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111.
BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用 总被引:2,自引:2,他引:2
通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。 相似文献
112.
地铁运营系统安全综合评价指标体系研究 总被引:1,自引:4,他引:1
分析地铁运营系统的特点、运营模式、系统故障模式,并运用系统工程的理论原则,从系统外部因素、系统指挥因素、设备设施因素、运营管理因素4个方面,确立地铁运营系统安全综合评价指标体系,利用模糊数学综合评价法,建立了地铁运营系统安全综合评价模型,并通过典型实例进行综合分析评价,进而证明将模糊数学理论应用于地铁安全综合评价的可行性。通过地铁运营系统安全指标体系和评价方法的研究和探索,对正确评价地铁系统运营安全现状,修正偏差,提高地铁系统安全总体水平具有十分重要的意义。 相似文献
113.
模糊集值统计法在煤矿安全评价指标权值中的应用 总被引:8,自引:1,他引:8
应用模糊集值统计的理论 ,对煤矿安全评价中具有随机性和模糊性的指标进行数学分析 ,进一步改进了其权值的确定方法 ,使其更加符合实际情况 ,并对由此得出的权值进行了可靠性分析。通过实例表明 ,该方法克服了经典统计法的不足 ,提高了煤矿安全评价的实用性和科学性 相似文献
114.
由于靠近断层处地震地面运动中速度脉冲作用的存在,导致传统的基于瞬时加速度反应谱的抗震设计,不能有效考虑由此带来的巨大能量耗散和位移需求。笔者采用代表性的脉冲型实际近场地震记录和人工模拟三角函数地震动时程,在分析累积输入地震动耗能和结构位移间关系基础上,提出了等效速度比的表达式;给出了近场地震动的等效变形需求表达式;提出了等价延性系数的概念,来考虑由于地震动能量耗散对结构的强度需求;经非线性时程分析方法对其稳定性进行了验证比较,有利于增强结构的安全性。 相似文献
115.
为了研究实施职业安全健康管理体系(OSHMS)对企业职业安全健康管理状况的影响,对百余家已实施与未实施OSHMS的企业进行了调研,在对调研结果分析研究的基础上,采用双对照分析的方法,对已通过OSHMS认证的企业在建立OSHMS前后的职业安全健康管理状况进行对照比较,以及已建立OSHMS与未建立OSHMS的企业的职业安全健康管理状况进行对照比较,研究结果表明,实施OSHMS有利于提高企业职业安全健康管理的整体水平,改善企业的职业安全健康管理状况,使职业安全健康管理更加科学化和规范化。 相似文献
116.
云天化股份公司在2004年建造了3#循环流化床锅炉,以煤代气。它可以缓解公司原料天然气的紧张状况,并能带来很大的经济效益。从技术经济的角度对该项目的技术先进性、可靠性及内部收益率、投资回收期、净现值等技术指标进行了分析。 相似文献
117.
县级地质灾害防治管理评价指标体系探讨 总被引:2,自引:4,他引:2
通过建立评价指标体系,尽可能定量地评价地质灾害防治管理工作,这是地质灾害防治管理工作科学化、规范化的有益补充.在分析建立县级地质灾害防治工作评价指标体系必要性、可行性的基础上,应用工作分析法和经验总结法征求了指标,运用AHP方法建立了评价指标体系结构,采用专家咨询法确定了权重,提出了一套由16个指标(含40项分指标)构成的较为完整的县级地质灾害防治管理工作评价体系.最后,应用所建立的评价指标体系对部分县进行了评价,验证了评价指标的准确性. 相似文献
118.
119.
中国水灾社会脆弱性评估方法的改进与应用--以长沙地区为例 总被引:17,自引:2,他引:17
中国是洪水灾害发生频繁的国家之一,研究水灾脆弱性对中国的灾害风险管理有重要的意义.但是,合理评估脆弱性尤其是社会脆弱性却面临着极大的挑战.论文对评估社会脆弱性指数的研究现状进行了分析,指出了传统评估方法存在的问题,并尝试改进Hoovering评估模式.选择湘江流域的长沙地区为研究区,应用改进模型对研究区进行了社会脆弱性指数的评估.结果表明,长沙地区社会脆弱性从1980年至2000年基本处于下降趋势,但是在2002年和2003年增长迅速.2003年,长沙5区4县中社会脆弱性指数最大的是开福区,其次是长沙县,而宁乡县的社会脆弱性指数最低. 相似文献
120.
Jugder Dulam 《Water, Air, & Soil Pollution: Focus》2005,5(3-6):37-49
A discriminate analysis method for probability forecast of dust storms in Mongolia has been developed. The prediction method
uses data recorded at 23 meteorological stations in the Gobi and steppe regions of Mongolia, including surface air pressure
and geo-potential height at the 500-hPa level on grid points, and weather maps from 1975 to 1990.
Weather elements such as air temperature, pressure, geo-potential height etc, which influence the formation of dust storms,
are prepared as predictors. To select the most informative/important predictors (variables), we used a mean correlation matrix
of variables together with the Mahalonobis distance, and correlation coefficients between dust storms and predictors with
an orthogonalization for removing correlated predictors. The most informative predictors for dust storm prediction are intensities
of surface cyclones and migratory anticyclones, passage of cold fronts, the horizontal gradients of the surface air pressure
in the cold frontal zone, cyclonic circulations from the ground surface up to the 500-hPa level, the geo-potential height
at 500-hPa level and its temporal changes.
Selected predictors are used in discriminate analysis for formulating dust storm prediction equations. Sandstorm data have
been classified into three classes, viz., strong, moderate and weak dust storms, depending on their intensities, durations
and areas covered. Predictions of the probabilities of dust storm occurrence use the prediction equations for each class.
The prediction is made from 12 hours to 36 hours.
Verification of the probability forecasts of dust storms is also shown. The accuracy of forecasts is 72.2–79.9% with the data
used for developing equations (dependent variables), in contrast to 67.1–72.0% with unrelated data for deriving equations
(independent variables). 相似文献