基于模糊综合评价的城市燃气管网第三方破坏失效可能性研究

针对第三方破坏事故具有多样性、复杂性和不确定性等特点,建立城市燃气管网第三方破坏失效可能性评价模型。辨识出包括社会环境与公共关系、管道敷设状况、破坏与防控、管理与误操作以及自然环境等5类一级因素和19个二级因素,通过改进的层次分析法确定各级影响因素的权重,并运用多层次模糊综合评价法得出管道第三方破坏失效可能性的大小。以成都市某燃气管道为例进行验证分析,按照最大隶属度原则对评价结果进行处理。     

基于信息融合的自然灾害等级评估方法研究

为对自然灾害灾情等级进行准确评估,在BP神经网络模型的基础上,结合DS证据理论建立基于信息融合的自然灾害灾情等级评估模型。该模型通过对输入的灾害评估指标数据进行分类,建立网络组,对网络组的输出,建立对于各类信任度的基本概率分配函数,最后利用DS证据理论融合,从而实现灾害的最终等级评估。在MATLAB环境下,以我国45个自然灾害的灾情历史资料数据为训练样本进行模型训练,并对2009年自然灾害灾情进行评估测试。结果表明,该模型能改善单一BP神经网络不稳定、误差大的缺点,得到较优的结果。     

重大危险源事故风险预警技术研究

重大危险源事故风险预警技术是事故控制技术中的一大研究重点。本文通过对比分析安全生产领域常用事故预警模型的优缺点,总结了事故预警模型的发展趋势,提出了基于模糊综合评判技术和动态模糊神经网络技术的重大危险源事故风险预警模型,详细陈述其构建过程,最后对液化石油气蒸气云爆炸事故应用该模型,得到了较好的预测效果,实现了风险程度的定量化预警。该预警模型具有快速的自学习能力和容错能力,能够同时处理多种风险因素、自动生成模糊规则并满足预警系统的实时性要求,可应用于重大危险源在线监控预警系统,为企业端和政府端监管者提供有效的重大危险源事故风险定量化预警信息,为遏制重大灾难事故的发生、减少死亡人、数受伤人数和直接经济损失提供先进的理论和技术支撑。     

矿井通风网络数据可靠性检验

进行矿井通风阻力测定时,由于受环境的温度、湿度、压力传递存在时间差以及测点处标高不准确等因素的影响,根据实测数据,计算所得矿井巷道基础数据存在一定的误差,常用的测量数据检验方法只能对若干条通路进行闭合回路检验,而不能对全矿井通风网络基础参数进行可靠性检验。本文中所介绍的检验方法将风网基础数据输入通风网络解算软件,以实测风量和经过计算所得巷道风阻为基准,实测风量为目标条件,进行计算机通风网络模拟,对全矿井巷道风阻进行连续的优化调整,使通风网络模拟结果与实际测定各巷道风量基本符合,从而实现全矿井风网基础数据的可靠性检验。该方法在某矿进行了实际应用,实践证明此方法科学、准确的获得了全矿巷道风阻参数,为矿井的通风改造奠定了技术基础。     

ISAPEC中知识自动获取的设计与实现

剖析了利用人工神经网络实现大气污染总量控制规划智能决策支持系统（ＩＳＡＰＥＣ）中知识自动获取的必要性，论述了ＩＳＡＰＥＣ中知识的自动获取的设计与实现过程，并用一实例进行了验证。结果表明用人工神经网络实现知识的自动获取与知识的人工获取相比既具有更高的时间效率，又能保证更高的质量。     

结构应力逆向推演模型及其不确定度定量分析

目的 针对现有结构安全在线监测与评估方法存在的短板,结合人工智能方法探索新的解决方案。提出一种基于有限测点应力逆向推演整体结构应力分布的方法,以数据驱动的模式,基于神经网络技术搭建算法模型。方法 以结构有限元仿真数据为基础,运用相关性分析方法,获取代表结构响应特征的有限个测点,利用神经网络方法构建基于有限测点应力推演结构全场应力分布的算法模型。结果 以科学试验平台的连接器结构为对象,开展该算法模型的应用研究,并且对该应用实例下的算法模型开展不确定度分析,推演结果的相对不确定度u95rel为8.6%。结论 该算法模型的推演结果正确反映了结构总体响应特征。从建模过程角度分析,该算法模型的不确定度来源主要包括相关性分析方法、神经网络建模以及模型收敛条件3个方面。     

