净水厂氯气泄漏的环境风险分析

以丹阳净水厂为例,选取大气非正常排放模式,预测了液氯钢瓶阀门泄漏及爆炸对周围环境和保护目标的影响,并模拟了钢瓶爆裂事故的后果,计算出事故发生时的初始警戒区半径,提出了相应的氯气泄漏防范措施。     

中波发射台电磁辐射环境影响理论预测与模拟类比方法的比较分析

中波台发射设备项目电磁辐射环境影响评价采用理论计算和模拟类比方法结果一致,运用理论计算方法评价结果相对偏安全。     

基于L-M神经网络的道路交通噪声预测研究

神经网络具有很强的预测功能.根据石家庄公路交通噪声的实测数据,利用L-M优化算法的多层神经网络预测模型进行道路交通噪声的预测,经检验,计算值与实测值接近,预测精度令人满意.     

1976-2005年唐山地区降水变化规律及干旱预测

利用唐山市1976-2005年各县年降水序列,分析了该市降水的空间分布规律和时间变化特点。采用灰色系统的灾变预测方法,对各县分别建立了GM（1,1）模型,进行未来25年唐山市各站的干旱年预测。利用残差检验、后验差检验和关联度检验对各模型分别进行了精度检验。结果表明,预测模型精度较高,可以对唐山市各县未来的干旱年进行预测,从而为科学决策提供依据。     

事故预测方法研究述评

将事故预测方法归纳为情景分析法、回归预测法、时间预测法、马尔可夫链状预测法、灰色预测法和非线性预测法6大类,并进行分析和比较.结果表明:1)目前的预测方法大多针对各自行业部门,因此采用自身相适应的预测方法和提高预测精度是事故预测的关键;2)剔除随机性和偶然性,提取异常点和异质性是工业事故进行预测建模的依据;3)系统安全是一个动态随机的非线性过程,应将定性与定量、线性与非线性、静态与动态预测方法相结合,进行组合预测才有可能实现最优预测;4)基于状态预测的事故优生理念,是未来事故预测理论的发展趋势.     

突变级数法在采空区塌陷预测中的应用

基于突变级数理论,分析影响采空区稳定性的因素(包括采空区体积率、距地表的垂深、地质构造复杂程度、煤层倾角、覆盖层厚度、覆盖层类型等),研究采空区塌陷的预测方法.对各影响因素进行排序并确定各因素指标体系,得到各样本的突变级数,从而对采空区稳定性进行预测.实例验证表明,突变级数法的判断结果符合实际,与神经网络分级法的判断结果一致.可见,基于突变级数理论的采空区塌陷预测方法具有科学性和有效性.     

飞行安全的针对性评估

根据飞行员执行新的或特殊任务的需要,在研制飞行安全评估系统时,设置了针对性评估模块.运用层析分析法(AHP)确定了针对性评估模块与一般性评估模块的权重关系.根据飞行安全理论确定了一般性评估简捷方法的因素、要素及量化数据;根据层析分析法、基元事件分析法确定了针对性评估模块的结构和因素的权重,采用基元事件分析法、飞行法规分析和调查研究相结合的方法,对针对性评估的要素进行了量化.最后针对具体事例做了评估计算.研究表明,当针对性评估的安全度小于90%时,应引起足够的警觉,采取必要的措施.     

基于灰建模的瓦斯含量多变量预测模型研究

研究了GM(1,N)、GM(0,N)瓦斯含量预测模型的数学原理,收集郑煤集团告成矿地质勘探期间及生产期间的瓦斯含量实测资料,获得16个可靠点,选取基岩厚度、新生界厚度、煤层厚度、煤层水分、煤层灰分、50m顶板含砂率6个因素作灰色建模预测的指标,分别建立了GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量多变量预测模型。根据计算和评价结果,GM(1,6)和GM(0,6)瓦斯含量预测模型精度均能够满足工程精度的要求,说明利用灰色模型来预测瓦斯含量是可行的。由于前者精度略高于后者,故建议告成矿采用GM(1,6)模型来进行未知地区煤层瓦斯含量的预测。需要注意,由于模型没有考虑构造的影响,在实际预测时,还应根据构造对待预测区的影响关系和影响程度对模型的预测结果进行修正。     

火灾事故发展趋势预测方法的应用研究

介绍了三种火灾事故发展趋势预测方法：灰色理论预测法、指数平滑法和马尔科夫预测法。结合贵州省1997至2006年火灾四项指标统计数据,探讨了三种预测方法对不同波动幅度数据序列的适用性;给出了贵州省未来两年火灾的发展趋势,可为当地制定正确地防止火灾发生的决策提供重要的参考依据。此外,还对每种方法在预测过程中值得注意的问题进行了讨论。     

林火数据的Logistic和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型

利用统计模型对森林火灾数据进行了描述和分析,所用模型包括Logistic回归模型和零膨胀Poisson(ZIP)回归模型.将所用的森林火灾数据分别视为分组因子数据和有序变量数据进行建模.为了进行预测和验证,建模时使用部分数据,其余数据作为检验数据,用以检验预测的准确性.研究结果显示,所研究的两类模型都得到了与检验样本接近的结果,具有较好的火灾次数预测能力.其中零膨胀模型不仅可以得到与Logistic模型相当的结果,而且能够有效解决火灾数大于天数的问题,以及可以对零值过多的数据进行较好地建模.该研究表明所建立的Lo-gistic回归模型和零膨胀Poisson回归模型都是分析火灾与影响因素相关性的适用模型.