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201.
针对我国生物质气化发电行业的现状,总结诸多风险的影响因素,建立了我国生物质气化发电行业综合风险评价体系。该评价体系主要包括5个一级风险影响因素:市场风险、技术风险、安全风险、管理风险、环境风险,每个一级影响因素包括4个二级风险影响因素。由层次分析法获得各个一级影响因素和二级影响因素的权重值,根据所构建的评价集和评分标准,结合模糊综合评价法对我国生物质气化发电行业现状的综合风险等级做定量定性分析。综合风险评价研究结果表明,生物质气化发电行业处于"较高"的风险等级,与实际情况相符。综合风险评价体系的构建合理,所建立的评价方法以及相应对策分析可为决策者提供参考依据。 相似文献
202.
203.
为提高模糊系统事故定量风险管理水平,将三角模糊数与贝叶斯网络相结合,提出基于BN的模糊系统事故风险管理辅助分析方法.首先通过致险机理分析确定风险事件各致险因子,在此基础上构建贝叶斯网络(BN),致险因子的先验概率用三角模糊数进行处理;然后利用BN的推理技术对风险事件进行概率预测、致因诊断和致险因子重要度分析;最后以某化工企业储油罐体火灾爆炸事故为例,应用该方法进行实证研究.结果表明:该方法能定量预测风险事件发生概率以界定风险等级,致因诊断能快速查明最可能的致因因素及其组合,重要度分析能找出系统薄弱环节以明确风险管理控制要点,从而为模糊系统事故风险管理提供辅助决策支持. 相似文献
204.
集合经验模态分解在长江中下游梅雨变化多尺度分析中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于长江中下游流域5个梅雨监测站1961~2012年的日数据,利用集合经验模态分解(EEMD)方法,对研究期内梅雨时间序列进行多尺度的分析,探讨其在不同时间尺度上的振荡模态结构特征。结果表明:近50多年来,长江中下游梅雨变化呈现出显著的年际和年代际尺度振荡特征,在年际尺度上表现出准3 a和6 a的周期变化,而在年代际尺度上显示准13 a和24 a的周期变化;各分量方差〖JP2〗贡献率显示,年际振荡在梅雨长期变化中占据主导地位;自1961年以来,EEMD分解的梅雨长期变化趋势表现出先增加后减少的倒“U”型特征,其中1961~1985年呈上升趋势,1985~2012年呈下降趋势,尤其是在2000年之后的下降趋势最为明显。由此可以看出,EEMD能够有效地揭示梅雨长期序列在不同时间尺度上的变化规律,可用于诊断非线性、非平稳性信号变化的复杂性特征 相似文献
205.
为分析并测算全球新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情下以中欧、中亚班列为代表的国际班列通道的综合风险,便于决策者因险施策、防患于未然。首先,构建疫情下通道沿线节点国家综合风险评价指标体系,采用模糊C均值(FCM)聚类算法对沿线国家风险等级进行分类;然后,综合考虑节点间风险的相互影响,构建通道风险测算模型;最后,利用蒙特卡罗法进行仿真试验,计算不同通道去向、返程班列的风险得分。结果表明:中欧班列中/东向通道风险最高,中亚班列南向通道、新通道通行风险相对较小,需有效开拓南向通道和新通道,分担通道货运高风险。 相似文献
206.
为探究组织和人的因素对发动机空中停车事件的影响及其演化情况,评估航空公司空停事件的风险水平,基于动态贝叶斯网络(DBN),构建一种适用于民航空停的风险评估模型。首先,运用主动与被动相结合的方式,识别影响发动机发生空停事件的组织和人的因素;其次,利用毕达哥拉斯模糊和决策试验与评估实验室(DEMATEL)方法,探究各个风险因素之间的因果关系;然后,基于得到的风险因素因果关系构建民航空停DBN,依据统计分析和专家经验确定民航空停的DBN参数,通过GeNle概率推理,进一步得出空停事件发生的概率;最后,以S航空公司的CFM56-5B发动机为例,评估民航空停事件安全风险。结果表明:2020—2021年,S航空公司的CFM56-5B发动机发生空停事件的概率分别为1.260×10-6、1.352×10-6;导致民航空停事件安全风险变化的主要原因是资源投入减少导致教育培训效果降低进而影响作风意识和合作沟通。 相似文献
207.
