影响铁路职工不安全行为的因素研究

职工不安全行为是导致铁路事故的重要因素之一,为了预防和控制铁路职工的不安全行为,减少人为事故的发生,从个体、环境、设备和管理4个维度对影响职工不安全行为的因素进行分析并建立铁路职工不安全行为的影响因素指标体系,应用网络层次分析法对各因素的影响程度进行量化分析.结果表明:作业制度、激励机制、安全意识、安全教育、安全文化、...     

基于贝叶斯网络模型的船舶搁浅事故分析

根据海上交通安全事故统计数据显示,船舶搁浅事故是主要的海上交通安全事故之一。为了研究船舶搁浅事故的发生机理,收集了我国东部海域部分海事局辖区的船舶搁浅事故样本。首先从人为因素、环境因素和船舶因素三方面分析导致船舶搁浅事故的原因,确定网络节点。然后找出每起搁浅事故的事故链,并建立船舶搁浅事故贝叶斯网络模型。再对建立的贝叶斯网络模型进行仿真,选取21起船舶搁浅事故对建立的模型进行验证,确定模型的有效性。最后,利用HUGIN软件找出船舶搁浅事故各影响因素的致因概率,得到导致船舶搁浅事故的致因链。在人为因素方面,瞭望不当和不熟悉航道情况占据的比例最高;在船舶因素方面,舵机设备故障对船舶搁浅事故影响最大;在环境因素方面,风/浪/流对船舶搁浅事故影响最大。     

厦门市环境监测管理信息系统开发

以厦门市环境监测管理信息系统为例，介绍了计算机管理信息系统在环境监测业务管理方面的应用，探讨了市级环境监测部门合理的信息管理构架。     

我国生态环境监测网络建设成效与展望

2015年中央全面深化改革领导小组审议通过《生态环境监测网络建设方案》,推动全国生态环境监测网络建设取得重大成就.对照《生态环境监测网络建设方案》提出的"全面设点,完善生态环境监测网络"方面的任务与要求,对生态环境监测网络建设成效进行客观评估,并对生态环境监测面临的形势与不足进行了深入剖析.针对加强生态环境监测网络建设...     

基于复合LSTM模型的PM2.5浓度预测

在对淄博市19个空气质量监测站点监测数据进行分析后,提出了一种基于机器学习的复合模型——灰色关联度分析(GRA)-改进的完备总体经验模态分解(ICEEMD)-长短期记忆网络(LSTM)模型。通过分析淄博市2019年大气污染物和气象数据,选用LSTM模型预测PM_2.5浓度。由于传统单一模块机器学习模型具有训练时间较长和预测精度较低的问题,提出了复合LSTM模型。该模型由3部分组成：GRA,用于PM_2.5浓度影响因素变量筛选;ICEEMD,用于PM_2.5分解、分量筛选和原始大气污染物及气象数据处理;LSTM,用于PM_2.5浓度预测。预测结果表明：淄博市中部丘陵地带PM_2.5浓度高于南部山区和北部平原,东部高于西部;淄博市逐月PM_2.5浓度呈“U”形分布,1月最高,8月最低;淄博市PM_2.5浓度受PM₁₀和CO影响较大,受湿度和温度影响较小。对比单一LSTM模型和GRA-LSTM模型,GRA-ICEEMD-LSTM模型...     

江苏省防震减灾信息网络主页的实现

介绍了江苏省防震减灾信息网络主页的设计方案 ,探讨了Web服务器的选择、浏览器兼容性问题、网页内容与结构布局、地震数据的动态交互 ,HTML/DHTML功能扩展及网络安全 5个方面的问题。重点讨论了防震减灾信息与数据的Web实现和网络安全。     

水环境有机污染物预测的径向基函数网络模型

水环境中有机污染物的扩散迁移是一个由多种因素影响的复杂的非线性过程，根据河流有机污染物的浓度与其影响因素之间存在的映射关系，以实际监测数据为基础，建立了一个水环境有机污染物浓度预测的径向基函数网络模型，实例验证表明，该方法预测精度较高，具有一定的应用与推广价值。     

有色金属大气腐蚀网络数据库及共享系统开发

利用现有环境试验网站材料腐蚀数据和环境腐蚀数据并加以整理,在Unix操作系统环境下,采用Oracle数据库管理系统,设计和创建了材料大气腐蚀网络数据库中的有色金属材料子库.并在此有色金属材料大气腐蚀数据库的基础上,运用Java语言以及Spring、Hibernate等Java开源项目,编程设计、开发创建了B/S结构的数据库的共享系统.共享系统包括网络数据库管理系统和查询系统两大部分,易于扩展,操作方便,功能强大,可实现材料环境腐蚀数据的共享.     

环境应急网络视频监控系统设计

文章分析了当前我国环境应急监测的现状,阐述了在环境应急监测中加强信息技术应用的重要性和必要性,介绍了视频监控技术的发展演变过程以及网络视频监控技术在环境应急监测中的优势,提出了基于3G网络视频监控技术的环境应急监测系统,主要由前端视频采集、3G传输网络、指挥中心、监控客户端等四部分组成,可以将事故现场的视频监控信号快速发送至各级指挥中心,提高应急处置效率。     

基于无线传感器网的噪声监测系统设计及应用

噪声污染严重危害着人类的身心健康与生活质量,基于物联网技术拓展噪声监测方法的研究对当前我国城市环境噪声污染控制具有重要的指导意义。从噪声监测同步、联动、实时的需求出发,利用无线传感器网络技术中的ZigBee技术,结合地理信息系统,设计了基于无线传感器网络的噪声监测系统,并将该系统应用于某科研单位园区噪声污染的联网监测。实验结果表明,基于无线传感器网络的噪声监测系统的监测结果可以反映噪声污染的真实情况,可以作为治理噪声污染对策的依据。