机场备降航班保障能力评估与验证

针对航班备降突发性和信息不对称的问题,为准确选择备降机场,降低运行风险,通过梳理可获取的运行数据,初步筛选出机场备降保障能力指标;基于粗糙集理论,利用遗传算法和Johnson算法筛选得到关键指标,使用熵权法建立机场备降保障能力评估模型(方法1);同时,使用神经网络,通过历史数据训练得到评估优选模型(方法2);最后,统计2015—2016年备降航班数据,与两种方法的评估值进行了对比和分析。结果表明,方法 1更适用于大规模备降的极端情况,而方法 2更适用于常规备降情况。两种模型评估结果与实际运行结果趋势一致,证明了评估方法的有效性。     

石化废水挥发性有机物逸散量的估算方法

总结了实测法、物料衡算法、模型法、排放系数法、工程估算法等国内外石化废水挥发性有机物(VOCs)逸散量估算方法的主要特点及适用范围。应用排放系数法和实测法估算国内某石化厂废水收集处理系统VOCs逸散量为354.26 t/a。根据估算方法的实际应用研究,建议物料衡算法中废水油相VOCs逸散可结合油相敞口面积和油相性质,提供废水油相的排放系数;应用Water 9软件估算含油膜废水设施逸散量时,应单独估算油膜VOCs逸散量;建议排放系数法中废水收集系统排水口、检查井未密闭VOCs排放系数均确定为0.032 kg/h(每个逸散源),废水处理系统油水分离器、气浮装置按进水中石油类浓度的大小,分别提供VOCs排放系数。     

基于TSA-BP模型的温州站台风风暴潮增水预测

台风风暴潮灾害通常会对沿海地区造成巨大损失,因此,准确预测台风风暴潮增水对沿海地区的防灾、减灾工作具有现实意义。本文根据现有风暴潮增水预测研究的成果,建立了基于被囊群算法（tunicate swarm algorithm）优化的BP神经网络模型,将该模型应用于台风风暴潮增水预测研究中。本文选取影响温州验潮站的3个台风作为研究对象,收集并建立了3个台风影响验潮站过程的129个逐时数据样本。利用新模型对温州站进行风暴潮增水预测,结果表明,该模型与BP神经网络相比克服了陷入局部最优解的缺陷,与粒子群优化的BP神经网络模型相比,提升了模型收敛速度,具有更好的预测精度及稳定性。     

地铁施工工人不安全行为关联规则研究

当前工人不安全行为研究多侧重从理论和方法的角度出发,而通过数据挖掘探究规律性方面的研究存在不足,因此,提出了地铁施工工人不安全行为关联规则研究。首先,构建关联规则挖掘数据库,以大量反映现场不安全行为的照片为数据来源。然后,利用Apriori算法,通过SPSS Modeler软件建模,以地铁车站施工机械操作人员为例介绍关联规则挖掘过程和结果。结果表明:机械操作人员存在有效强关联项为“开挖降水→挖土机作业时周围区域内有其余工人作业活动”。说明针对不同工种岗位的工人,在不同施工阶段存在易出现的不安全行为,可以有针对性地进行控制与管理,从而降低事故率。     

产电微生物基因组及代谢网络分析

产电微生物的生物信息学分析是微生物燃料电池(Microbial Fuel Cell,MFC)研究中的关键环节,各种生物信息学分析方法已经开始应用于产电微生物研究.本文综述了目前产电微生物基因组、功能基因组和代谢网络分析的重要方法,包括基因和基因表达信息分析、基因组和比较基因组分析、代谢网络建模和计算机模拟等,其中,产电微生物代谢网络的构建是联系上游基因组分析和下游基因工程改造的关键,是目前相关研究面临的挑战.生物信息学分析必将促进干实验与湿实验的紧密结合,促进发现电子转移相关功能基因,解析微生物产电机制,优化代谢网络,由此指导基因工程改造产电微生物,最终提高产电效率.     

计算机辅助事故树分析研究

计算机辅助事故树分析中,求最小割集和绘制事故树是非常重要的。实用中,由于事故树往往规模庞大且最小割集的数目难以预知,这就使传统的用不能动态扩充的数组实现的计算机算法在应用时受到很大限制。本应用VC＋＋（MFC）中可动态扩充的数组类数据结构,实现求最小割集的Fussell算法,并提出和实现“堆砖法”计算机辅助事故树绘图。     

进化蚁群算法及其在湖泊富营养化评价中的应用

蚁群算法是近年提出的一种新型的仿生算法,已在许多组合优化问题中得到成功应用,但是传统蚁群算法解决连续优化问题的能力较差.为提高其解决连续优化问题的能力,拓宽应用范围,引入带可变邻域搜索项的进化策略对其进行改进,进而提出进化蚁群算法.随后从2个方面对进化蚁群算法的性能进行测试:①采用多个经典测试函数测试进化蚁群算法用于解决连续优化问题的效果;②将进化蚁群算法应用于千岛湖的富营养化程度评价,以测试该方法解决实际问题的效果.函数测试结果表明,进化蚁群算法可以成功用于解决连续优化问题,并且优化过程所需初始个体的数量少,优化速度快;千岛湖富营养化程度评价实例的结果表明,进化蚁群算法应用于湖泊富营养化评价是可行的,可用于解决实际问题.      

基于动态视觉算法的人员疏散预动作时间预测模型

在元胞自动机的基础上,提出一种考虑视觉遮挡的动态视觉算法,结合视觉算法建立了预动作时间模型。从跟随效应的角度出发,在作用机理的层面上解释预动作时间在不同布局场景内产生分布差异的原因。通过试验验证了模型的合理性并探究了场景中不同因素对人群预动作时间的影响,试验结果表明：(1)本模型能够体现不同类型疏散场景下人群预动作时间变化的趋势,且各场景的仿真试验结果与真实试验结果数值相近,本模型具备一定合理性;(2)在相同场景内,提高室内空间的视野通透性可以将人群的预动作时间均值缩短7.05%;(3)疏散过程中当引导员在人群中的占比从0达到20%时,人群的预动作时间均值缩短23.17 s;(4)在单房间场景中,人群密度从0.1人/m²提升至0.9人/m²,人群预动作时间均值缩短9.66 s。提出的模型为疏散预动作时间的生成提供了一种新理论,为建筑疏散优化提供了一种新方法。     

基于优化算法的弹药贮存寿命预测方法

目的 实现对缺失及不足的制导弹药贮存失效数据预测及补充的能力。方法 首先通过4种不同的预测算法（GA-BP、PSO-BP、GA-SVM、PSO-SVM）,对自然贮存条件下弹药贮存失效数据进行预测,其次根据最小二乘拟合法,实现弹药贮存寿命评估模型的构建,再通过寿命评估模型,计算出不同方法下对应的贮存寿命。结果 通过不同模型的构建,4种预测方法与无优化条件下均能实现弹药贮存失效数据的预测,并且在规定可靠度,GA-BP和PSO-BP预测精度比另外2种方法更低。结论 GA-SVM与PSO-SVM更适合弹药贮存失效数据的预测,且效果更好。