系统故障演化过程最终事件状态及发生概率研究

为探究系统故障演化过程(SFEP)中系统故障的发生特征,基于空间故障网络(SFN)和量子博弈理论提出最终事件状态及发生概率确定方法,以管理者和操作者的安全和不安全行为制定博弈假设,通过量子力学方法表示混合策略概率;研究单一事件混合策略的概率、事件逻辑关系的量子博弈表示、最终事件状态形式及发生概率.结果表明:利用管理者和...     

天津地区土壤中萘的生态风险分析

以天津地区表土188个样点的实测萘浓度以及萘对10种代表性土壤生物的半致死浓度为基础资料,尝试用3种方式评价了该地区土壤中萘的生态风险.并进行了方法学比较.研究结果发现,暴露浓度和毒性效应概率密度函数的重叠面积与联合概率曲线一致地反映出很低的生态风险,准确计算的暴露浓度超过LC50的概率仅为1.67%.结果说明该地区土壤萘的生态风险极低,仅严重污染的局部地区可能发生最敏感生物种受害.用于进行风险评价的3种方法各有利弊.     

城区变电站周边商民用建筑物的安全分析和评估

随着中国社会经济的发展,不断出现变电站位于城区和市区的情况。为了更好的评估城区变电站周边商民用建筑物的安全性,文章分析了城区变电站对周边商民用建筑物和设备设施的影响,研究了城区变电站故障电流对周边商民用接地系统的耦合干扰。建立了城区变电站故障电流耦合干扰分析模型,基于接地导体GPR(地电位升)这个重要指标,提出了耦合干扰系数概念。定量分析探讨了影响耦合干扰系数的主要参数、因素及其变化规律,给出了城区变电站和商民用建筑物接地系统安全评估和分析的建议流程。最后基于BP神经网络建立了耦合干扰系数计算模型,从而设计者可以基于现场实际情况快速得到商民用建筑物受到的耦合干扰具体数值。研究成果为城区变电站周边商民用建筑物的安全防护和评估提供了理论依据和工程指导。     

基于BP神经网络的作业场所风险预警模型研究

在全面分析作业场所职业危害风险影响因素的基础上,从人、物、环境、管理、安全技术、法制监管和社会经济利益等方面进行分析,建立了作业场所风险预警指标体系,建立了作业场所风险预警的BP神经网络模型.应用该模型分析多个企业作业场所职业危害的样本,对作业场所风险预警进行实证研究.结果表明,该模型精度较高,具有实用性和可行性,可用于作业场所职业危害风险预警.     

基于主成分分析法的危险货物运输企业安全评价

为更准确地评估危险货物运输企业安全等级以降低其运输风险,提出基于主成分分析法(PCA)的危险货物运输企业BP神经网络安全评价模型;在从人-机-物-环境-管理角度构建危险货物运输企业安全评价指标的基础上,分别利用该模型和其他3种模型对3家实例企业进行仿真评价和对比分析。结果表明,该模型的评价结果与期望值间的相对误差约为0.5%～1.2%,计算精度优于其他模型,且具有计算量小等特点。     

基于数据分解的AQI的CEEMD-Elman神经网络预测研究

针对Elman神经网络在预测空气质量指数（AQI）时易受到数据非平稳性的影响导致预测趋势良好但准确度较低的问题,提出以互补集合经验模态分解（Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD）为基础的CEEMD-Elman模型.应用CEEMD对AQI序列分解成不同时间尺度上的本征模态函数分量和剩余分量,进而首次将对非平稳的AQI序列的预测研究转化为对多个平稳的本征模态函数分量的研究.分别与Elman单一模型、EMD-Elman模型、BP单一模型及CEEMD-BP模型进行实验对比.结果表明：应用该方法建立的模型的均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为4.80、0.71、1.84%,均小于其他模型结果;对应空气质量等级预报正确天数的频率为94.12%.该模型能有效的降低非平稳性对实验预测结果的影响,实现对空气质量等级的准确预报;该研究为进一步预测AQI的走向提供了有效依据,也为政府决策和管理部门制定空气污染控制提供了更充分的参考.     

数据挖掘在环境信息管理中的应用

本文在介绍数据挖掘的基本概念和体系结构的基础上，分析了其技术在环境信息管理中应用的可行性，并结合环境信息管理的特点，探讨了数据挖掘技术在环境信息管理中的应用前景。     

基于广义概念的城市燃气管道泄漏精确定位

为了准确地检测城市燃气管道泄漏,提出了一种基于广义概念的管道泄漏检测定位方法。声发射技术对于管道泄漏的检测、定位是一个极好的工具,但由于泄漏源的传播容易受到周围背景噪声以及复杂工况的影响,其定位误差较大。基于时延估计的互相关信号处理方法被广泛用于管道泄漏检测定位,但由于泄漏应力波传播通道的动态特性,使得源信号在传播过程中会产生波形变化,给互相关函数峰值位置的确定带来困难。由此引入广义相关分析方法,通过对信号进行前置滤波,在一定程度上减少了传播通道动态特性因素对泄漏点定位的不利影响,得到了更为准确的时延估值。在此基础上,通过模拟实验,编写Matlab神经网络代码,构造GRNN模型,进一步预测定位。结果表明,GRNN预测的声发射检测值、互相关定位值以及广义相关定位值,相比之前定位精度分别得到提高,其中基于广义相关的延时估计方法定位最为精确,将该方法用于工程实际中,可以更加精确地定位出泄漏点。     

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。