神经网络及其在水库调洪演算中的应用

结合洪水灾害管理的特点建立了水库调洪演算的人工神经网络模型，阐述了其基本原理及算法，并结合某水库调洪演算实例说明了其应用。     

从泗州城的湮灭看防灾

介绍了古代泗州城的沿革，分析了它被淹没的原因，并提出了该事件对今后防灾的启示。     

胜利油田生活污水调查及评价

随着人民生活水平的提高，城市人均用水量逐年增加，伴随产生的生活污水已经成为不可忽视的污染源。胜利石油管理局供水公司于１９９３年对胜利油田的污水排放情况进行了调查，调查各单位职工住宅区和机关办公区所排放的生活污水的情况，包括排放生活污水单位的名称、人数、生活用水量、污水排放量和污水水质等，并提出了生活污水的治理对策。     

基于神经网络的重大危险源动态分级研究

利用自组织神经网络对重大危险源进行动态分级研究，介绍了神经网络的模式聚类即分级法的自组织学习过程和算法，克服了以往危险源分级方法的某些局限性。在计算机上进行的模拟计算表明：基于自组织神经网络的重大危险源动态分级方法是合理可行的     

铜陵市城市综合竞争力比较评价及战略对策

随着世界城市体系的形成、扩大和调整，城市在区域经济中的地位变得更加重要，城市成为国家和区域间竞争的主要载体和平台。重视和提升城市竞争力是有效推进城市化和提高区域经济水平的关键所在，它已成为各个国家和区域关注与研究的重点。运用定量方法，比较分析了铜陵市综合经济实力、产业、企业、开放、科技、基础设施、人力资源和城市环境等8个方面区域竞争力水平。结果表明，铜陵市具有良好的区位竞争优势，在皖江城镇带中具有较高的区域竞争力水平，产业优势是其核心竞争力的重要方面；但总量规模小、生态环境污染严重是阻碍其城市综合竞争力进一步提升的重要因素。     

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.     

提高天津市安全生产水平对策研究

根据对天津市2000—2004年工伤事故分析和研究,总结出的天津市工伤事故的规律和特点,以及事故致因的有关理论,提出对策研究的总体思路,并对照天津市及其重点行业的经济发展状况及安全监管的现状,提出了从总体上控制天津市工伤事故、不断提高安全生产水平的对策,即加强安全生产监管体系的建设、建立自律与激励机制、从制度上解决企业安全费用投入不足的问题、加大对重大危险源的监控以期杜绝特大事故的发生、尽快建立安全应急救援体系、加强事故管理、完善地方安全法规的建设使监管做到有法可依、强化安全检查等8项措施。     

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。