电梯安全风险因素分析及预警研究

为提高城市化进程下电梯行业发展的速度,减少电梯安全事故发生的概率,降低电梯生产运营风险系数,研究电梯安全风险因素已成为一项重要任务。采用文献分析和经验资料凝练的方式,运用扎根理论开展电梯安全风险三阶段编码研究,确定了主要风险因素;通过构建结构方程模型,探讨了影响电梯安全的多重风险因素及其作用机理并进行实证分析;最后基于模糊评价法建立了电梯安全风险预警指标体系并对其进行评估。结果表明:与电梯安全风险有关的人员、环境、设备、管理、预警技术因素与电梯安全风险暴露之间呈显著性正相关,并间接影响风险预警的准确性,电梯安全风险预警指标体系的构建可为电梯生产制造、安全使用、管理维护和更新改造工作提供一定的安全管理启示。     

基于模糊贝叶斯网络的塔吊作业安全风险评估

为更准确地评估塔吊作业的安全状况,对后续的预防工作提供参考,采用模糊多态贝叶斯网络对塔吊作业的安全风险进行了评估。首先分析塔吊作业的工作机理和事故发生的原因,识别出4种风险事故类型、10种风险事件、12项风险因素,确定了塔吊作业安全风险评估指标体系;然后梳理指标之间的因果联系和规律性,构建贝叶斯网络结构,引入模糊集理论与概率分配的计算方法分别得出根节点的PPT和中间节点的CPT,运用贝叶斯网络分析工具Netica软件得出指标的各类风险等级发生概率,并逆向推理出影响最大的风险因素;最后通过案例分析,验证了该方法的可行性和合理性。结果表明:该方法能够对塔吊作业的安全风险进行评估。     

水面舰船风浪环境适应性内涵及综合评估方法研究

首先对水面舰船风浪环境适应性的内涵进行了分析,重点研究了风浪环境对舰船综合航行性能及作战使用效能的影响.考虑到实际风浪环境中舰船各项总体性能指标是一个复杂的体系,各指标之间既具有矛盾性又具有一致性,是一个多目标、多变量的复杂系统.提取了跟风浪环境相关性较强的船体性能指标,建立了水面舰船风浪环境适应性多级综合评价指标体系.进而应用多级模糊综合评价模型,建立了舰船风浪环境适应性评估方法,对某深V船型和圆舭船型的风浪环境适应性进行评估,深V船型评估结果为66.95,圆舭船型为50.5,验证了评估模型的合理性.采用4种不同评判矩阵对两船风浪环境适应性进行了评估,结果表明,评判矩阵的选取对评估结果有较大影响.     

基于ANFIS的铣刨机切深精度预测

针对某地区松软地表随地形等厚度铣刨的要求,提出了一种机械接触式"恒压力"地形探测器应用于铣刨机。铣刨机切深精度除了受切深控制系统本身影响外,铣刨鼓转速、行进速度、切削深度和地形探测器接地压力等工艺参数的合理设置和匹配也很关键。基于铣刨工艺参数实验,建立自适应模糊神经网络的铣刨机切深精度预测模型,实现了在给定输入参数条件下,对切深精度的准确预测,经过实验验证,平均预测误差不大于5%。     

基于BAS-BP模型的风暴潮灾害损失预测

风暴潮灾害是中国沿海地区最严重的灾害之一,近年来由其带来的经济损失均占海洋灾害总损失的90%以上,因此构建一个简单准确的损失预估模型显得尤为重要。本文以现有风暴潮灾害研究为基础建立了基于天牛须搜索（beetle antennae search）优化的BP神经网络模型,将其应用到风暴潮灾害经济损失预评估中。本文收集了福建省1994~2016年记录比较完善的29个风暴潮灾害损失数据,建立风暴潮灾害损失预评估指标体系并利用熵值法对指标因子进行预处理,消除数据冗余信息对预测的影响。对模型进行仿真测试,结果表明,与标准BP神经网络相比新模型有效避免了网络陷入局部极小值的可能,且与常规优化算法相比,克服了训练时间长、收敛速度慢的缺点,具有更好的鲁棒性和预测精度。     

遥感技术在湖泊水质监测中的应用

环境污染遥感监测技术具有监测范围广、速度快、成本低,且便于进行长期的动态监测等优点,是实现宏观、快速、连续、动态地监测环境污染的有效方法,已成为湖泊环境动态变化监测的重要技术手段.湖泊水质遥感监测是基于经验、统计分析或水质参数的光谱特征,选择遥感波段数据与地面实测水质参数数据进行数学分析,建立水质参数反演模型实现的.在运用遥感技术对湖泊进行水质监测的方法中有传统方法和神经网络模型.与传统方法相比,神经网络模型有较强的水质识别的容错性,水质状况识别的可信度.今后,神经网络模型、高光谱遥感技术以及RS与GIS、GPS的结合运用等将是遥感技术在此领域中的发展方向.     

基于指标协调性的水体富营养化状况的模糊识别

在湖泊富营养化评价指标体系中,同一指标的分级界点值差异很大,近似地呈现几何级数变化,同时各指标权重的选择与内涵存在不确定性,基于这两种认识,构建基于指标协调性和模糊权下的湖泊水质评价模型。对评价标准及待评价水质监测值进行对数变换,运用层次分析法求出指标的模糊权重;以此构造隶属函数,按最大隶属原则来评判地表水质量等级。应用此模型对巢湖西半湖水体进行富营养化识别,得出结果与生态评估结果基本一致。     

四川乌头和附子气候生态适宜性研究

本文在分析乌头和附子的生态要求及其主要分布产区的气候环境的基础上,根据模糊集合论(Fuzzy sets)分别建立乌头和附子5个生态气候要素的隶属函数模型,以50个市(县)气象台(站)为代表,综合评价了四川省乌头和附子产地气候条件的生态适宜性;根据综合评判结果,分别将四川划分为3个乌头不同适宜区和4个附子不同适宜区。     

时延神经网络对宝兴树蛙异质种群鸣叫的聚类分析

对瓦屋山宝兴树蛙3个不同海拔分布(A:山下;B:山腰;C:山上)的异质种群鸣叫的时频参数进行分析,发现三地鸣叫各参数互相重叠,无明显界线.常规统计分析不能使三地的鸣叫聚类为各自的组.使用时延神经网络对三地宝兴树蛙鸣叫的时频参数进行有指导聚类,发现三种群鸣叫有地区性差异,并表现出由个体交流引起的山腰种群群体特征的不显著.推测差异可能是因为长期地理隔离所导致.基于神经网络的分析结果,对各种群间的个体交流情况进行了初步估计.图6表1参20     

基于遥感影像智能识别的京雄城际铁路生态环境监控技术

基于京雄城际铁路施工期生态环境影响的分析,通过对大型临时工程和环境敏感点遥感影像的切片、样本制作等预处理,研究建立了基于深度卷积神经网络的分类识别模型,使用优化算法对模型进行模拟训练,基本可实现对铁路沿线特定目标的智能识别.该技术的应用为京雄城际铁路开展生态监控提供了有力支撑,促进信息化、自动化、智能化铁路建设.