基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

基于信息融合与GM的石油罐区安全监控预测模型

近年来,石油罐区安全事故发生频率呈不断上升趋势。为有效增强罐区安全监控预警系统监测数据的可靠性,并实现对事故的早期预警,基于多传感器信息融合技术和灰色模型(GM)理论,建立出石油罐区安全监控预测模型。首先,研究了基于递推最小二乘法改进的最优加权融合算法,并将其作为一级(特征级)融合模型,其次,介绍分析了灰色预测理论及GM(1,1)模型的实现过程,最后建立出基于GA-BP神经网络算法的二级(决策级)数据融合模型,并得到石油罐区安全监控预测模型。     

矿井通风网络复杂度与风机控制力量化计算

为了探究矿井通风网络复杂度与风机控制力的关系,提出分支关联度、最小距离、通风网络复杂度和风机控制力的概念。利用vCad2.0进行数字实验,对网络复杂度与风机控制力的关系进行定量研究。结果表明:随着网络复杂度的增加,矿井通风系统的有效风量率减小,且认为该值减小到60%时,视为风机控制力的极限,此时网络拓扑结构为风机所能控制的最大网络复杂度。地面集中供风时,同时工作的中段数量存在上限,最大值为7。将结论用于某有色金属矿进行实证研究,找出该矿深部中段通风困难的原因,为矿井进一步整改提供理论依据。     

基于改进贝叶斯神经网络的航空公司安全敏感性分析

针对当下航空公司安全质量管理体系(Quality Management System,SQMS)中风险识别与可靠性改进的问题,提出了基于区间数学改进的贝叶斯神经网络的灵敏度分析方法。利用区间数学理论分析贝叶斯神经网络中各指标与整体安全质量状况的扰动关系,实现指标灵敏度分析。通过东方航空公司的实例分析,发现在对指标进行人工干预时组合指标干预效果较好,且安全管理体系实施后指标的灵敏度有明显向好的方向变化的趋势。     

一种基于GIS的地下洞室群风网解算可视化研究

为了实现地下洞室群火灾网络模拟的可视化,利用地理信息系统及C#语言研究开发了一种风网解算系统。该系统能实现通风网络图的绘制及自动编号、解算及显示火灾烟气可能蔓延的区域,并可为相关部门制定火灾应急救援预案时提供支持     

基于多源数据融合的石油罐区安全监控模型

由于单一传感器在石油罐区安全监控中容易受到外界因素影响从而产生误差,为提高传感器检测结果的可靠性和罐区安全监控预警的准确性,基于多源数据融合技术,建立罐区安全状态预警模型。首先,介绍了多源数据融合技术的3个层级:数据级融合,特征级融合和决策级融合,以及目前各领域常见的数据融合方法;其次,建立了基于最优加权融合算法的一级融合模型和基于BP神经网络算法的二级融合模型;最后,得到石油罐区安全监控数据融合模型,并为进一步的实践应用打下了理论基础。     

基于改进模体方法的国家应急组织合作网络基元比较

为分析和比较应对非常规突发事件过程中,由不同类型组织个体及其不同频次合作关系构成的应急复杂组织网络的微观结构特征,研究运用表征个体差异和关系强弱的改进模体分析方法,以中国和美国国家应急组织合作网络为例,比较分析其基元同构与异构特征。结果表明:中美应急组织系统不同类型的应急主导和支持组织构成的主要合作模式具有同构性,但子图结构数量分布具有异构性;考虑个体间关系频次差异,中美应急组织网络基元合作模式具有形式同构但相对数量分布异构的特征;比较而言,美国合作网络为分布式、分权化和关系型基元构型,中国合作网络具有集中式、集权化和契约型基元特征。     

基于BP神经网络的受限空间火灾联合探测方法

针对航空受限空间火灾探测高误报的问题,在现有技术成果基础上对多种火灾探测方式进行研讨,并提出1种基于BP神经网络技术的飞机机身内部受限空间火灾联合探测报警方法。该方法结合现有烟雾感应、气体传感器探测等常用火灾探测技术,以红外热成像探测为辅助手段,采用神经网络实现数据融合,对模拟实验舱火灾烟雾进行联合探测,在单一火灾探测方式基础上提高了探测准确率。     

施工组织正式网络结构特征对组织安全行为的影响关系研究

为提升建筑施工安全管理水平,探讨施工组织正式网络的结构特征对组织安全行为的影响关系。基于社会网络分析方法,引入安全沟通作为中介变量,建立施工组织正式网络结构特征、安全沟通和组织安全行为的假设模型。基于91个施工组织正式网络结构特征分析,使用多层回归分析方法检验假设模型。结果表明:网络密度、出度中心势和聚类系数均显著正向影响组织安全行为;中间中心势和平均路径长度均显著负向影响组织安全行为;入度中心势对组织安全行为影响不显著;安全沟通分别在出度中心势和中间中心势与组织安全行为的关系中起完全中介作用;安全沟通分别在密度、平均路径长度和聚类系数与组织安全行为的关系中起部分中介作用;安全沟通在入度中心势与组织安全行为的关系中未起到中介作用。     

基于人工神经网络的气体泄爆最大超压预测研究

为解决传统经验公式在预测气体泄爆中最大超压出现时的较大偏差或过于保守的问题,提出使用人工神经网络预测气体泄爆最大超压。基于124组实验数据,采用BP与RBF神经网络,通过优化算法计算与迭代循环对泄爆样本中的影响因素进行降维与选择,并确定2类神经网络本身在学习与计算气体泄爆样本时的相关参数。结果表明:PCA（主成分分析法）在当前样本条件下的降维效果较差,而通过迭代对比确认气体泄爆样本中的5类特征全部保留时神经网络的训练模拟效果最好;通过对124组实验数据进行随机挑选训练集与测试集的训练模拟结果发现,神经网络对气体泄爆中最大超压的预测效果较好;通过对比Molkov提出的和经Fakandu等改进的NFPA 68经验公式以及2类神经网络的预测结果表明,神经网络相比于传统气体泄爆经验公式具有明显优势。