为基础的智能化视频监控系统成了安防市场最具增长潜力的新兴领域。智能分析技术的实现方式近几年,视频图像质量高清化的良好发展为智能算法的实现提供了高质量的视频源,提高了智能分析的准确性。目前安防行业智能分析技术主要集中在两个方向:一是摄像机内嵌智能分析,也就是我们通常     

Dijkstra算法在确定矿井通风最大阻力路线中的应用

矿井通风最大阻力路线的确定,是矿井通风系统设计及改造的主要任务之一。对Dijkstra算法进行研究、改造,使其适用于求解矿井通风最大阻力路线,并根据该算法编写了计算机程序,将其应用于典型风网,获得了正确的结果。Dijkstra算法的引入为确定最大阻力路线提出了一种新的方法,同时计算机的应用也提高了计算的效率及准确性。     

级联失效特性下的危险品运输路径选择研究

基于复杂网络的级联失效特性,构建危险品运输网络的级联失效模型,提出用路段重要度来度量某条路段上发生危险品事故后引起网络其他路段失效的规模。以路径风险最小化和路径总重要度最小化为目标,建立危险品运输路径的多目标决策模型,并利用标号法进行求解。算例结果表明,危险品运输网络确实存在级联失效现象。选择危险品运输路径时,应尽量避开重要度高的路段,以降低危险品事故对普通道路网络的不良交通影响。     

基于气象服务信息的应急物资配送路径选择

为构建科学的应急救援体系,基于气象服务信息制定更合理的应急物资配送路径方案。将突发灾害下典型的"单出救点、单受灾点"应急物资配送网络结构作为研究对象。运用衰减系数反映气象条件对物资配送速度的实时影响。构建以满足时间限制和需求量要求为前提的应急物资配送路径选择模型。设计算例进行数值仿真和参数分析,将求解结果与传统最短路径法所选路径方案进行对比分析。结果表明:气象服务提供的衰减系数和途经各区域灾害强度等关键信息对配送路径的优化决策有重要影响。     

基于QPSO-RBF的瓦斯涌出量预测模型

为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型。该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适应值参数。其中,RBF网络选取5-3-1的精简结构,采用5个变量作为影响因子预测瓦斯涌出量。结果表明,经QPSO优化后的RBF网络模型预测结果稳定且唯一,其泛化指标平均相对变动值(ARV)为0.012 2。与PSO-RBF、RBF模型预测结果比较,QPSO-RBF模型的泛化能力和网络训练速度优于前2种;预测精度约为PSO-RBF模型的1.5倍、RBF模型的4倍。     

一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法

提出一种基于贝叶斯网络的机务维修差错调查模型算法,根据已经建立的机务人为诱因导致事故/事故征候模型,利用贝叶斯原理编程实现了该算法。利用该算法对中国民航飞行学院2001-2011年的机务人为有引导的事故/事故征候依次进行分析并验证,得到了相应的事故诱因概率排序。该算法克服了样本空间不足,在事故发生以后能够在引入其他证据的情况下根据以前的经验概率得到新的事故诱因概率排序,为民航机务维修差错调查提供了可靠的技术支持。     

基于STSNN聚类算法的用沙坝矿微震事件活动特征研究

利用时空共享近邻聚类算法（STSNN）对用沙坝矿微震事件进行聚类分析,通过对噪声率进行有效性评价,最终确定k=6和ΔT=6为该算法的最佳输入参数,识别得到98个微震事件聚集区域,最大类簇有544个微震事件,并且该类簇主要集中在用沙坝矿的断层区域。对该类簇微震事件活动特征进行分析,主要包括微震事件的24 h分布、微震事件活动率、视体积、施密特数及劲度系数,根据活动规律的变化特征,提出微震活动率急剧下降并且累积视体积曲线忽然上升、施密特数和劲度系数先升后降的点作为岩体失稳发生破坏性事件的预警点。通过对微震事件活动规律的研究可为大事件的产生提供有效的预判信息,为保证矿山安全生产发挥重要的作用。     

基于铀尾矿库核素污染监测WSN分簇路由协议

用WSN对铀尾矿库核素污染监测优于传统有线布置,为解决无线传输路由能耗的问题,提出了一种基于蚁群算法的前向传输分簇路由协议。该协议以分簇的方式来减少数据发送量与寻优开销,在下一跳接收节点选择阶段,以前向传输区域为切入点,利用优化的蚁群算法进行多路径搜索最后选出满足条件的最优路径。仿真实验表明,CFTA协议的网络生存周期有效延长,并减小了能耗。     

基于RF-PSO的塔吊事故可能发生阶段预测与分析

塔吊在高层建筑的施工现场较为常见,为了探索塔吊事故的影响因素,对塔吊事故可能发生阶段进行预测,建立了塔吊事故的人为因素分析分类系统（HFACS）模型框架,明确了塔吊事故的影响因素;利用卡方检验对事故致因进行特征选择及量化分析,提出了一种基于粒子群优化算法优化随机森林预测模型（RF-PSO）。结果表明：RF-PSO模型的预测是可靠的,训练后的RF-PSO模型可以预测塔吊事故可能发生的阶段,影响因素塔吊安装不符合设计要求、缺乏沟通和个人防护设备缺失发生的概率越大,塔吊事故分别在安拆阶段、吊装阶段和攀爬阶段发生事故的可能性越大。研究结果可为塔吊施工现场管理提供理论依据。