空区探测方法优选的ANP模型及其应用

目前矿山空区探测方法众多,但缺乏对其进行优化选择的分析模型。为了提高特定条件下空区探测方法选择的科学性、合理性,采用网络分析法(ANP)将决策问题分解成控制层和网络层。就这些层中的元素而言,用一种标度对人的主观判断进行客观量化后,对其实施定性、定量分析。综合考虑空区探测方法的技术、经济、人机设计及环境指标,构建空区探测方法综合评价体系,确定各判断准则间的相互影响关系,建立空区探测方法优选决策问题的ANP结构,借助Super Deci-sions软件计算参选方法基于各影响因素的综合优先权,从而确定适用于特定条件下的空区探测方法。结果表明,该模型能够随着工作环境的改变而计算影响因素优先权,使空区探测方法根据工作环境的改变而调整。     

改进型灰色神经网络在火灾预测中的应用研究

为提高火灾事故的预测精度,降低火灾损失,探讨并修正传统GM(1,1)预测模型关于背景值构造的缺陷,将改进后的灰色模型同BP神经网络模型融合,提出改进型灰色神经网络火灾预测模型。依据我国1997—2009年火灾事故统计数据,分别选用改进型GM(1,1)和改进型灰色神经网络模型对1997—2007年火灾发生起数进行拟合仿真,得到2008—2009年火灾起数预测结果。结果表明:该模型在避免GM(1,1)关于背景值构造缺陷的基础上,兼具灰色系统与神经网络的优点,既体现火灾复杂的灰色系统行为,又能自适应调整学习速率,与单一GM(1,1)相比,该模型的预测结果精度更高。     

基于BP神经网络的煤与瓦斯突出预测系统开发

煤与瓦斯突出影响因素多,难以为其建立合适的多指标非线性预测模型,为提高突出预测的准确性和增强预测预报方法的实用性,采用改进的BP算法建立煤与瓦斯突出预测数学模型。通过研究不同算法的突出预测效果,对已建模型的泛化能力进行检验,利用Matlab GUI和神经网络工具箱设计开发煤与瓦斯突出预测系统,通过向系统输入已知的突出样本数据,经过学习、训练,实现对未知参数的预测。仿真结果表明:网络在训练300次后,误差训练曲线的均方差(MSE)可以达到10-15,实际预测误差也小于0.1,系统得到的5组数据预测结果与实际情况相符。     

基于山区公路线形判断的主动安全技术研究

为提高汽车在山区公路上驾驶的安全性,防止因驾驶员对不和谐线形的疏忽而造成的交通事故,利用采集到的各种驾驶信息和车辆行驶信息对公路线形进行判断,从而实现对驾驶员的预警。基于山区公路线形判断的主动安全技术,首次被提出。采用矩阵论的思想,将各种不和谐线形定义为状态矩阵,将各种驾驶信息和车辆行驶信息定义为信号矩阵。根据信号矩阵对判断不和谐线形的贡献值不同,建立初始权重矩阵。然后,通过Matlab软件进行迭代仿真,从初始权重矩阵过渡到最终的权重矩阵,该权重矩阵可以作为常量直接使用。用给定线形对最终权重矩阵进行检验,其结果表明:使用该权重矩阵对线形进行判断,得到的结果与给定线形一致。     

高含硫气田应急疏散能力评估方法研究

高含硫气田一旦发生事故,及时疏散是确保周边居民安全的最好方法[1],我国高含硫气田主要位于山区,天然气含硫量高,毒性大,居民居住较为分散,山区道路交通不便,居民文化程度不高,疏散难度大,企业修筑的道路其疏散能力缺乏评估依据,本文分析了相关标准及我国井场现场情况[2],采用疏散时间综合判别法来分析评估疏散能力,并结合某高含硫井场进行了计算,通过计算得出该井场周边应急疏散道路是否符合疏散要求。本文最终总结并给出该方法相关建议。     

英国城市交通安全管理的调查与思考

从科学管理的角度,总结分析了英国城市道路交通安全管理工作的经验:科学的道路规划网络,清晰的道路语言,完善的道路交通设施,前瞻的事故预防体系,健全的机动车管理制度,高效的停车管理措施,畅通的公路交通动脉,严格的执勤执法。在调查的基础上,结合我国道路交通状况及交通管理部门的工作实际,提出了加强我国城市道路交通科学管理的对策措施,为我国城市特别是中等以上城市治理交通拥堵、提高道路交通利用率提供了借鉴经验。     

垃圾渗滤液生物处理系统BP人工神经网络模型

垃圾渗滤液成分复杂,变化范围大．对其调试及长期持续良好运行存在较大困难。本文针对武汉市二妃山垃圾渗滤液的调试运行数据,利用人工神经网络原理,建立BP人工神经网络垃圾渗滤液生物处理模型来预测处理效果．确定最优反应条件。实验结果显示网络具有良好的收敛特性,模型具有工程实用价值。     

用修正RRL法计算城区径流雨水流量

随着我国城市化的发展,城市水文问题日益突出。城市排水、防洪和水污染等问题的解决,都有赖于城市降雨径流理论的发展和计算模型的改进。介绍了日本土木研究所创立的修正RRL法,并对该模型提出了改进的建议。     

细化HSE一体化管理 建立多层次安全监控网络体系

介绍了在胜利油田油气集输公司实施的安全监控网络体系,阐述了安全监控网络法与实施HSE管理体系的关系,从方法内涵、方法建立和运作、方法产生的安全效果几个方面进行了全面论述.     

淮安市砂土地震液化势的综合评估

建立了BP神经网络模型LM算法的砂土地震液化判别方法,采用LVQ模式分类网络对数据进行分类,选取唐山地震时76个场地、320组现场液化勘察资料为研究对象,训练和检验网络模型的数据各160组,结果表明,该方法的砂土液化预测准确度为96.8%。根据淮安市典型场地土的钻孔资料,采用《建筑抗震设计规范法》液化判别法(规范法)、美国国家地震研究中心建议的液化判别简化方法(NCEER法)和谢君斐-陈国兴液化判别方法(谢-陈法)等3种液化判别方法及本文提出的BP神经网络模型液化判别方法对22个钻孔、120标贯点进行了液化判别,结果表明:14种地震液化判别方法的计算结果基本一致;2NCEER法比谢-陈法的计算结果要保守;3谢-陈法与规范法的计算结果很吻合,预测正确率相差不大;4规范法相对BP神经网络模型法的计算结果要保守;5BP神经网络模型法比其他3种方法的预测结果更符合实际的液化规律。最后,综合4种方法的液化判别结果给出了该地区地震液化势的评估结果,并给出了部分典型地质剖面土层地震液化势分布图。