基于QAA算法的巢湖悬浮物浓度反演研究

QAA(quasi-analytical algorithm)算法基于辐射传输原理,估算水体后向散射系数,是目前较为成熟的半分析模型方法.2009年6月对巢湖水体进行野外实测,在获得遥感反射率、吸收衰减系数、悬浮物浓度(cTSM)等数据的基础上,构建了巢湖水体cTSM的近红外双波段反演模型,并将QAA算法计算得到的后向散射概率作为输入,以期提高cTSM的反演精度.结果表明,①对巢湖水体而言,807 nm和834 nm是构建近红外双波段模型的最佳波段,807 nm处的单位散射系数为0.411 m2.g-1,834 nm处的单位散射系数为0.395 m2.g-1;②利用QAA算法计算得到的巢湖水体的后向散射概率为0.029,将该值输入反演模型后,cTSM的反演精度与输入其他经验值相比得到明显提高,反演值与实测值的均方根误差RMSE和平均相对误差绝对值MAPE分别达到12.143 mg.L-1和24.378%;③在cTSM较高的站点(近似高于30 mg.L-1),利用近红外双波段模型反演的悬浮物浓度结果更为稳定和可靠.     

OPAQ系统两种模式对O 3预报准确率的探讨

以江苏省宿迁环境监测中心OPAQ系统为例,基于人工神经网络算法的OPAQ空气质量预报系统的2种模式对O 3预报准确率的进行了分析,结果表明,趋势最优模式(RMSE模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数均>0.78,相对误差在25%以下,在预测当天及未来24、48及72 h优-良天的预测准确率较高,分别为88.8%、87.2%、86.3%及84.7%,在预测轻度污染-重度污染的准确率较低;极值最优模式(SI模式)对预报当天及未来3 d的预报值与监测值的相关性系数(R)均>0.76,相对误差<32%,预测未来24和48 h的轻度污染-中度污染的级别准确率>60%。OPAQ系统的极值最优模式(SI模式)更适合作为夏季ρ(O 3)较高时的预测工具。     

基于关联规则的煤矿机电运输事故不安全行为分析

为系统分析矿工在机电运输过程中产生不安全行为的关联因素,降低事故发生概率,本文从煤矿安全生产网和应急管理部公布的煤矿事故案例中选取2015-2021年发生的90起机电运输事故作为案例样本,统计分析煤矿机电运输中不安全行为在动作分类、班次、月份、地点和岗位5个维度的分布特征;运用Apriori算法研究煤矿机电运输事故这5个维度之间存在的关联规则。研究表明:在3个班次中,中班时间段出现的不安全行为比率最高;在一年中8月份出现的不安全行为最多;处于工作面中的不安全行为出现最多;一线工人的不安全行为出现最多。重点防治一线工人在中班发生的不安全行为和晚班时冒险作业这一行为,有利于加强工作面的巡检力度,提高检查效率。     

OMEGA算法在导弹振动工程中的应用

目的研究位移、速度和加速度谱之间的转换关系,给出三者功率谱密度之间的转换公式,进而用于导弹运输振动环境的设计。同时,研究加速度信号转换为振动位移的方法,并应用于导弹舱内单机设备安全间隙的设计。方法利用OMEGA算法,首先将加速度传感器测得的加速度时域信号转换成加速度频域信号,随后将加速度谱转换成位移谱,并计算位移谱中每个谱线对应的幅值、相位和圆频率,最后将各位移分量简单叠加得到振动位移的时间历程。结果采用该方法计算了高速公路上导弹的运输振动位移功率谱,并得到垂向、横向和纵向的峰-峰位移分别为3.32,0.46,2.14 mm。同时,计算了飞行环境下导弹舱内单机设备的振动位移,与所测得位移在幅值上相当,时域曲线形态一致。结论该方法能够很好地应用于导弹振动工程设计。     