为评估城市桥梁的可靠性,预防桥梁发生安全事故,考虑到城市桥梁评估的多标准、多因素需求以及评估体系建立的复杂性、模糊性,结合城市桥梁结构特点及规范要求,建立桥梁结构可靠性综合评价指标体系,采用改进的层次分析法(AHP),通过1—9标度法和自然指数标度法构建判断矩阵,确定评价体系各级指标主观权重,通过熵权法(EWM)确定各级指标客观权重,组合2种方法对指标进行赋权。引入模糊理论,选取柯西分布隶属函数并围绕桥梁结构工程特点进行修正,再计算各级指标隶属度矩阵值;并以某桥梁结构工程实例验证构建的指标体系和计算方法。结果表明:结合行业规范和专家经验确立评价指标体系,在现有研究的基础上使用改进AHP方法并引入模糊理论,能够提高桥梁可靠性评估的客观性和准确性。 相似文献
208.
针对岩质边坡稳定性评价的模糊性与多指标性特点,采用模糊层次分析法确定Ⅰ、Ⅱ级指标权重,提高了0.1~0.9标度法所确定权重的客观性并克服了单一性,且避免了同一对指标比较时的不一致性,量化了不连续性基础指标。引入功效系数法对不同类型的基础指标进行功效系数值归一化求解,结合功效系数值与Ⅰ、Ⅱ级指标权重向量计算得出总功效系数值,据总功效系数值大小划分稳定性级别。在模糊层次分析法基础上,运用功效系数法对永吉岩质边坡进行稳定性评价、分级的结果与实际调查情况相符。证明该方法对岩质边坡稳定性分级具有很好的适用性与可靠性。 相似文献
209.
应用多种机器学习算法进行时空耦合从而建立一种新的多模式集合预报订正算法(简称“ET-BPNN算法”),对4种常规污染物(NO2、O3、PM2.5和PM10)的空气质量模型预报结果进行订正. 订正方法分为两步,第一步中利用随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3种机器学习算法,采用4个空气质量数值预报模式(CMAQ、CAMx、NAQPMS和WRFChem)的多尺度污染物浓度预报数据、中尺度天气模式(WRF)的气象因子预报数据(包括2 m温度、2 m相对湿度、10 m风速、10 m风向、气压和小时累计降水量)以及污染物浓度观测数据作为训练集,训练结果进入基于均方根误差的择优选择器,选取3种机器学习算法中优化效果最好的算法;在第二步中利用了BP神经网络算法,通过加权平均获得集合模式订正预报结果. 结果表明:①与模式集合平均算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别减小了30.4%、18.9%、43.3%和38.1%. ②ET-BPNN算法的优化效果较随机森林、极端随机树和梯度提升回归树3个机器学习算法有明显提升,与极端随机树算法相比,ET-BPNN算法使NO2、O3、PM2.5和PM10浓度预报值与观测值之间的均方根误差分别降低了42.7%、20.1%、19.7%和9.7%. ③在易发生污染的秋冬季,ET-BPNN算法对PM2.5浓度的预报具有明显的优化效果,此外该算法明显缩小了不同站点预报和不同预报时效之间的偏差,具有较好的鲁棒性. ④对O3和PM2.5浓度预报而言,经ET-BPNN算法优化后的预报结果能够更好地把握污染过程,对污染物峰值浓度的预报也较模式集合平均算法更准确. 研究显示,ET-BPNN算法提高了空气质量模式对污染物浓度的预报效果. 相似文献
210.