粒子群算法在化工设备可靠性分析中的应用

基于可靠度指标的几何含义,分析了粒子群算法的原理、模型和算法实现过程。通过算例用MATLAB语言编程进行计算,并与一次二阶矩法和蒙特卡罗法得出的结果进行了比较,证明了粒子群算法在化工设备可靠性分析中的有效性和可行性。     

北京市火灾关联规则分析

利用关联规则挖掘算法及Clementine挖掘工具定量分析了火灾统计中起火场所、火灾原因和起火时间(月份、时间区间)之间的关联性.在采用关联规则表征参数的基础上,引入规则平均直接财产损失(人员死亡)比和规则总直接财产损失(人员死亡)比来表示不同规则损失的大小.以北京市2000-2006年火灾统计数据为例,对其火灾发生和人员死亡数据库进行挖掘,得到起火场所、火灾原因及起火时间(月份、时间区间)之间的1-项集、2-项集和3-项集关联规则.不同起火场所、时间区间、月份和火灾原因下得出的火灾发生频率和损失分析结论可为消防管理部门有针对性地采取消防监督管理措施和有效提高消防执勤战备提供指导.     

基于Modbus通讯的智能疏散指示系统研究

研究了以蚁群算法为决策分析基于Modbus通讯的智能疏散指示系统。该系统可实时检测建筑内火灾报警器的状态,通过改进的蚁群算法得到最优疏散路径,并通过现场总线及Modbus通讯协议将决策结果发送给各疏散指示器,从而引导人员安全的离开火灾现场。通过实例模拟验证了该系统的实用性和可靠性。结果表明,该系统可根据火灾发展的进程,动态改变疏散指示方向,保证疏散人员的安全,具有广泛的应用前景。     

大型公共场所多源疏散的控制流模型研究

以现有的单源最快流控制算法为基础,考虑人员在大型公共场所中的实际分布状况,遵循最大限度利用各出口的原则,提出针对多源疏散的全局最优化算法。根据此算法可以得出各疏散源点经过各出口的疏散人员数量以及人员的行走路径、从源点出发和完成疏散的时刻。将算法应用于某百货公司的案例研究表明,在多源疏散的情况下,各源点依次按照单源最快流控制算法进行独立疏散,能够保证每个源点的最优疏散,但整体的疏散效率并非最优;而应用全局最优化算法进行疏散,可以充分利用疏散过程中不同出口的疏散时间差,取得减少整体疏散时间、提高疏散效率的效果。     

基于清单算法的区域温室气体排放特征分析——以四川省为例

从能源活动、工业生产、农业活动、林业活动和废弃物处置5个方面构建四川省温室气体排放清单,立足部门主体异质性和温室气体品种异质性双重视角科学研判温室气体排放特征并界定关键排放来源。结果表明：1)能源活动是温室气体排放首要贡献源,能源加工转换和终端能源消费是关键排放领域,区域电力交易在保障能源供应安全的同时间接减缓排放强度。2)工业生产中,四川省作为水泥生产大省带动行业CO₂排放占据主导;电炉钢产业示范性发展推动钢铁生产碳减排;资源回收利用导致玻璃生产CO₂排放量较小;N₂O排放来自硝酸生产的高温催化反应。3)农业活动中,动物肠道发酵CH₄排放占据主导,粪便管理N₂O排放较显著;水稻种植CH₄排放受到规模效应和有机物投入的综合影响。4)林业活动中,森林碳汇对温室效应缓解效果显著,而2021年由于病虫害高发致使虫灾造成的碳库减少量陡增。5)废弃物处置温室气体排放贡献较小,且主要来源于固体废弃物焚烧处理。     

生命线工程网络系统抗震可靠性分析方法综述

生命线工程系统地震反应分析的一个重要任务是计算系统的抗震可靠度,因此,寻找一种高效合适的系统可靠性分析方法至关重要.对生命线工程网络系统抗震可靠性分析中目前常用的几种算法进行了系统的比较、分析和综述.     

基于IPSO-BP模型的火灾气体传感器气压补偿算法

为完善飞机火灾检测系统,设计一套方案,模拟试验不同气压下CO、CO2气体传感器采集气体的体积分数值,并与理论值比较,进而提出一种根据粒子适应度值动态调整学习因子的粒子群算法.采用改进的粒子群(IPSO)算法寻找反向传播(BP)神经网络的最优初始权值阈值,再利用寻优后的BP神经网络修正CO、CO2气体传感器的检测结果,消...     

有限单元算法在水质模拟中的应用研究

利用模拟河流水质的二维水质模型和有限单元算法,使用MATLAB软件进行计算程序的编写,开展该模型和有限单元算法在三峡库区水质模拟的适用性研究。有限单元法的基本思路是把一个连续的环境空间离散为若干个单元,每一个单元都可以是作为一个完全混合的子系统,通过对每一个单元建立质量平衡方程,从而建立起体系模型。模拟因子包括:BOD5、COD、NH3-N三项。由计算值与监测值进行比较后可知,与监测值误差最大的为NH3-N,可达23.8%;最小的为BOD5,误差为5.3%。由此可以说明,本课题的用于三峡水库水质预测的二维水质模型具有较高的精度,能够用来模拟预测三峡水库蓄水以后的水质变化状况。     

基于机器学习算法的干旱区绿洲地上生物量估算

植被地上生物量是反映陆地生态系统固碳能力的重要指标,利用遥感技术开展干旱区植被地上生物量估算与空间反演,可为荒漠绿洲生态系统的健康评价与碳储量估算提供重要依据。以野外调查和实地采样数据为基础,利用Landsat 8 OLI多光谱影像提取的7个植被指数和13个波段变量构成4种建模变量组合,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、极端梯度提升(e Xtreme Gradient Boosting,XGBoost)和随机森林(Random Forest,RF)这4种机器学习算法对新疆渭干河-库车河三角洲绿洲地上生物量进行遥感估算和空间反演。结果表明,(1)由波段变量和随机蛙跳算法优选变量构建的植被地上生物量反演模型,其估测精度明显优于全变量和指数变量,预测能力更为稳定。与SVM和BPNN算法相比,XGBoost和RF算法构建的模型具有更好的估测效果,能更准确地估算研究区植被地上生物量。(2)在构建的估测模型中,波段变量结合RF算法模型的精度最高,稳定性最强,其建模集和...     

基于机器学习的电梯安全事故致因分析

电梯因其方便快捷而被广泛应用于各高层建筑当中,随之而来的是电梯事故的频繁发生。本文通过Python语言搜集并处理近年来我国电梯安全事故案例及相关法律法规,围绕人为、管理、设备和环境等4个方面因素进行特征提取,总结归纳电梯事故的各个影响因素。同时用网格搜索模型、随机森林算法等,构建一种基于随机森林算法的电梯安全事故致因预测模型,并对所获预测模型的准确性进行检验,为事故后的及时归因提供依据。