基于改进Apriori算法的塔吊事故致因动态关联网络分析北大核心CSCD

为研究塔吊事故致因及其相互作用,采用人因分析和分类系统(HFACS)模型、关联规则挖掘和复杂网络理论相结合的方法,对塔吊事故致因进行定性分类和定量分析。首先,收集241份塔吊事故调查报告,并根据塔吊事故特点调整HFACS模型框架,以此确定46个影响塔吊事故发生的因素,再运用改进的Apriori算法挖掘事故致因之间的关联性;然后,结合关联规则挖掘结果构建塔吊事故致因动态关联网络,并综合探究塔吊事故的关键影响因素。结果表明：人员岗位与能力不匹配、监管人员未按要求进行安全检查、部分岗位人员配备不齐等是造成塔吊事故发生的关键因素。改进后的方法实现了人为因素的量化分析,可为预防塔吊事故的发生提供决策依据。     

基于Kinect的地铁乘客不安全行为识别方法与实验*

为解决地铁视频监控技术对乘客不安全行为只记录不识别且较少考虑识别精确度的问题,提出1种基于Kinect传感器的高效识别方法。以Pelvis为向量起点和动作活动高频关节为终点构建识别特征向量;运用余弦定理获得标准动作与测试动作关节的最大角度差序列;以最大角度差为动作特征量建立相似度计算模型,运用动态时间规整算法（DTW）将初始结果转换为动作相似度。以相连关节法为对照组开展对比实验,结果表明:前者在抽烟、挥拳、挥手呼救等行为识别的准确度分别为91.7%,86.9%,89.2%,平均比对照组高4%以上,显著提高了地铁乘客不安全行为的识别率,可为地铁智能安全管控提供理论与技术依据。     

基于可信性理论的水资源优化配置模型

针对城市水资源与水环境系统中存在的不确定性与复杂性,提出了模糊环境下基于可信性理论的CFCCP模型(可信性模糊机会约束规划模型),并将其应用于衡水市水资源优化配置模型的研究中. CFCCP模型以衡水市经济、社会与环境效益最大化为目标,以供需水量、区域协调发展等为不确定性约束,以各水源在各子区不同部门间的分配为决策变量,并且设计了基于模糊模拟的猴群算法进行求解. CFCCP模型可反映不确定性因素对系统收益的影响,计算了各规划水平年置信水平为08时的水资源配置风险-收益权衡方案,得到2015年和2025年的区域经济效益分别为198 36530×104和266 22730×104元,缺水量分别为25 29936×104和20 99096×104 m3,污染物排放量分别为12 80847和13 00044 t. 同时,通过与传统优化算法的比较,证明了基于模糊模拟的猴群算法在求解多维优化问题时的有效性.      

基于MCOA布置矿井瓦斯传感器

为了预防矿井瓦斯事故,确定增设瓦斯传感器的数量和位置。通过建立监测有效 等级来确定增设瓦斯传感器的数量,然后通过分析多个猴群同步并行搜索、简易猴群算 法的初步搜索和基本和声算法的二次搜索等方法,设计出猴群优化算法的计算流程,再 根据瓦斯传感器布置的目标函数确定增设瓦斯传感器位置。以大隆矿为例进行了现场工 业试验,结果表明,增设瓦斯传感器的数量与监测有效等级之间成正比例关系,但并非 随着监测有效等级的提高而持续增加。     

改进的GA-BP神经网络在矿井突水水源判别中的应用

矿井突水水源的判别是制定防治水措施的重要环节。通过对某矿含水层水化学特 性的相关性分析,将PCA算法、K折交叉验证算法嵌入GA-BP神经网络,提出了一种新的 GA-BP神经网络,将其应用于实例分析中,并与传统的方法进行比较。结果表明:针对 水化学特性相近的含水层,PCA算法能够排除样本中的冗余信息,降低样本指标维度, 简化BP神经网络结构;K折交叉验证算法能够提高GA算法对BP神经网络权值的寻优质量 ,使GA算法的进化方向更具合理性;二者的引入大大优化了传统GA-BP神经网络性能, 其判别精度更高、适用性更强、结果更可靠,在矿井突水水源判别方面具有很好的应用 前景。