火灾探测算法评估技术研究

论述了火灾探测算法评估技术研究的重要性。提出一种火灾探测算法评估技术方法,在评估过程中主要考虑了火灾探测算法的三种重要属性,即火灾探测性能、环境适应性和抗误报能力。设计并实现了三种火灾探测算法评估模式和相应的实验流程,包括实体实验、接口模拟和软件模拟。为每一种模式设计了具体的实验方法,评估实例证明了所设计的模式和方法的有效性。     

深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

交通系统智能决策的算法研究

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，但由于其自身固有的缺陷，通常优化过程的收敛速度较慢，局部搜索能力不足，而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中，目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点，如正反馈性、鲁棒性和智能性，但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况，将遗产算法与蚁群算法相结合，用于实际交通系统寻找最优路径的问题中，并定义了目标函数，以路径可靠性和路径长度为优化目标，寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证，说明了该方法的有效性。     

生命线工程网络抗震可靠性分析方法的比较研究

生命线工程网络抗震可靠性分析是进行生命线工程系统规划、设计、改造与优化的基础。因此 ,寻找一种高效的适应性强的系统可靠性分析方法对实际工程应用具有重要的意义。本文主要介绍两种高效的网络系统两终端连通可靠性分析方法———递推分解算法和有序二分决策图算法。首先 ,分别对两种算法的原理及实现过程进行了详细的论述和说明 ,并且用c语言编制了二分决策图算法的计算程序。然后 ,利用这两种方法及随机模拟算法对 2 0个以往研究中的经典算例和两个实际工程网络———河南省电力网和上海市浦西供水管网 ,进行了网络系统抗震连通可靠性分析。通过对实例分析结果的比较研究 ,得到了一些经验性的结论 ,以期为优化设计工程网络时选择系统可靠性的分析工具提供参考。研究表明 ,由于递推分解算法具有适应性强和能够求得问题近似解的优点 ,因此有良好的实际工程应用前景。     

核化危害源项反演技术现状及研究展望

源项反演对缓解和遏制核化危害源、精准预测核化危害时空传输和扩散情况、辅助作战行动和保障决策等具有十分重要的意义.本文从源项反演应用平台和源项反演关键算法(包括欧拉方法、拉格朗日方法、深度学习等)两个方面,对国内外核化危害源项反演技术的现状和二者间的差距进行了总结与分析.研究指出,利用深度学习提高反演精度和速率、从单污染...     

基于GIS与改进蚁群算法的垃圾收运路径规划

针对传统垃圾收运路线成本高昂、对人居环境与自然生态造成不可逆负面影响的问题,提出了一种基于GIS技术与改进蚁群算法的垃圾收运路径规划方法。采用CRITIC法、熵权TOPSIS法及改进的蚁群算法,以时间成本及环境成本作为优化目标,实现从垃圾收集点到最终处理厂的最优路径规划设计,从而有效降低垃圾收运成本与收运对周边生态环境的危害。结果表明,将道路交通对周边人群健康、生态环境质量的影响纳入对道路交通的综合成本评价当中,运输路径对土地保护需求强烈区域、影响人口规模偏大区域、降噪物密度偏小区域、生态不可分割度偏大区域的穿行率分别降低了41%、44%、29%、41%,有效降低了垃圾收运路径对生态敏感区域的干扰程度。本研究结果可为GIS 技术与蚁群算法在垃圾车收运路径规划中的应用提供参考。     

考虑相位的屏障衍射声场工程算法研究

目前声屏障衰减的工程算法均基于能量法,不考虑声源在衍射时的相位变化,而在计算有限长屏障衍射声场或多个屏障的多重衍射声场时,往往误差较大。因此,提出了一种考虑相位、用于计算屏障声衍射的新工程计算方法,该工程算法基于Keller的几何声衍射理论,且延伸自Pierce提出的一个刚性楔形体边界的Hadden-Pierce严格解,相比严格解的积分算法,该简化算法能在计算声影边界的衍射声时避免奇异,计算效率高。使用本文提出的算法、边界元法和Wadsworth研究的实验数据对三维有限长薄屏障和单个厚屏障的双重衍射声场进行了计算,结果表明,该算法与Hadden-Pierce原始积分算法误差在0.5 dB范围以内,与边界元法误差在2 dB以内,且与Wadsworth实验数据吻合度较高;而在计算效率方面,本算法相比原始积分算法提高了500多倍,比边界元法提高了约2400倍,说明本简化算法完全可应用于户外噪声传播中屏障衰减的准确计算。     

基于改进支持向量回归机的污水处理厂出水总氮预测模型

在小样本数据的情况下,采用粒子群优化算法(PSO)对传统支持向量回归机(SVR)进行改进,将其应用于北京某大型污水处理厂出水总氮浓度预测上。 预测结果精度对比分析表明,PSO-SVR模型预测结果平均相对误差为1.836%,决定系数为67.76%,均方根误差为0.693 9,各评价指标均优于多元线性回归模型、BP神经网络模型。因此在小样本情况下,利用PSO-SVR模型对污水处理厂出水总氮浓度进行预测是可行有效的,为应用数据驱动模型对污水处理过程进行建模模拟提供了一种新方法尝试。     

公路隧道火灾发生位置与人群疏散通道仿真研究

利用EXODUS建立隧道的仿真场景,确定疏散人群仿真参数,并将出口工效OPS作为评价疏散效率的指标,分析不同火灾发生位置对疏散时间的影响。采用K-means算法分别对火灾发生位置和人群疏散通道位置进行聚类,并建立基于两者影响下的出口工效模型,通过对该模型求偏导,得出隧道火灾发生位置和人群疏散通道选择之间的关系。研究结果表明:火灾发生位置越接近人行横通道,疏散时间波动越大,人行横通道和隧道入口的疏散时间随人群疏散区域分界线变化,当火灾发生距人行横通道20~110 m时,变化明显,当距140~350 m时,变化平稳;出口工效OPS总体呈现不稳定的阶梯状变化趋势;火灾发生位置和人群疏散通道的最优位置呈线性递减关系。研究结果可应用于隧道应急指挥中心管理人员制定有效疏散路径和采取诱导分流人群措施。