井下运输安全性的灰色综合评判

以平顶山煤业（集团）公司一矿（简称平一矿）为例,运用灰色系统理论,对井下运输系统的安全性进行了灰色综合评判,指出了影响运输安全的人,机,环境各因素存在的问题,并提出了相应的提高安全性的措施。     

基于小波-支持向量机的旋转机械碰摩故障诊断

根据旋转机械碰摩故障的特征频率,利用小波变换多分辨率特性,提取碰摩故障特征信号;利用支持向量机原理解决小样本、非线性、高维模式识别问题的优势,建立支持向量机故障诊断模型,进行旋转机械碰摩故障诊断。仿真结果表明,该算法有较好的精度和泛化性,并且运算量小,非常适合旋转机械故障诊断的在线识别。     

基于BN的FTA在通用航空风险评价中的应用

针对事故树分析法(FTA)在风险评价中的局限性,采用以事故树为基础建立的贝叶斯网络(BN)风险模型,对通用航空中的两机空中相撞事故进行分析和推理,对事故模型进行改进和修正时,注重基事件的多态性和事件间的逻辑合理性。根据贝叶斯推理得出的数据,找到了事故的主要致因。结果表明,基于BN的FTA既能向前预测顶事件的发生概率,又能向后诊断基本事件的后验概率,可以更好地对通用航空风险进行评价。     

想想你忘啥啦!

“快留步,想想你忘啥啦？”几天前的一天,中石化胜利油田孤东三采中心注聚二队新转岗员工李晓虹刚跨进泵房操作间就被9号注聚站站长王长友堵住了。李晓虹被突如其来的问话愣住了：“我要去操作间录取机泵资料。”“我知道你要去做什么。”王长友不由分说打断了她的话,用手指了指她的头顶,神情严肃地对她说：“你没戴工帽,头发没卷起来就要进泵房,这是拿自己的生命不当一回事儿！”     

混合液体火灾爆炸危险性——闪点预测与实验研究

支持向量机应用核函数技术,已经成为当前国际上一个研究的热点,由于支持向量机具有良好的理论基础和泛化性能,可将其引入到混合液体闪点预测的研究之中,以期建立准确、高效的预测模型。本文建立了一个基于支持向量机的理论模型,用于预测二元互溶混合液体的闪点。根据所研究混合液体的物理性质,选择了纯物质的粘度、表面张力、配比、燃烧下限等物理参数来表征闪点,以这些参数作为输入参数,二元混合液体的闪点作为输出值,应用支持向量机方法对两者之间的内在定量关系进行模拟。结果表明,闪点预测值与实验值符合良好。本方法的提出为工程上提出了一种预测二元互溶液体闪点的有效方法,可应用于评估混合溶液的火灾爆炸危害性及本质较安全设计。     

基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警

为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明：基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。     

基于机器学习的不可移动文物暴雨灾害风险评估——以山西省为例

以山西省为例,将不可移动文物作为灾害的影响对象,通过分析暴雨灾害对其的影响因素构建指标体系,通过文物损毁情况划分风险并作为输出数据,将山西省6 325处受灾不可移动文物按照6∶2∶2划分训练集、验证集和测试集,分别使用随机森林模型、支持向量机模型(support vector machine, SVM)、逻辑回归模型进行训练和验证,选取出最优模型,并对山西不可移动文物进行不同重现期暴雨下的风险预测。研究结果表明：基于机器学习的不可移动文物暴雨风险评估方法是可行且结果较为优异的;在3种模型中,随机森林的验证集准确率最高,为95.75%,测试集精度为94.70%;在山西省5、20、50 a重现期暴雨下的不可移动文物风险均呈现出北方低、南方高的态势,且在5 a重现期下高风险文物占比最多,高风险文物以古建筑和古遗址为主。     

改造污水处理泵站取消有限空间作业

首钢集团有限公司矿业公司水厂生活区共有28栋住宅楼、922户居民,辖区内建有污水处理泵站一座,将生活污水集中处理后输送至选矿生产流程再利用。污水处理设备主要由过滤传输压榨一体式格栅机、潜污泵、电气操作柜及污水收集池等组成。     

基于SOCP-MKRVM的区域滑坡敏感性分析研究

为了提高相关向量机（RVM）在区域滑坡敏感性评价中的预测能力,提出了基于二阶锥规划的多核相关向量机 (SOCP-MKRVM)预测模型。以四川省低山丘陵区为例,选取了8个滑坡孕灾因子训练RVM预测模型,并分别运用受试者工作特征曲线（ROC）和滑坡点密度2种方法对预测结果进行验证。通过与单核RVM模型的对比分析,结果表明:SOCP-MKRVM模型提高了对区域滑坡敏感性的评价能力,预测精度提高到71.33%,ROC曲线下面积达到0.741,滑坡点密度分布更加合理,两低敏感区之和为0.89个/100 km2,两高敏感区之和为6.54个/100 km2。     

基于RS-SVM模型的风暴潮灾害损失测度

论文以现有的风暴潮灾害研究为基础,通过构建评估指标体系提出了基于粗糙集-支持向量机模型(RS-SVM模型)的风暴潮灾害损失测度方法。RS-SVM模型较好的将二者优点进行结合,消除数据冗余信息的同时可以快速、准确解决非线性问题。在上述研究的基础上,对比单纯使用SVM方法与RS-SVM组合使用下的风暴潮经济损失测度效果,发现粗糙集与支持向量机在数据属性约简并进行预测过程中,确保了较高的拟合度与较低的误差率。