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981.
事故预测数学模型的研究与实践 总被引:5,自引:3,他引:2
依据收集统计的、真实可靠的事故数据,运用数学方法及建立的多种事故预测模型,在工作中理论与实际相结合,提出并建立了事故预测数学模型,给出具体方法与步骤,以及应用中应遵循的原则和规律,从而做到对将来发生的事故未卜先知,用以指导安全生产活动,预防事故发生。同时,根据我国近18年来各类事故死亡人员的数据建立事故预测数学模型,并运用确立的最佳事故预测数学模型而预测出的事故数据,探讨我国伤亡事故发生的趋势。 相似文献
982.
983.
煤与瓦斯突出预测的支持向量机(SVM)模型 总被引:6,自引:4,他引:2
基于支持向量机(SVM)分类算法,考虑影响煤与瓦斯突出的主要因素,建立了煤与瓦斯突出预测的SVM模型。该模型选取开采深度、瓦斯压力、瓦斯放散初速度、煤的坚固性系数以及地质破坏程度5个指标作为模型输入量,同时将煤与瓦斯突出程度划分为无突出、小型突出、中型突出和大型突出4个等级,进而使其评判结果更为细化。以实测数据作为学习样本进行训练,建立相应判别函数对待判样本进行预测。通过算例分析,表明该模型的方法对煤与瓦斯突出预测的合理性与有效性,可以在实际工程中推广。 相似文献
984.
高校事故非线性灰色预测模型及应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
通过调查和分析表明,近几年来湖南省高校事故中学生非正常死亡由自杀、交通、溺水等7项因素组成,且统计数据信息偏少。笔者将影响湖南省高校事故学生非正常死亡人数的各项因素作为一个系统,应用系统灰预测理论建立高校事故系统灰预测模型;将原始建模数据序列经过方根变换和数值初始化处理后,适合于建模的要求,构造GM(1,N)与GM(1,1)的嵌套模型;通过建模事中和事后的检验,预测湖南省2007年高校事故学生非正常死亡人数,预测值与实际值相差较小,模型精度较高;高校事故非线性灰色预测模型,为高校事故预测提供了一种应用方法并有一定的指导意义。 相似文献
985.
986.
灰色Elman神经网络在火灾事故预测中的应用研究 总被引:4,自引:3,他引:1
针对我国火灾事故现状,结合灰色理论和神经网络的特点,提出灰色Elman神经网络火灾事故预测模型。依据我国1998—2007年火灾事故统计数据,分别选用GM(1,1)模型和灰色Elman神经网络模型对1998—2005年数据(火灾起数)进行拟合,对2006年、2007年数据进行(火灾起数)预测。结果表明:灰色Elman神经网络火灾事故预测模型符合火灾事故的特点;有效地解决了传统灰色预测模型在火灾事故预测中误差大稳定性差的缺陷,提高了预测精度;可对火灾事故进行预测与分析,为消防安全管理提供依据,以最大限度地减少火灾事故的发生。 相似文献
987.
针对边坡稳定性影响因素复杂,传统的稳定性分析存在计算量大、计算过程复杂的问题,提出了边坡稳定性的支持向量机预测方法。分析了边坡稳定性的影响因素,选择影响边坡稳定性的边坡重度、内聚力、摩擦角、边坡角、边坡高度、孔隙压力比6项指标为特征向量。并运行该方法对典型边坡实例进行了预测,预测结果与边坡稳定性实际状态及其它方法预测结果相吻合,表明了支持向量机在边坡稳定性预测中的可靠性和有效性。 相似文献
988.
989.
990.
长江口前缘沙洲演变与流域泥沙要素关系 总被引:3,自引:0,他引:3
为了研究河口前缘沙洲演变过程与流域入海泥沙要素关系,建立了长江口前缘沙洲面积冲淤速率和流域入海泥沙要素关系曲线,并预测沙洲发展趋势。结果表明:长江河口前缘沙洲1958~1989年-5 m以浅面积表现为淤涨,1989~2000年为淤涨和侵蚀交替变化,但幅度较小,自2000年起为冲刷趋势发展,这一过程伴随流域入海泥沙量和含沙量的减少而产生。同时沙洲面积的锐减过程中存在临界泥沙要素条件,并建立了相应的经验曲线,当沙洲面积冲刷和淤涨达到平衡时,临界入海沙量和含沙量临界值分别为283×108t/a,0318 kg/m3。依据以往三峡水库蓄水后入海沙量预测数据,三峡水库蓄水后60 a左右前缘沙洲-5 m以浅面积将侵蚀到1958年水平,其后沙洲面积增加趋势,面积逐渐恢复。2003~2011年长江流域入海泥沙量小于三峡水库蓄水前的预测数值,沙洲面积的冲刷趋势将加剧,应引起有关机构和部门重视 相似文献