泛珠三角区域物流的空间组织形式初探

在区域合作的大背景下，基于区域物流发展的背景与研究现状的基础上，对区域物流概念与研究地域的范围进行界定，进而对我国泛珠三角区域物流的空间组织形态做了较为详细的探讨。通过分析认为，目前在泛珠三角区域的物流经济要素处于以集聚为主的阶段，物流经济空间组织采取点、轴、网、面模式，合理的人为调控和组织可以有效促进空间结构的演化，最后提出了相应的调控措施。     

河南省综合自然景观旅游资源的区际比较研究

针对目前河南省综合自然景观旅游资源区域整体优劣定量评价不足的情况，选取了国家重点风景名胜区、国家水利风景区、国家自然保护区、国家森林公园和国家地质公园5类综合自然景观类旅游资源，采用绝对数量、地均数量、人均数量3种评价指标和定量分析方法，对河南省18个省辖市的综合自然景观旅游资源进行了比较，阐述了河南省综合自然景观旅游资源空间分布的基本状况和旅游资源的区域发展重点。     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

基于河网水系变化的水灾危险性评价——以永定河流域京津段为例

城市化过程中不合理的土地利用导致河道填塞、河网缩减现象普遍，城市水灾增加。基于灾害系统思想，构建了基于河网水系变化的水灾危险性评价体系，并以永定河京津段为例进行了实证分析。结果表明：（1）近40年来研究区水系结构简单化趋势明显，河道长度减少了20．5％，条数减少了36．4％，水系调蓄能力下降，在同样的致灾强度下水灾危险性加大；（2）在假设暴雨重现期为50年的条件下，经济密度差异决定了水灾潜在危险区的空间格局，居民用地将成为水灾重度危险区；平原段水灾重度危险区占5．7％，中度危险区占33．1％，滨海段重度危险区占13．9％，中度危险区占26．8％。研究结果可为区域综合减灾、水灾预报提供依据。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

青藏铁路救援指挥系统的研究

通过对青藏铁路特点及运营模式的分析,提出构建青藏铁路事故救援指挥系统的重要性。结合青藏铁路信息化总体规划,在充分利用青藏铁路各信息系统及通讯网络基础上,利用地理信息系统(GIS)技术和无线通讯技术,建设具有指挥、控制、通信及情报(C3I)功能的青藏铁路事故救援指挥系统。提出了系统应达到的目标功能,结合青藏铁路生产作业实际情况,给出了系统实现的信息流程、体系结构,并开发了原型系统。系统将青藏铁路多源信息整合并结合GIS技术以直观的电子地图、图像等方式展示出来,实现了救援预案管理和智能化查询、匹配;并通过应急无线通讯设备实现事故现场视频、图像实时播放及指挥调度与事故现场间的语音双向通讯;同时可建立事故数据库,为统计报告和事故分析服务。     

高原铁路机车乘务人员生理选拔指标研究

为了研究高原铁路机车乘务员生理选拔指标,确定生理指标鉴定标准值,选择西宁铁路分局西格段机车司机500人进行指标体系鉴定试验。其结果表明:西格段机车司机总体合格率为31.6%,年龄、行车线路高度差对合格率有较大影响;确认红细胞压积、白细胞计数、血小板计数、血氧饱和度、血糖、谷草转氨酶、总胆红素、直接胆红素、尿蛋白和尿红细胞为较敏感的高原低氧生理代偿指标;可作为生理适应性筛检指标。提出选拔青藏铁路机车乘务员应采用基础体检、高原适应性体检二级结构模型;制定了高原机车乘务员体检鉴定医学标准、测试方法、合格判定标准。     

区域风险评价方法研究

基于定量风险评价的基本原理,提出一种区域风险评价方法。主要针对有多个重大危险源存在的区域,在对单个危险源进行风险评价的基础上,应用叠加原理得到描述该区域整体风险状况的定量评价结果。同时考虑了消防部门和医疗机构在事故应急救援中的积极作用,并将其量化为区域风险的补偿系数。通过实例验证了该方法的可行性,展示了该方法的应用效果。区域风险评价方法不仅能够反映区域风险的分布状况,而且对区域重大危险源的规划和布局具有较好的决策支持作用。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

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。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

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。