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121.
以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。 相似文献
122.
采用应变软化的模型,使用连续介质快速拉格朗日分析法(FLAC,FastLagrangianAnaly-sisofContinue)进行数值模拟计算;研究截齿截割作用下煤体变形破坏过程;分析各种工况下不同参数对煤体塑性区、最大位移、最大主应力、最大剪应力的影响。研究表明:截割力与塑性区大小成正比,位移、剪应力、主应力随截割力增大而增大;截深与塑性区大小成反比;截割角度与塑性区面积关系密切,试验用煤体最佳截割角度为5°左右;截割速度增加,塑性区面积减小;通过分析截割动态过程,得到位移矢量图及剪应变等值线图,发现截割过程中煤体的破坏是拉、剪联合作用的结果,以剪破坏为主。 相似文献
123.
道路危险货物运输路线优化评价研究 总被引:5,自引:1,他引:5
道路危险货物运输中最重要的问题是如何保障运输过程的安全。通过对危险货物运输路线优化评价的讨论,建立了道路危险货物运输路线优化评价指标体系,提出了用模糊综合评价法建立优化模型,并对陕西关中地区到陕西南部地区的三条主要运输路线进行优化比较研究。 相似文献
124.
郑江萍 《中国安全生产科学技术》2006,2(2):123-124
煤矿井下作业人员素质低,是煤矿事故多发的重要原因之一.建议从大幅度提高煤矿井下人员工资待遇,吸引高素质人才从事煤矿工作;全方位开展煤矿职业培训工作,坚持先培训后就业,实行煤矿从业准入制;对现在岗的煤矿从业人员分期分批进行培训,实现煤矿从业人员持证上岗;政府出台政策,强制煤矿企业开展职工岗位技术培训和安全培训等4个方面着手,切实提高煤矿从业人员的整体素质,减少煤矿事故的发生. 相似文献
125.
基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高船舶动力装置安全综合评价水平,依据人工神经网络的基本原理,分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略,将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法,并以实例论证了此方法的可行性。 相似文献
126.
回采工作面瓦斯涌出量预测的神经网络方法 总被引:1,自引:1,他引:1
周革忠 《中国安全科学学报》2004,14(10):18-21
回采工作面瓦斯涌出量受煤层瓦斯含量、工作面产量和采煤方法等各种因素的影响 ,笔者通过研究得出 :回采工作面瓦斯涌出量与煤层的赋存条件和开采条件之间是一种非线性关系 ,但目前还难以用精确的数学建模来求解。因此 ,提出了一种应用BP人工神经网络模型和算法 ,建立工作面瓦斯涌出量预测模型 ,从而预测不同开采条件下回采工作面瓦斯涌出量。实际应用表明 ,模型精度能满足要求。笔者还对隐含层神经元数目对步长影响作了讨论。 相似文献
127.
基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。 相似文献
128.
应用各种爆炸后果估计模型对液化气运输过程中的爆炸后果进行了评估,并用ETA分析方法对存在的危险进行了分析,指出了控制措施。 相似文献
129.
130.
我国物流产业基本经济活动空间格局分析 总被引:3,自引:0,他引:3
基于经济基础理论,对1991~2001年间我国各省区物流产业基本经济活动部分进行了实证分析,从省际差异、东中西部差异两个方面分析了我国区域物流产业基本经济活动的省区差异:在时间维度上区域差异呈逐步扩大趋势,在空间结构上表现出较明显的沿海指向性和交通指向性,并以此分析归纳出我国物流产业基本活动的"四区(物流集聚区)一带(物流集聚带)"空间格局特征,进而得出其基本经济活动强度与区域经济发展水平、物流需求程度、科技水平、区位条件、交通等基础设施、政策及历史发展作用紧密相关的结论. 相似文献