1种基于CCRP火灾情况下的动态疏散算法

为在火灾发生时给逃生人群规划最优的安全疏散方案,基于CCRP算法开发1种火灾情况下受容量限制的动态疏散算法。该算法模型将发生火灾的建筑布局信息表达成节点连接弧形式,鉴于可预测危害蔓延对火灾逃生过程中疏散通道封锁时间的影响,为建筑网络图上的节点赋予“危险时刻”属性,逃生人员通过节点的时刻必须小于该节点的“危险时刻”才能规避火灾危险;基于eclipse软件平台,通过动态疏散算法与相似Dinesh算法应用实例对比仿真分析,验证基于CCRP的动态疏散算法的可行性与优越性。结果表明:通过该算法计算出的逃生路径保证逃生人员在最短时间疏散出去;且其具有安全性高和耗时少等优点。     

A beetle antennae search improved BP neural network model for predicting multi-factor-based gas explosion pressures

A gas explosion in an underground structure may cause serious damage to the human body and ground buildings and may result in huge economic losses. The pressure of the gas explosion is an important parameter in determining its severity and designating an emergency plan. However, existing empirical and computational fluid dynamics (CFD) methods for pressure prediction are either inaccurate or inefficient when considering multiple influencing factors and their interrelationships. Therefore, for a more efficient and reliable prediction, the present study developed a multifactorial prediction model based on a beetle antennae search (BAS) algorithm improved back propagation (BP) neural network. A total of 317 sets of data which considered factors of geometry, gas, obstacle, vent, and ignition were collected from previous studies. The results showed that the established model can predict pressures accurately by low RMSE (43.4542 and 50.7176) and MAPE (3.9666% and 4.9605%) values and high R² (0.7696 and 0.7388) values for training and testing datasets, respectively. Meanwhile, the BAS algorithm was applied to improve both the calculation efficiency and the accuracy of the proposed model by enabling a more intelligent hyperparameter tuning method. Furthermore, the permutation importance of input variables was investigated, and the length (L) and the ratio of length and diameter (L/D) of geometry were found to be the most critical factors that affect the explosion pressure level.     

矿井通风网络压能图节点分层算法研究

为解决人工绘制矿井通风网络图与压能图工作量繁重的问题,基于对矿井通风网络图与矿井通风压能图的特点与作用的研究,提出了具有通风网络图与压能图部分特点的矿井通风网络压能图的概念及其特点与作用。采用分层算法实现对矿井通风网络压能图中各节点纵向相对位置的确定,为避免巷道两端节点压能值因取整相等时被分到同一层的问题,提出运用最长路径算法对各巷道节点进行第1次分层,再利用各节点的相对压能值进行2次分层的绘制方法。构造以分层算法绘制通风网络压能图的整体框架,为实现矿井通风网络压能图的自动绘制提供了技术支持。     

1种机器人工作区域协同搜索避障巡检策略

为解决工作区域搜索待操作目标的不确定性以及单一策略无法解决障碍物区域多搜索目标遍历与避障的问题,提出1种随机与固定搜索相结合的协同巡检策略。该策略在重点监测点通过引入非线性收敛因子及动态权重策略的改进灰狼优化算法遍历多任务点进行固定路线搜索;在非重点监测区域为差速转向移动机器人赋予三视野扫描线,并运用其灵活转动的特点进行随机路线搜索;通过交互式人工标记的方法定位搜索目标点并对其进行标记,运用改进灰狼优化算法对标记出的多目标点进行遍历顺序规划及D*算法避障到达;通过5个国际通用工程函数仿真测试改进的灰狼优化算法。结果表明:改进的灰狼优化算法能加快收敛速度,增强模型的求解精度,加强算法的稳定性,同时验证随机与固定相结合的区域协同搜索避障巡检策略的有效性。     

基于AGNES算法优化BP神经网络和GIS系统的大气污染物浓度预测

建立了大气污染物浓度与影响因子之间的BP神经网络,对城市中各监测点位的次日大气污染物浓度进行预测,采用GIS的插值分析进行污染物空间分布预测,其中BP神经网络的输入向量采用AGNES算法进行处理。以太原市区SO2、PM10浓度预测为例,选择气温、湿度、降水量、大气压强、风速和前5天的污染物浓度等10个参数训练BP神经网络,结果表明,BP神经网络的训练效果较好,预测结果与实际浓度显著相关,R2分别为0.988、0.976;结合太原市8个监测点位的污染物浓度预测值,运用GIS空间差值法绘出SO2、PM10的浓度分布预测图,该图与实际情况大体符合,并且与国控大气污染企业的分布显著相关,Pearson相关系数分别为0.969、0.949。     

