基于遗传神经网络的化工企业安全评价

基于化工企业特点,建立了比较合理的安全评价指标结构,并构建了以遗传神经网络为基础的评价模型。通过建立训练样本,确定BP神经网络的网络结构,运用遗传算法（GA ）去优化BP网络的初始权值和阈值,再把优化之后的权值和阈值赋给BP神经网络,然后对其进行训练,训练完毕后将所建立的模型通过实例评价进行了验证,结果表明此模型在化工企业安全评价中具有较好的应用价值。     

基于物联网林区火险监警系统方案的探讨

利用传感技术、卫星定位、地理信息、人工智能等物联网相关技术,设计适用于城市森林、自然保护区、旅游景区等环境防火监测系统,系统可对监测区域环境因素尤其火情信息实现区域覆盖、全天候、数字化监测,构建起数字化森林物联网络,可为森林防火提供实时、准确、科学的依据。     

兴安落叶松林地表可燃物含水率预测模型的研建

对大兴安岭落叶松林地表可燃物含水率影响因子进行分析,选取主要的环境因子,为该区域内林火管理工作提供重要的理论依据。利用软件SPSS Clementine12.0,将相对湿度、地表温度、空气温度作为输入神经元,将兴安落叶松林地表可燃物含水率作为神经网络输出神经元,建立基于BP神经网络的含水率模型。应用BP神经网络模型敏感度分析结果来评定环境因子对兴安落叶松林地表可燃物含水率影响的大小,分析表明,影响兴安落叶松林地表可燃物含水率的主要环境因子由小到大排序为:相对湿度、地表温度、空气温度。构建的兴安落叶松林地表可燃物含水率BP神经网络模型对该区域内的林火管理工作具有一定的借鉴意义。     

矿井通风三维仿真系统及其应用研究

介绍了矿井通风三维仿真系统的原理及特色,阐述了模拟矿井通风整体网络所需要的调研内容。结合某大型矿山矿井通风系统实例,针对其矿井总风量不足、大型机械化作业盘区环境恶劣、自然风压影响大、通风构筑物不完善等问题,拟定了三个技术方案,并通过矿井通风三维仿真系统进行模拟分析,展示了矿井通风系统三维仿真、方案优选、空气幕选型、自然风压等模拟原理和过程。最后,通过模拟确定的矿井通风系统最优技术方案实施后,其现场测定数据与模拟数据基本吻合,证明了系统的可靠性,改善了井下通风效果,保证了矿井安全高效的生产工作。     

基于GA与最长路径并联通路法优化通风网络图绘制

针对矿井通风网络图分支交叉的问题,基于最长路径对网络图节点分层,以遗传算法优化节点排序,主要采用堆积木的组合思想来进行层间交叉与层内交叉操作,提高层次图的质量（减少分支交叉数）,并以重心定位启发式算法来增强遗传算法的局部搜索能力,提高遗传算法的搜索质量。最后,以改进的最长路径并联通路法绘制出较优的通风网络图。     

金属矿井热害评价体系与评价方法

为减小金属矿井热害对井下人员安全及井下开采工作的不利影响,需对井下热害进行评价和预测。基于文献调查和专家评价方法,结合工程实际,利用层次分析法构建金属矿井采矿热害评价体系,从生产能力、地质条件、矿井通风、地理环境四个方面提出17个评价指标。在分析层次分析法（AHP）确定权重不足的基础上,结合物元分析理论,建立确定金属矿井热害评价各因素权重的物元分析模型。在各评价因素权重确定的基础上,以BP神经网络作为评价工具,构建金属矿井热害综合评价预测模型。最后,以某矿山为例,进行评价和预测分析。结果表明,基于物元分析和AHP的BP深井网络评价模型预测误差最大只有3%。     

基于ANP的煤矿员工非意向不安全行为影响因素研究

为量化分析非意向不安全行为的影响因素,基于专家判断法和网络层次分析法（ANP）,运用超级决策（SD）软件分析评价了30个因素对非意向不安全行为的影响。结果表明:对国有大中型煤炭企业而言,个体特征、组织及任务、机械设备对非意向不安全行为有很大的影响,环境因素对非意向不安全行为影响权重相对较小;应急反应、应急演练、信息传递、注意力、监督反馈、安全警示、工作经验、应急设施、作业规范、疲劳程度等10个因素是企业干预、控制非意向不安全行为的重点关注因素。     

Social learning for sustainability: supporting sustainable business in Brazil regarding multiple social actors,relationships and interests

Finding solutions for complex environmental, economic and social issues in organisations relies on coordinated actions among several social actors that are involved in the sustainable development web and demands that they learn new business methods. In this scenario, which involves multiple social actors, relationships, contexts and interests, social learning has emerged as a hybrid approach to resolving complex environmental and social problems. Such an approach marks a different situation for organisations whose focus is not only on supporting such problem resolution but also on transforming such crises into opportunities to generate sustainable products and services. Thus, this study discusses how one of the largest companies in Latin America’s chemical segment formed a network with 23 social actors and is socially learning to deal with the dialectic between return on investments for its shareholders and benefits for its stakeholders. Research was conducted based on Boje’s narrative analysis. The data was built through interviews, informal conversations, textual and audio-visual documents and non-participant observation. This paper discusses the concept and describes the social learning process for sustainability (in this case, for sustainable agriculture) from the viewpoint of a for-profit organisation. In this manner, this study contributes to strengthening the connection between social learning and sustainability.     

国内外旅游网络平台研究进展与基金项目资助

通过对国内外1979—2019年的831篇文献进行梳理、归纳与总结,从年度载文数量、来源期刊类型、作者发文篇数等6个方面入手,分析比较了国内外旅游网络平台的研究现状、研究热点及进展,研究依次分为起步阶段、拓展阶段与提升阶段。结果表明:①国外对旅游网络平台的研究已进入提升阶段,国内正处于拓展阶段。②国内外均采用定性与定量相结合的研究方法,国内定量的数学模型相对简单,国外定量的数学模型相对复杂。③国内外“以人为本”为切入点研究旅游活动主体——旅游者的需求,国内侧重旅游网络平台的设计和营销及实例等,国外侧重研究个性化定制的旅游网络平台。通过对国内外基金项目资助的发文量分析,展望了国内外旅游网络平台发展的新动态。     

基于BP神经网络的水环境承载力预警研究——以北运河为例

为了预测水环境承载力未来可能出现的超载状态并提出警告,达到水环境风险管控的目的,本文构建了基于BP神经网络的水环境承载力预警方法体系,并在北运河流域开展了实证研究.所构建预警模型包括COD、氨氮、总磷承载力预警子模型和水资源承载力预警子模型,且模型拟合效果较好（平均绝对百分比误差在20%左右）.研究结果表明：朝阳区、海淀区等8个行政区落在了红灯重警区域,水环境承载力超载状况最为严重;位于北运河中下游的石景山区、广阳区、北辰区和香河县处于橙灯中警区域;昌平区、顺义区等5个行政区处于黄色轻警区域;怀柔区和延庆区处于绿色无警区域,状况较好.最后,为了排除警情,基于双向调控的原则,本文从水环境全过程控制角度,分别对各区域提出了调控区域人口规模及经济发展方式、治理面源污染等具体排警措施.