集对分析在区域大气环境风险评价中的应用研究

应用集对分析法对事故状态下有毒有害气体环境风险分布建立数学模型,通过南京化工园区的实例分析,把评价区域大气环境风险划分为5个等级,并对差异不确定系数i取值进行讨论,以反映不同状态下的大气环境风险分布水平.研究结果显示,i₁=0.5,i₂=-0.5取值方法简便,且此时的区域大气环境风险状态相对符合实际,可为优化土地利用规划和完善环境风险防控措施提供依据.     

多元联系数的集对分析法在城市燃气埋地管道系统危险性评价中的应用

城市燃气埋地管道系统中存在诸多不确定因素,集对分析是处理不确定性问题的系统分析方法,它将系统中确定与不确定因素作为一个整体进行处理。针对多元联系数集对分析评价方法存在的不足,讨论其使用条件,运用集对分析的多元联系数对系统的危险等级进行划分。为了减轻评价者的主观影响,根据评价专家的综合素质,对评价专家进行权重赋值。最后将评价结果与集对势相结合对系统的危险性进行综合分析,使得评价结果更符合系统的发展变化特点。     

基于范例推理的灾害性地震应急物资需求预测研究

基于范例推理(CBR)理论,利用最近相邻法和粗糙集理论搜索相似度最高的主震历史范例,分析各主要物资需求量的影响因素,预测当前范例主震期应急物资需求量。通过序贯决策,采用马尔科夫预测模型预测余震类型,进而搜索余震历史范例,预测余震期应急物资需求量。以"玉树"地震为例,运用该方法估算地震发生后食物类、生活用品类、药品类、工程机械类的需求量。     

高层建筑火灾风险的二级可变模糊评价

随着国民经济的迅速发展,结构复杂、人员密集的高层建筑正在逐渐增多,由于其特殊的结构形式,高层建筑火灾的性质与一般建筑火灾不同,因此,高层建筑的火灾风险评价方法是火灾安全学中的一个热门研究方向。本文以可变模糊集理论为基础,建立了一种新的高层建筑火灾风险评价模型—二级可变模糊评价模型。以某高层建筑火灾安全评价为例,运用二级可变模糊评价模型进行风险等级计算,并与其他评价方法的评价结果进行了比较分析。最后,通过变动权值,对该建筑的火灾风险等级进行了重新评价,结果表明,本文建立的模型有效,且评价结果对指标的权值依赖较小。该模型考虑了隶属度的相对性,使评价结果更为可靠,具有普遍适用性。     

煤矿安全预评价的集对分析模型及应用

针对安全评价系统的复杂性,以集对理论为基础,进行了同、异、反分析,确定了煤矿安全预评价指标和各评价因素的联系度,建立了集对分析评价模型.对黄陵2号矿井自然条件下的灾害预评价等级为Ⅱ级,取得了与其他评价方法一致结果.评价结果表明,集对分析方法正确,计算简单.该方法用于煤矿安全预评价不仅包含了模糊综合法的特性,而且具有信息利用率高,评价结果可靠的优点.     

集对分析法在大气环境质量评价中的应用

在集对分析原理的基础上,建立集对分析方法评价大气环境质量的新模型。通过实例研究,与模糊综合评判法、属性识别法以及改性属性识别法比较,集对分析方法评价模型严谨,计算简便,评价结果更合理、精细、稳定,为大气环境质量综合评价提供了一种简单而适用的评价方法。     

水体富营养化驱动因子粗糙分析

基于水质污染因子及其污染特性存在不确定性的特点,将粗糙集理论应用于水质污染因子及特性分析,建立污染因子评价粗糙集数学模型.该模型仅依赖于数据本身提供的信息,挖掘污染因子之间不确定的分类关系,计算其对水体污染或水质富营养化的重要性即贡献率大小,科学、快速和客观地揭示水体污染中起主导作用的污染来源,为水体污染控制提供理论依据.应用数学模型分析巢湖12个监测点的水质数据,确定巢湖主要污染因子及其导致湖泊富营养化的贡献率,结果显示TP、COD、TN等是导致巢湖水体富营养化的重要因子,今后应控制巢湖入湖水体的总磷及其有机污染物含量,以改善巢湖水质富营养化状况.     

基于RS-云模型的硫化矿石自燃倾向性综合评价

为实现硫化矿石自燃倾向性的综合评价,应用云理论,选取矿样的氧化质量增加率、自热点和自燃点等定量化指标构建了评价指标体系,运用粗糙集法（Rough Set, RS）计算各评价指标权重,依据分级标准对云模型进行标准化,进而建立硫化矿石自燃倾向性分级的RS-标准云模型。以30组工程实例进行模型检验,并在实际工程中进行应用。结果表明:RS-标准云模型的判别结果与实际结果较吻合,且判别准确率高于贝叶斯(Bayesian, Bayes)方法,表明RS-标准云模型在硫化矿石自燃倾向性综合评价中具有良好的实用性和可靠性,可为矿山的硫化矿石自燃灾害的研究提供一种新思路。     

基于灰色关联度的集对分析方法在高层建筑火灾危险性评价中的应用

为了对某钢管厂高层建筑进行火灾风险评估,基于高层建筑的防火、灭火设计要求,从防火系统、灭火系统、安全疏散和消防安全管理四个方面构建了高层建筑火灾危险性指标评价体系,并运用层次分析法确定了各火灾危险性影响因子的权重。根据集对分析的联系度模型对高层建筑进行火灾危险性评估,确定其安全等级。结合灰色关联度理论对差异度与同一度、对立度两组数据进行计算比较,选取绝对关联度大的值作为差异度系数i的值,从而可以确定各组联系度的值。根据联系度最大值所属的安全等级,确定了高层建筑的火灾危险等级为一般安全,结果与实际情况相符。     

Ranked set sample design for environmental investigations

Ranked set sampling can provide an efficient basis for estimating parameters of environmental variables, particularly when sampling costs are intrinsically high. Various ranked set estimators are considered for the population mean and contrasted in terms of their efficiencies and useful- ness, with special concern for sample design considerations. Specifically, we consider the effects of the form of the underlying random variable, optimisation of efficiency and how to allocate sampling effort for best effect (e.g. one large sample or several smaller ones of the same total size). The various prospects are explored for two important positively skew random variables (lognormal and extreme value) and explicit results are given for these cases. Whilst it turns out that the best approach is to use the largest possible single sample and the optimal ranked set best linear estimator (ranked set BLUE), we find some interesting qualitatively different conclusions for the two skew distributions