基于深度学习的大数据空气污染预报

为了更好地反映环境污染变化趋势,为环境管理决策提供及时、全面的环境质量信息,预防严重污染事件发生,开展城市空气质量预报研究是十分必要的.本文针对环境大数据时代下的城市空气质量预报,提出了一种基于深度学习的新方法.该方法通过模拟人类大脑的神经连接结构,将数据在原空间的特征表示转换到具有语义特征的新特征空间,自动地学习得到层次化的特征表示,从而提高预报性能.得益于这种方式,新方法与传统方法相比,不仅可以利用空气质量监测、气象监测及预报等环境大数据,充分考虑污染物的时空变化、空间分布,得到语义性的污染物变化规律,还可以基于其他空气污染预测方法的结果(如数值预报模式),自动分析其适用范围、优势劣势.因此,新方法通过模拟人脑思考过程实现更充分的大数据集成,一定程度上克服了现有方法的缺陷,应用上更加具有灵活性和可操作性.最后,通过实验证明新方法可以提高空气污染预报性能.     

厌氧氨氧化菌富集培养过程微生物群落结构及多样性

为深入理解厌氧氨氧化菌富集培养过程微生物群落变化特征,采用ASBR反应器进行厌氧氨氧化菌富集培养,考察了不同培养时间微生物群落组成、多样性及物种网络关系.结果表明,通过逐步提高基质浓度,实现了厌氧氨氧化菌富集,NH₄⁺-N和NO₂^--N去除率分别为97.6%和95.4%,总氮去除率为84.9%.高通量测序发现,整个培养过程优势菌门（相对丰度>5%）为变形菌门（Proteobacteria）、拟杆菌门（Bacteroidetes）、绿弯菌门（Chloroflexi）、浮霉菌门（Planctomycetes）、装甲菌门（Armatimonadetes）和放线菌门（Actinobacteria）;富集培养获得的主要厌氧氨氧化菌为Candidatus Brocadia,相对丰度从1.42%增长到24.66%;培养过程,微生物群落优势菌群组成未发生变化,但相对丰度呈现显著差异（P<0.05）.富集培养过程不同时间,微生物群落α多样性呈现先升高后降低的趋势,且存在显著差异（P<0.05）;微生物群落β多样性在富集培养过程发生明显空间分异特征,且存在显著差异（R=0.5672,P<0.01）.培养过程不同时间,物种网络密度分别为0.188、0.068、0.059、0.18和0.0735;虽然富集培养过程导致微生物间的关联作用变弱,但浮霉菌门相关类群的物种成为网络中的主要节点.     

Military humanitarian and disaster governance networks in Southeast Asia: framework and analysis

Behind humanitarian assistance and disaster relief (HADR) efforts are governance networks of actors working together to facilitate, coordinate, and deliver joint aid and response initiatives. Militaries are key stakeholders in these networks because of their unique capabilities, particularly in Southeast Asia. This paper explores the role of military governance networks in shaping HADR affairs. It presents a framework for examining military-to-military relational structures in humanitarian and disaster contexts using network theory and social network analysis. It also assesses the nature of military ties and their influence on two capability areas essential to humanitarian activities in the region: (i) the distribution of military assets and equipment used in HADR; and (ii) the coordination of HADR exercises and training. This paper seeks to provide insights into how governance network features and properties affect the capacity of ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) militaries to use available resources efficiently and to achieve shared objectives in regional disaster response.     

基于ICEEMDAN和MC-CNN的矿山声发射信号识别分类方法

为精准识别地下矿山声发射事件,采用基于改进的完全集合经验模态分解模型(ICEEMDAN)和多通道卷积神经网络(MC-CNN)模型对声发射信号进行处理后得到分量图,根据各通道输入分量峭度值赋予不同权重,并利用卷积神经网络对输入数据进行训练,最终采用五折交叉实验方法验证该分类识别方法的可行性及有效性.结果表明:基于ICEE...