基于事故修正系数的山区高速公路事故预测模型

为量化分析山区高速公路线形指标对交通事故发生及严重程度的影响,引入事故修正系数(CMF)概念,提出基于CMF的高速公路交通事故预测模型。验证事故数据服从零膨胀负二项(ZINB)分布,并标定10个不同线形组合路段的基本事故预测模型;在界定理想条件的基础上,借助优势比分析方法,建立10个不同线形组合相对于基本预测模型的CMF模型;通过弹性分析识别出对不同严重程度事故有显著影响的因素,并以此分析山区高速公路线形指标及线形组合的安全效应。研究结果表明：CMF能够定量反映不同线形组合的风险效应,且其值越高,事故率及事故严重程度可能更高;山区高速公路中,平曲线缓坡组合相对安全,平曲线陡坡组合、平曲线竖曲线组合均有较高的事故风险;平曲线与凹型竖曲线组合时的风险会略低于其与凸形竖曲线组合;控制纵坡度、减少平竖曲线的组合均有利于山区高速公路交通安全。     

基于Cox比例风险模型的交通违法间隔时间研究

为探寻驾驶员因素和时间因素对城市道路机动车交通违法间隔时间的影响,收集机动车驾驶员交通违法的间隔时间和驾驶员年龄、累计积分等数据,清洗后得到包含10个影响因素的基础数据;基于生存分析算法,采用Cox比例风险回归模型,从各变量对再次发生交通违法间隔时间的影响方面,研究驾驶员交通违法的间隔时间差异,以及影响驾驶员发生再次违法的关键因素。结果表明：交通违法时间间隔受年龄、累计积分、月份3个因素显著影响;33～44岁的驾驶者再次违法率最大,大于60岁的驾驶者再次违法率最小;驾驶员累计积分与生存曲线陡峭程度为正相关关系,累计积分与驾驶者再次违法率为正相关关系;相同间隔时间下,11月生存率最高,1月生存率最短。     

高斯混合模型下建筑工人高空作业失稳检测方法

为防止施工现场高处坠落事故,实现个性化矫正管理,在考虑个体异质性对运动信号造成的差异化影响基础上,提出一种基于高斯混合模型(GMM)的实时检测方法,可及时识别建筑工人高空作业失稳状态。首先,采用姿态传感器实时采集加速度和角速度数据,以刻画建筑工人的高空作业姿态特征;然后,基于GMM算法,建立建筑工人高空作业的个性化失稳检测模型,获得个性化阈值,以判断姿势失稳状态;最后,通过试验对比基于个体数据集和公共数据集2种方式构建的模型。研究结果表明：生成的个性化检测模型在准确度P、召回率R和综合评价指标F₁值上,均远优于公共数据集模型,具有更好的个性化检测效果。该失稳检测方法能够从工人的作业姿态习惯探究个性化的高空失稳风险,促进差异化安全预控和精准化安全培训。     

城市群综合承灾能力评价的RAGA-PP模型

为解决已有模型普遍存在的难以动态评价非线性寻优的现实问题,引入投影寻踪(PP)模型进行城市群综合承灾能力评价,并运用基于实数编码的加速遗传算法(RAGA)优化辅助多维数据空间拓扑结构的投影方向,对长三角城市群(YRDUA)地区进行实证研究。结果表明：RAGA-PP模型与典型的熵权法(EWM)、灰色关联分析法(GRA)评价结果具有高度一致性,且RAGA-PP评价结果更符合实际,表明RAGA-PP模型具有较强的精确性、稳健性和抗干扰性,不仅能够聚焦于优秀个体的取值区间来实现全局搜索和加速评估,也在较大程度上避免传统方法长期存在的权重设置主观性较强、高维数据不易处理的现实问题;另外,各子系统维度的目标投影值平均水平排序为：抗灾维度>防灾维度>救灾维度>恢复维度,表明抗灾维度指标对综合承灾力影响程度最大。     

基于云模型的装配式地铁车站施工安全风险评价

为有效评价装配式地铁车站施工安全风险,减少施工安全事故发生,保障施工安全,提出基于组合赋权和云模型的风险评价方法。首先,根据国家规范和项目资料,初步识别装配式地铁车站施工安全风险因素;再利用德尔菲法优化风险因素,建立包括6个一级指标和25个二级指标的装配式地铁车站施工安全风险评价指标体系;然后,采用熵权法和组合数有序加权(C-OWA)算子确定指标的组合权重,进而结合云模型确定风险评价等级;最后,基于某装配式地铁车站项目验证上述评价方法。结果表明：该项目评价等级为较低风险,与施工现场实际情况基本一致,但人员和施工技术的风险等级为中等,在采取安全防控措施时应重点考虑。     

