关于铁路行车事故预测的应用研究

本文论述了事故预测对铁路行车安全的重要性,并应用灰色预测模型和概率回归估计法模型研制了预测软件,进行铁路行车事故的宏观及微观预测,为采取有针对性的防范措施提供一个可靠信息。     

两种定性天气预报模型的对比分析

以南京１９６５～１９９４ 年４ 月平均气温作为预报量, 选取前期５００ ｈ Ｐａ 月平均高度场相关因子, 分别建立了事件概率回归预报模型和神经网络预报模型。通过对比分析发现, 在同等条件下,由于神经网络方法能更好地反映预报量与预报因子间的非线性关系, 并能有效避免采用事件概率回归方法预报建模时, 对预报因子分级造成信息损失的缺点。因此, 其拟合和预报效果明显优于传统的概率回归预报方法     

改进BP算法在煤与瓦斯突出预测中的应用

为了正确预测煤与瓦斯突出的趋势与危险性 ,基于反向BP神经网络 ,笔者提出了一种改进的BP网络模型 :为了加快BP网络的收敛速度 ,增强其跳出局部极小点的能力 ,采用了自适应变步长法和改进模拟退火法 (SA法 )相结合的方法。实际应用表明 ,该模型收敛速度快 ,准确性高 ,具有较高的可靠性和实用性 ,是一种十分有效的煤与瓦斯突出危险性预测方法。     

企业资源管理拓展问题评述

企业资源管理问题是关系到提升企业核心价值和保持企业持续竞争优势的重要问题，企业资源管理的拓展是企业管理理论和实践的共同需要。在文献综述的基础上，从企业广义资源环境划分、企业资源管理范畴拓展、企业资源形式和属性等几个不同角度，对企业资源管理拓展问题进行了讨论和分析。     

安全投入与事故直接经济损失的问题研究

通过对安全投入及事故直接经济损失的分析研究,利用最小二乘法对安全投入比例(安全投入占GDP的比例)与事故直接经济损失之间的关系进行了回归分析,确定了其对应的函数关系.结果表明,安全投入比例与事故直接经济损失之间呈较明显的负指数关系.探讨了安全投入存在的主要问题,提出了几点关于加强安全投入的建议及措施.     

低周荷载下型钢混凝土柱抗剪性能智能分析

为了研究型钢混凝土短柱的抗震性能，通过21根SRC柱在低周反复荷载作用下的剪切黏结破坏试验结果，在利用灰色关联理论进行模型输入变量选择的基础上，建立了其基于改进神经网络模型的受剪承载力分析模型，进而研究了混凝土抗压强度、腹板宽度、轴压比及箍筋间距等因素对SRC柱抗剪能力的影响规律，并对SRC柱的受剪承载力进行了预测。结果表明，所提方法能够反映受剪承载力与影响因素间的非线性变化规律，可供SRC柱在低周往复荷载作用下的受剪承载力分析参考。     

基于GWR模型的秭归县柑橘园土壤有机碳空间异质性分析

研究柑橘园土壤有机碳空间异质性及其与土壤理化性质、地形特征和气候变量之间的关系，为提升经济林生态系统服务提供科学依据。在秭归县柑橘分布区内进行野外采样，基于随机森林和地理加权回归模型并结合8个地形因子、2个气候因子和13个土壤变量，建模分析了土壤有机碳的主要影响因素，并进行了土壤有机碳含量的空间分布预测。结果表明：研究区0～20 cm(表层)和20～40 cm(下层)土壤有机碳含量平均值分别为11.95和9.01 g·kg^-1,长江北岸(9.24和7.56 g·kg^-1)土壤有机碳含量低于长江南岸(14.48和10.36 g·kg^-1),但长江北岸(0.53和0.66)变异系数高于长江南岸(0.45和0.58)。影响因素对土壤有机碳含量空间分布的相对贡献在土层间存在差异，表层为全氮(53.0%)>全钾(11.9%)>碱解氮(11.4%)>年均降水量(7.6%)>土壤含水量(7.3%)>年均温度(5.1%)>海拔(3.7%),下层为全氮(69.7%)>碱解氮(14.2%)>容...     

多条回归曲线合并的简单方法探讨

本文提出了一个多条回归曲线同时进行合并的简单方法，此法易于理解、计算方便，实用性强。     

内蒙古退耕还林区植被恢复状况的遥感分析

基于14年的SPOT NDVI影像,分析了内蒙古1998-2011年生长季NDVI变化,在大尺度上对退耕还林(草)工程效果进行了初步检验。结果表明:(1)在内蒙古东南部的通辽市东南部及赤峰南部,中西部的土默特平原、河套地区和鄂尔多斯东部等区域的退耕还林(草)工程区,植被持续增加,植被恢复显著;(2)植被显著恢复的主要是农用地/自然植被镶嵌、草地和稀疏灌丛和稀疏植被区,工程使局部生态环境得到改善;(3)在内蒙古东南部的赤峰和通辽南部、土默特平原、鄂尔多斯市和河套地区等工程区,植被的改善与生态工程建设有关,规模和效益成正比,在中西部的乌兰察布市效果不明显,整体上植被没有较大的改善。研究在较大尺度上证明了内蒙古部分旗县实施退耕还林(草)工程后局部生态环境得到改善。     

机非交通事故中驾驶员过错和事故严重程度影响因素的Logistic回归分析

为探究人、车、路和环境等因素对机非交通事故中机非双方驾驶员过错和事故严重程度的影响,选取2017年广东省发生的1 357起机非交通事故的数据作为基础,分别构建二元Logistic回归模型和三元有序Logistic回归模型,分析机动车驾驶员属性、非机动车驾驶员属性、机动车辆、非机动车辆、道路和环境等因素与机非双方驾驶员过错和事故严重程度之间的关系。结果表明:模型拟合度良好;机动车驾驶员是否出现过错与机动车驾驶员的性别、机动车使用性质、道路类型和天气等9个变量显著相关;非机动车驾驶员是否出现过错与非机动车驾驶员的性别、非机动车类型和道路物理隔离等6个变量显著相关;机非交通事故的严重程度与机动车驾驶员的驾龄、机动车安全状况、道路线形和机动车驾驶员过错等7个变量显著相关。该研究结果可为降低机非交通事故严重程度提供参考依据。