深水平台施工过程自然风险定量评估

在分析现有风险理论的基础上,结合海洋施工实际,提出了一种对海洋施工自然风险进行定量评估的模型。根据目标系统各风险事件与影响因素之间存在高度非线性复杂映射的特点,提出了利用BP神经网络拟合方法,对主要风险事件发生概率进行量化的模型。针对传统的梯度下降优化算法收敛速度慢的特点,采用可避免计算Hesse矩阵的Levenberg-Marquardt算法来训练神经网络。这一模型可以模拟专家评价,并准确地按照专家的评定法则进行估算,具有一定的通用性。     

交通系统智能决策的算法研究

遗传算法是近年来迅速发展起来的一种全新的随机搜索与优化算法，但由于其自身固有的缺陷，通常优化过程的收敛速度较慢，局部搜索能力不足，而且算法稳定性较差。而蚁群算法广泛应用在旅行商问题计算中，目前是较好的求解最短路由问题的算法之一。就其自身来说有很多优点，如正反馈性、鲁棒性和智能性，但是在寻优过程中容易陷入局部最佳的缺点。针对上述情况，将遗产算法与蚁群算法相结合，用于实际交通系统寻找最优路径的问题中，并定义了目标函数，以路径可靠性和路径长度为优化目标，寻找最合适的救灾路线。最后通过实际计算结果的对比验证，说明了该方法的有效性。     

事故损失分析与综合评价

事故是来自系统和环境的风险,导致死亡、职业相关病征、伤害、财产损失或其他损失,危害人类的生产、生活和生存。对事故造成的损失进行分析与评价是事故处理的依据,也是安全管理的重要基础。分析了事故损失的多属性特征,确定了属性指标和评价矩阵,建立了基于TOPSIS的事故损失综合评价模型,并进行了实证分析。     

三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝位移反演分析与安全预测

本文研究了基于综合应用人工神经网络和演化算法的位移反演分析方法,并将此方法应用于三峡茅坪溪沥青混凝土心墙堆石坝的变形反演分析中。以茅坪溪一期工程原型观测成果为依据,反演出能够正确反映坝体变形特性的邓肯-张EB模型参数,从而预测了施工期末和蓄水期末该坝的变形特性,并基于总应力法研究了心墙水力劈裂破坏发生的可能性,为茅坪溪堆石坝运行期的安全生产提供依据。研究结果表明,茅坪溪心墙堆石坝不会发生水力劈裂破坏,该坝蓄水后虽然水压上升,但心墙仍是安全的。     

人员位置固定的公共场所分区疏散研究

通过将分区疏散转化为分配问题(Allocation Problem),并采用启发式的A*优化算法,对人员位置固定的公共场所分区疏散进行研究。进一步利用基于元胞自动机模型的大型公共场所人员疏散行为模拟仿真系统,在充分考虑公共场所中每个人员的状态、人员之间以及人员与周围环境的相互作用的前提下,对疏散分区的效果进行模拟;通过与未分区的模拟结果相比较,可以认为,分区疏散有助于人员快速疏散,大大缩短整体避难时间,而且基于移动路径搜索的分区更加切合实际。     

A CODED ALGORITHM FOR CAPACITY EXPANSION OF A WATER QUALITY MANAGEMENT SYSTEM1

ABSTRACT: This paper describes a mathematical model, an algorithm and a computer program that were specially developed to study the problem of a water quality management system undergoing a rapidly increasing environmental stress. The model output will determine the locations, sizes and the timing of construction of new treatment plants plus an overall treatment plant operating policy so that environmental standards are maintained at a minimum cost. The model, as formulated, is a 0-1 mixed integer programming problem which is solved by decomposing it into a capital budgeting problem (solved by Little's branch and bound algorithm) and an operational policy problem (solved by linear programming). The coded algorithm (in FORTRAN 10) has been tested with a semi-realistic example.     

人工神经网络在水环境质量评价中的应用

为了将人工神经网络应用于水环境质量评价，应用了人工神经网络Ｂ—Ｐ算法，构造了水环境质量评价模型，该模型应用于实例评价结果表明，人工神经网络用于环境质量评价具有客观性，通用性和实用性。     

TOPSIS法在大气环境质量评价中的应用

应用多目标决策中的TOPSIS法(即逼近于理想解的排序方法)对湖南长沙等十城市的大气环境质量进行评价,并与欧几里德贴近度法和上海指数法相比较,认为该评价方法对比较多个城市(或多个监测点,下同)的大气环境质量的优劣,比欧几里德贴近度法和上海指数法均优越.     

基于粒子群算法的城市垃圾中转站的空间布局研究

随着城市化的进程，垃圾处理设施成为影响城市化质量的重要指标。依据人们实际所关注的垃圾处理设施的总成本和负效应两个因素，在前人研究的基础上，建立了垃圾收运多目标模型，使得总成本和负效应最优化。根据模型设计了粒子群算法，该算法属于智能算法，且精度高，收敛快，在许多领域也得到广泛应用。用设计的粒子群算法并结合案例求出了Pareto最优解，给出三种决策方案，验证了模型和算法的有效性和可行性，为决策者提供了一种理论参考。