基于机器学习的热释放速率实时预测方法

火灾态势的实时感知对提升消防救援指挥与决策水平有非常重要的意义。为实现火源热释放速率的实时预测,通过丙烷气体燃烧实验获取火焰体积和高度的实时数据,选取MATLAB中精细高斯SVM做分类训练,建立了基于图像处理的热释放速率预测模型。结果表明,训练完成后的模型可以根据3 s内的火焰体积/高度数据预测得到实时的燃料流量,获取相应的火源热释放速率。该预测模型在已知数据集和未知数据集上都表现出了较高的准确性,为火灾态势发展预测提供了理论和技术基础,有很好的应用前景。     

信息量融入GA优化SVM模型下的地质灾害易发性评价

地质灾害易发性评价是防灾减灾工作部署、灾害预警以及风险管控的基础,针对评价因子在量纲、性质等方面的差异以及评价模型的适用性、准确性等问题,以陕西省子长市作为研究区,引入信息量(information value, INF)模型与遗传算法(Genetic Algorithm, GA),提出一种信息量融入GA优化支持向量机(Support Vector Machines, SVM)模型的地质灾害易发性评价方法。首先,从研究区的地形地貌、地质环境、生态环境三个方面选取坡度、坡向、河流距离、土地利用类型等9个评价因子,利用INF模型将各评价因子量纲进行统一,构建样本数据集;然后,利用GA迭代求解SVM关键参数c和g的最优值;最后,将全区点集属性数据代入训练好的模型中求解并输出子长市地质灾害易发性指数值,将该值代入ArcGIS软件得到地质灾害易发性区划图,并采用受试者工作特征(Receiver Operating Characteristic, ROC)曲线对模型预测结果的精度进行检验。结果表明：采用信息量融入GA优化SVM模型得到的子长市地质灾害易发性评价结果的准确率为93%,优于INF模型和...     

基于RS-MSWOA-LSSVM的油气管道失效压力预测

油气管道受多种因素的影响会发生管壁减薄、管道破裂等现象,为提高管道失效压力的预测精度,提出一种基于RS-MSWOA-LSSVM的油气管道失效压力预测模型。首先,采用粗糙集(RS)属性约简提取关键特征,以优化预测模型的输入变量;然后,采用混合策略下的鲸鱼优化算法(MS-WOA)对惩罚因子C和核函数参数σ²进行寻找,并将优化后的参数代入最小二乘法支持向量机(LSSVM)进行预测,得到最优解;最后,引入均方误差、均方根误差、平均绝对误差和决定系数(R²)4个评价指标,对LSSVM模型、WOA-LSSVM模型和RS-MSWOA-LSSVM模型的预测精度进行了对比评价。结果表明：RS-MSWOA-LSSVM模型与另外两种模型相比,其预测结果的R²提升至0.996 8,均方误差降至0.063 9 MPa,均方根误差降至0.252 8 MPa,平均绝对误差降至0.222 3 MPa,说明该模型的预测结果与实际结果的拟合度更高,且预测精度优于其他两种模型。该研究结果可为油气管道失效压力的预测与管道的安全防护提供技术支撑和决策依据。     

主观社会支持对建筑工人心理及不安全行为的影响

为降低受主观社会支持(SSS)影响而导致的建筑工人不安全行为(UB),从主观社会支持角度探索建筑工人的心理状态及其与不安全行为的结构关系.通过文献分析主观社会支持、主观幸福感(SW)、偏执心理(PP)、安全意识及不安全行为的基本关系,构建主观社会支持下建筑工人不安全行为发生的假设模型;通过调研获得有效问卷371份,并采...     

发达国家创业金融政策介绍

发达国家为了促进创业实施了包括贷款、信用担保在内的创业金融政策,政府融资成了中小企业筹集资金的一个重要渠道,这些政策成为了后发国家学习的样本。但是在发达国家中,对创业金融的必要性、直接贷款形式和信用担保制度展开等问题仍存在争论,很多国家的信用担保制度在运营中都遇到了“收不抵支”的问题。     

突发社会安全事件预警系统的设计与实现

突发社会安全事件易对社会秩序和社会稳定造成重大负面影响,因而及时、有效的预测与预警突发性社会安全事件,对于确保社会平稳运行具有重大的现实意义。基于突发社会安全事件的处置流程需求、数据需求和功能需求,本文首先提出了突发社会安全事件预警系统的体系结构;然后在深入分析群体性事件、突发公共卫生事件引发的社会安全事件和严重刑事案件的不同特点的基础上,设计并实现了突发社会安全事件预警系统。实验证明该系统可以预测不同社会安全事件的发展趋势,并为决策人员提供预警显示和合理化的处置方案。     

基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价

提出了基于支持向量机的飞行安全隐患危险性评价方法,建立了支持向量机模型。并以飞行安全隐患危险性评价的基本要素为输入节点,以评价结果作为输出节点,对空军某部的飞行安全状况进行了评价。结果表明:对于飞行安全隐患危险性评价问题,支持向量机方法较传统神经网络方法精度更高,速度更快,实际应用中也更易于实现。     

各地积极推进《就业促进法》配套法规制定工作

为了深入贯彻实施《就业促进法》,各地积极推进《就业促进法》配套法规制定工作。2008年底以来,江苏、天津、河南、江西、宁夏、湖南、吉林等地先后出台了促进就业方面的地方性法规或政府规章。这些地区结合本地经济社会发展的实际,对《就业促进法》规定的促进就业政府责任、政策支持、就业服务和管理、就业援助等内容作了进一步细化,为稳定和促进就业发挥了重要作用。     

基于支持向量机的煤与瓦斯突出预测研究

为准确预测矿井煤与瓦斯突出的危险性,针对煤与瓦斯突出样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在煤与瓦斯突出预测中的应用这一问题,利用支持向量机在小样本情况下具有较强识别能力的特点,提出了煤与瓦斯突出的支持向量机预测方法。对煤与瓦斯突出影响因素进行灰关联分析,提取特征向量。选用典型突出矿井的煤与瓦斯突出实例作为学习样本,以云南恩洪煤矿的突出实例作为预测样本,将支持向量机预测结果与其他预测结果进行对比。结果表明支持向量机模型能够满足煤与瓦斯突出预测的要求。     

《刑法修正案(十一)》对危害生产安全犯罪的重大调整

2020年12月26日,第十三届全国人大常委会第二十四次会议审议通过《中华人民共和国刑法修正案(十一)》(以下简称《刑法修正案(十一)》),围绕低龄未成年人犯罪、公共卫生刑事保障、惩治金融乱象等群众关注的突出问题,对刑法作出修改完善,自2021年3月1日起施行。