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。     

道路危险货物运输路线优化评价研究

道路危险货物运输中最重要的问题是如何保障运输过程的安全。通过对危险货物运输路线优化评价的讨论，建立了道路危险货物运输路线优化评价指标体系，提出了用模糊综合评价法建立优化模型，并对陕西关中地区到陕西南部地区的三条主要运输路线进行优化比较研究。     

基于模糊聚类关联分析法的煤与瓦斯突出程度分析

运用模糊聚类分析方法对煤与瓦斯突出的样本集合进行分类,建立了不同突出程度的模糊模式.用关联分析确定待分析样本与模式的关联程度,以此预测预报样本的煤与瓦斯突出危险程度.实例分析表明,与模糊聚类分类后、将模式与待预报样本组成新样本集合进行聚类分析并以此分类结果进行预报的方法相比,这种预报方法不仅可靠程度高,而且能定量描述待报样本与模式的亲和程度.     

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.     

以人为因素为中心的航空安全多级模糊综合评价

在航空安全中,根据SHEL模型,以人为因素为中心,列出影响航空安全的一级和二级指标进行多级模糊综合评价,得出各指标对航空安全的影响权重,从而采取相应措施,即加强组织内的横向纵向沟通交流,加大机务方面的培训力度,严格按照标准操作程序,形成公正合理、积极向上的企业文化,以提高航空安全.     

模糊综合评价法在道路运输企业安全评价中的应用

我国道路运输企业交通安全形势比较严峻,推行道路运输企业安全综合评价是降低道路运输企业交通事故的有效途径之一.本文运用Delphi法和AHP法建立了道路运输企业安全层次分析模型,构建了安全综合评价指标体系.选用基于"差动"原理的赋权法--G1法计算各指标的权重,应用模糊综合评价法对其进行安全综合评价.采用平均加权法对评价因素的各项指标进行量化处理,从而得到道路运输企业安全的综合评价结果.最后,对陕西省一家道路运输企业进行了实际验证,比较真实地反映了此企业的安全状况.     

煤矿员工安全行为的模糊综合评价方法与应用

本文通过研究构建员工行为评价指标体系和层次分析(AHP)-模糊综合评价模型对企业员工行为安全状况予以定量测量。在此基础之上,提出了基于各层次指标的评价分值,以量化煤矿各层次员工和全体员工的行为影响因素指标间的关系,为制定安全对策以减少员工不安全行为提供科学依据,提高安全管理水平。     

城市建筑施工对周围老式建筑物影响的研究

城市建筑施工尤其是深基坑施工会对周围的老式建筑物产生影响,支护结构设计、止水降水措施、工程监测等处理不当是这种影响的主要原因。本文结合典型实例,利用模糊综合评价法对施工影响进行研究,并提出相应的防护措施。     

驾驶员脑电模糊熵与酒后驾车交通事故倾向相关性研究

少数驾驶员适度饮酒后安全驾驶能力不降反升和不同人对酒精作用存在个体差异的事实表明:利用血液酒精浓度(BAC)判定酒后驾车行为的技术方案存在不足。为探索新型量化参数,结合酒后状态诱发试验和模拟驾驶测试,测取12位驾驶员不同程度饮酒后的脑电(EEG)和规范化交通事故倾向指标。结果发现:随着饮酒量的增加,驾驶员左额叶区EEG的瞬时复杂度和长时周期度都增加。结合模糊熵算法构造并计算EEG特征参数。相关性分析表明:在驾驶员从未饮酒到重度饮酒的过程中,其左额叶区EEG模糊熵和规范化事故倾向指标间的平均相关系数为0.76,二者正相关。因此,根据该模糊熵变化能判断其酒后安全驾驶能力的变化。