基于HNAC-FD的高速公路网应急疏导措施效用评估

为安全有效地疏散突发事件造成的高速公路网拥堵,评估不同应急疏导措施的效用,首先,分析突发事件下高速公路网拥堵传播消散规律,基于提出的高速公路节点容纳能力(HNAC),结合基本图(FD)模型,建立HNAC-FD消散计算模型;然后,根据疏散案例交通流数据,使用Vissim软件搭建仿真模型,仿真分析不同疏导措施对疏散交通流速度的影响,并利用Logistic速密模型计算路网各个区段的交通流状态;最后,根据高速公路网突发事件案例,设计不同疏导措施方案,并通过HNAC-FD模型计算拥堵消散时间,从事件影响消散时间和拥堵队列车辆平均行程时间,评估不同疏导方案的效用。结果表明：疏导措施会延迟事件影响消散,但能提升疏散交通流的速度,减少拥堵队列的车辆平均行程时间,且组合方案的疏散效果与单一措施差别不显著;可逆车道具有最佳疏散效果。     

随机风速风向对无人机地面风险作用效果研究

为准确计算无人机地面坠毁后造成的伤人风险值,考虑空域环境内风对无人机坠落过程的影响,尤其是随机风速与风向对无人机地面坠毁位置的作用效果,并引入二阶标准模型定义无人机坠落过程,建立随机风速与风向作用效果模型,将风的作用输入到无人机坠落全过程,兼以真实运行场景参数、无人机自身运行参数,开展多因素作用下的地面风险评估,重点探讨风速、风向对地面不同区域内人群带来的风险作用,进而得出更加可靠真实风险评估结果。结果表明：环境内风的作用会对无人机地面坠毁位置产生显著影响,最终使得地面风险分布极不均匀,且风险数值远高于民航有人机的安全标准,因此,无人机不适宜在某些较为复杂的城市环境下运行。     

动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测

针对突发型滑坡存在位移趋势突变性,传统长短时记忆(LSTM)神经网络方法存在位移预测精度不足的困难,提出一种基于动态残差修正LSTM算法的突发型滑坡位移预测方法。首先,采用动态流转训练,将由累计位移得到的变形速率通过经验模态分解(EMD)得到周期项及趋势项;其次,通过多项式预测趋势项、动态LSTM预测周期项,并由2项之和得到主预测变形速率;随后,通过对比实测速率与主预测变形速率,得到残差项,并建立动态流转训练的残差LSTM网络预测残差速率;然后,由主预测变形速率与残差预测变形速率之和得到最终预测速率,并进一步得到累计位移预测值;最后,以某突发型滑坡为例,验证该方法的科学性、有效性,以及预测精度和优势。结果表明：将变形速率序列作为预测对象并进一步得到累计位移预测值,比直接预测累计位移值具有更高的准确性;而基于动态残差修正LSTM算法预测的MAE、MAPE、RMSE及R²指标分别为43.843、1.901%、79.394和0.960,相比于传统LSTM预测方法具有明显优势。     

压电安全管理及其模型

为创新安全管理范式,进一步丰富安全管理理论,基于压电理论与安全管理理论,开展压电安全管理研究。首先,分析压电理论对安全管理的启示,探讨压电安全管理的内涵,并提出压电安全管理概念模型;在此基础上,结合安全管理全生命周期理论,构建与解析压电安全管理模型;最后,阐述压电安全管理的特点。结果表明：压电安全管理是一种可根据系统在一定时空内安全状态的变化而采取针对性措施并满足系统安全需求的安全管理新范式,兼备常态安全管理和非常态安全管理2种安全管理模式,同时,涵盖安全风险防控、应急响应和调整优化3种安全管理行为。     

施工现场疫情防控风险评价方法

为准确科学地评估施工现场的疫情防控风险水平,通过文献查询、现场调研及专家咨询,构建了包含4个1级指标、17个2级指标的施工现场疫情防控风险体系,然后采用层次分析法(Analytic Hierarchy Process, AHP)与可靠度区间法(Reliability Interval Method, RIM)综合确定各级指标的权重,利用综合评价方法建立施工现场疫情防控风险评估模型,最后以某施工项目为例,验证该评价模型的有效性。结果表明,该项目现场整体风险指数为2.42,风险等级为中风险,其中防控体系风险等级为中风险,现场管理风险为较低风险,人员管理风险为较高风险,物资设备风险为中风险,与施工现场实际相吻合,该评估模型能较为准确、客观地反映施工现场疫情防控风险水平。