城市污水处理厂市场化运营的思考

根据目前城市污水处理厂建设与管理中存在的主要问题，以博兴县城市污水处理厂为实例，提出了城市污水处理厂建设、管理、与运营的一些思考，对污水处理厂的规范化建设管理，完善有关法律制度，推进城市污水处理市场化、产业化健康发展有着积极的指导作用。     

浅谈曲阜市生态工业建设

生态工业建设已成为21世纪工业发展的主要方向和追求目标.曲阜市应紧紧抓住新的发展契机,结合自身实际,发展生态工业,提高城市竞争力,树立自身的发展特色,采取生态工业园区建设,经济开发区建设,高新技术产业建设,完善和提升传统产业等措施,以促进曲阜市工业发展的良性循环,实现可持续发展.     

西江年最高水位的神经网络预报模型

对西江洪水发生的特征进行分析表明，洪水发生频率高，具有明显阶段性特征，并与流域面雨量密切相关。利用前期环流场、海表温度（SST）场及环流特征量资料选择初选预报因子，然后对初选预报因子作EOF分解构造综合预报因子，结合人工神经网络方法建立了西江年最高水位预报模型，并对预报模型进行独立样本试验。结果表明，该预报模型对历史样本拟合精度高，试报效果明显好于传统的逐步回归模型，可在汛期预测业务中应用。     

基于河网水系变化的水灾危险性评价——以永定河流域京津段为例

城市化过程中不合理的土地利用导致河道填塞、河网缩减现象普遍，城市水灾增加。基于灾害系统思想，构建了基于河网水系变化的水灾危险性评价体系，并以永定河京津段为例进行了实证分析。结果表明：（1）近40年来研究区水系结构简单化趋势明显，河道长度减少了20．5％，条数减少了36．4％，水系调蓄能力下降，在同样的致灾强度下水灾危险性加大；（2）在假设暴雨重现期为50年的条件下，经济密度差异决定了水灾潜在危险区的空间格局，居民用地将成为水灾重度危险区；平原段水灾重度危险区占5．7％，中度危险区占33．1％，滨海段重度危险区占13．9％，中度危险区占26．8％。研究结果可为区域综合减灾、水灾预报提供依据。     

基于模糊评判人工神经网络的重大危险源辨识研究

国家已经制定了重大危险源辨识标准,辨识依据是危险物质的数量,主要适用于化工行业.本文对于国家重大危险源辨识标准不适合的行业,结合各行业发生事故的特点和工艺特征,综合利用模糊评判法和人工神经网络,辨识企业内存在的重大危险源.在某化工厂进行了检验,实践证明了方法的科学性和合理性.     

桥梁施工过程的布拉格光纤光栅安全监测技术

为了安全可靠地建好每座大跨桥梁,就要对每座桥的施工过程进行安全监测,传统的安全监测方法是采用电测技术,由于抗电磁干扰性差等原因,测试的数据真实性差。笔者在布拉格光纤光栅的传感原理、室内悬臂梁试验和埋设工艺的研究基础上,成功地在黑大公路牛头山大桥上布设了布拉格光纤光栅应变传感器,为对比布拉格光纤光栅的监测结果,埋设了应变砖测试混凝土的应变,监测了该桥预应力混凝土连续梁先简支后连续施工的全过程,施工监测结果表明:布拉格光纤光栅监测大桥施工结果准确、稳定和可靠,同时证明该光纤光栅测试技术可以用于桥梁施工过程的安全监测且结果明显好于传统的电测技术。     

BP神经网络技术在交通工具火灾预警中的应用

通过对交通工具火灾成因机理以及现有典型交通工具火灾实例的分析研究,建立了预警评价指标体系。根据非线性理论和模式识别原理以及交通工具火灾的特点,采用基于BP神经网络的智能灾害诊断方法,对交通工具火灾发生的可能性和危险性进行评估和预测。研究表明:BP神经网络方法是解决非线性系统问题的一种有效方法,与传统的预警方法相比,该方法具有速度快、效率高、可信度好、自学能力强等特点。采用BP网络进行交通工具火灾预警时,只需输入影响交通工具火灾发生的相关指标因素,网络便可在较短的时间内得出可靠的预警结果。     

基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型

以消防安全工程学与系统安全工程理论为基础,结合我国城市发展特征及消防安全管理状况,建立了城市区域火灾风险评价指标体系;针对神经网络易陷入局部极小而引起评价指标权值分布不合理的缺陷,提出了基于神经网络和遗传算法的城市火灾风险评价模型,该模型以火灾发生的可能性以及灾后的严重程度为输入单元,火灾风险等级为输出单元,采用误差反算法训练BP网络,最终得出火灾风险等级范围,有效地解决了城市火灾的动态性和非线性特征;研究实例证明了该模型的有效性,可为城市的消防安全管理提供确实可行的参考依据。     

兵器工业建设项目安全评价研究

兵器工业自身固有的特殊性和高危险性，决定了其开展安全评价的必要性。本文陈述了兵器工业安全生产形势和安全评价的发展，对安全评价机构选择、评价双方关系、企业态度、安全监管等问题进行了探讨，并提出需要关注的问题。     

基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型

为提高船舶动力装置安全综合评价水平，依据人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略，将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法，并以实例论证了此方法的可行性。