基于证据理论的煤矿瓦斯涌出组合预测

为提高煤矿瓦斯涌出量预测的准确度,引入证据理论组合预测方法。根据瓦斯涌出量及其主要影响因素间的实验数据,采用3个不同的粒子群神经网络模型对涌出量进行初步预测。并由BP、RBF网络对预测误差及预测点的影响因素进行分析建模,以获取每个模型的可信度。再利用证据理论对其进行合成,确定组合模型的权值,最终实现对瓦斯涌出量的组合预测。实例结果表明,该组合预测方法的平均绝对误差、均方误差分别为18.5%、5.8%,均小于神经网络组合法及等权平均法的相应预测误差,适用于煤矿瓦斯涌出量预测。     

基于主成分分析法的危险货物运输企业安全评价

为更准确地评估危险货物运输企业安全等级以降低其运输风险,提出基于主成分分析法(PCA)的危险货物运输企业BP神经网络安全评价模型;在从人-机-物-环境-管理角度构建危险货物运输企业安全评价指标的基础上,分别利用该模型和其他3种模型对3家实例企业进行仿真评价和对比分析。结果表明,该模型的评价结果与期望值间的相对误差约为0.5%～1.2%,计算精度优于其他模型,且具有计算量小等特点。     

地震灾害紧急救援可支配交通链路选择研究

如何通过科学的算法提前获取决定路网通达性的关键链路,即可支配链路,从而可通过各方面养护措施提高可支配链路的抗震能力,保证震后救援运输的顺利进行。提出可支配链路的相关概念,基于矩阵结构的计算方法与原理,并应用算例进行验证。通过选取云南省保山市隆阳区的部分目标区域来进行震后救援路网的支配性链路计算,同时针对地震发生后的特点,综合考虑医疗救援、火灾救援及紧急物资救援3方面的综合救援需求,获得该区域路网的可支配链路。研究结果表明:结合震后实际救援需求,将需求点扩展为多个需求点,能够进一步获得在多个需求点基础上的可支配链路。因此,利用矩阵结构获得可支配链路的方法,能够综合需求点数量和概率临界值的进一步调整,进一步优化计算结果。     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。     

职业卫生信息化网络平台研究

当前我国职业卫生监管工作存在薄弱环节、监管手段相对落后,难以满足我国职业病防治工作形势的需求。将信息化技术应用于职业卫生监管,可有效提高职业卫生监管工作的科学性和有效性。阐述了职业卫生信息化网络平台建设的必要性,提出了职业卫生信息化建设的整体框架,分析并论述了具体建设内容以及建设过程中应注意的几点问题。     

工程项目现场安全标志有效性评价

为改善工程项目现场作业安全状况,需要对安全标志的有效性进行评价。通过划分施工人员的认知行为阶段,从人机工程学系统优化的角度构建安全标志有效性评价指标体系,确立指标打分规则,采用网络层次分析法(ANP),运用超级决策(SD)软件确定指标权重、综合评分,并加以示例说明。结果表明:安全标志的有效性受注意阶段的显著性、识别阶段的可理解性、判断阶段的安全倾向性和行为阶段的易遵守性交互影响,其中,安全倾向性权重值最高。     

人工神经网络用于铅的化学形态模拟计算

用前馈线性网络法求解水体系中Ｐｂ（２＋）与ＯＨ－之间的反应常数，不同训练算法对求解结果的精度、收敛速度及权值均有影响．结果表明，批处理算法的精度最好，权值不出现负值，但运算时间最长；在线算法的精度虽不如批处理算法，而比数据变换－在线算法好，权值有时会出现负值．运算时间较长；数据变换－在线算法的优点是运算时间短，但相对误差较大，权值出现负值的机会多。采用反馈网络模拟计算铅的各种化学形态的浓度．用物料核算的方法对反馈网络模型进行检验表明，此种模型用于平衡计算是可行的，详细分析了理论模拟和实验曲线的差异的原因，温度的影响最小，在４＜ｐＨ＜９时，ＣＯ有重要的影响．在国代检验时，ｎ值取整所引入的误差的影响亦不可忽视。从本文的结果可以看到，采用前馈网络和反馈网络相结合的方法考察水体中的化学形态是可行的．从而为解决这一类问题提供了一种可能的途径．     

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。     

Evaluation of ecological network analysis: Validation of output

Ecological network analysis (ENA) is a modeling approach increasingly being used to evaluate food webs and provide an ecosystem-based approach to resource management. Unfortunately, validation of ENA output is rarely performed. This study represents part of a larger effort to critically evaluate ENA. Here we validate ENA output using stable isotope analysis (SIA), and where validation is not met, determine the effects of modifying trophic networks to reflect validation.     

Importance of jumbo squid Dosidicus gigas (Orbigny, 1835) in the pelagic ecosystem of the central Gulf of California

The Humboldt squid is an important predator in the pelagic ecosystem of the central Gulf of California and the commercial catch of this species has increased over the past decade, probable due to a decrease of several top predators (sharks, large pelagic fish and the marine mammals) and the optimal feeding conditions in this area. Its high abundance and important position in the pelagic food web was quantified through two trophic models of the pelagic ecosystem of the central Gulf of California. Models represented conditions in 1980 and 2002, to document the decadal changes in ecosystem structure and function. The models were composed of 18 functional groups, including marine mammals, birds, fish, mollusks, crustaceans, and primary producers. Model results show direct negative effects on principal prey groups such as myctophids and pelagic red crab and positive effects on sharks, marine mammals and specifically sperm whales. It thus appears that the jumbo squid has an important role in the ecosystem and plays a central part in the overall energy flow as main food item for most top predators, and due to its predation of organisms on lower tropic levels.