基于激光雷达分析一次重霾过程混合层高度

为深化对冬季重霾天气大气混合层高度的认识,利用Mie散射激光雷达观测了成都市2014年1月23日至2月4日一次典型重霾天气过程。基于Mie散射激光雷达探测获取的后向散射系数,使用SBH99算法计算了该过程的混合层高度,并系统分析其演变特征及其与气象因子的关系,研究结果表明:将激光雷达探测的混合层高度与探空曲线表征出的混合层高度进行对比分析,结果显示两者具有较好的一致性,相关系数为0.893 4;此次重霾过程中,混合层高度平均值较低,约378 m;霾天气发生后,混合层高度显著下降,并且混合层高度的最大值与最小值之间差距缩小,日变化波动不明显;混合层高度的发展与空气温度的变化趋势呈正相关关系,与相对湿度呈负相关关系。     

基于数字图像处理的人员运动参数提取方法研究

针对人员疏散研究中提取疏散场景行人运动参数的需要,采用数字图像处理技术对记录行人运动的视频进行了处理.首先对背景进行混合高斯建模并提取前景,然后采用mean-shift算法对视频中彼此相连的多个行人目标进行有效地聚类分割并准确地跟踪每个行人,得到了包含有行人运动特性时空信息的运动轨迹,利用轨迹得到了行人在行进过程中的速度变化特征.结果表明该文所提出方法可以方便、快速、准确地提取人员运动特性参数,可望对提取人员疏散实验以及真实场景中行人运动的基础数据,如速度、密度、流量等提供有效的技术手段.     

Valuation of crop genetic resources in Kaski, Nepal: farmers' willingness to pay for rice landraces conservation

Crop genetic resources constitute an important aspect of biodiversity conservation, both because of their direct value to the farmers and due to their indirect global value. This study uses the contingent valuation method to document the economic value of crop genetic resources based on the farmers' willingness to pay for conservation. A total of 107 households in Kaski, Nepal were surveyed in November 2003. Their mean willingness to pay was USD 4.18 for in situ and USD 2.20 for ex situ conservation per annum. Landholding size, household size, education level, socio-economic status, sex of respondent, number of crop landraces grown, and knowledge on biodiversity influenced the willingness to pay for in situ conservation, whereas only landholding size and household size influenced the willingness to pay for ex situ conservation. The respondents were willing to contribute more for in situ than ex situ conservation because of the additional effect of direct use and direct involvement of the farmers in in situ conservation. This study supports the view that economic valuation of crop genetic resources can assist the policy makers in setting conservation priorities.     

城市应急物资配送路径支路限流模型研究

为科学、及时、合理地对城市应急物资进行调度,综合考虑突发事件发生后道路的实时通行状况,通过改变道路交通的交叉口限流以及物资运输路径,以最小化配送时间和成本为目标,构建1套完整的应急交通管制模型,使得所需的应急物资在被要求的最短时间窗内抵达受灾点;利用遗传算法进行编码设计求解模型,并通过仿真分析,设计配送路径的交叉口的支...     

免疫进化算法反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子

通过对大气消光系数进行组分分解,并借助米散射理论,构建了以均匀混合气溶胶吸湿增长因子为唯一变量的目标函数.进一步利用免疫进化算法优化该目标函数,提出了一种针对均匀混合气溶胶吸湿增长因子的反演算法.基于成都市2017年10~12月浊度计,黑碳仪和GRIMM180环境颗粒物监测仪的地面逐时观测资料以及该时段同时次的环境气象监测数据（大气能见度,相对湿度RH和NO₂质量浓度）,评估了算法的性能及其适用性.结果表明：对所有测试样本而言,反演均匀混合气溶胶吸湿增长因子的免疫进化算法均能快速收敛到全局最优解.建立了成都地区秋冬季均匀混合气溶胶吸湿增长模型,该模型显著提升了环境条件下气溶胶散射系数的模拟精度,其模拟值与实测值之间的平均相对误差仅为12.7%.该反演算法的普适性可为气溶胶吸湿性及其辐射强迫效应的后续研究提供算法保障.