CN算法应用于我国23次强震的预测研究

本文用CN算法研究了我国近期大陆东部和西部南北带及邻近区域共23次强震前的TIP,即强震发生概率增长时间。结果表明,18次强震发生在被判定的强震发生概率增长时间的TIP内。TIP警戒约占总研究时空域的30％,获得了较好的中期地震预测效果。表明CN算法可作为强震中期预测的手段之一。     

关于铁路行车事故预测的应用研究

本文论述了事故预测对铁路行车安全的重要性,并应用灰色预测模型和概率回归估计法模型研制了预测软件,进行铁路行车事故的宏观及微观预测,为采取有针对性的防范措施提供一个可靠信息。     

两种定性天气预报模型的对比分析

以南京１９６５～１９９４ 年４ 月平均气温作为预报量, 选取前期５００ ｈ Ｐａ 月平均高度场相关因子, 分别建立了事件概率回归预报模型和神经网络预报模型。通过对比分析发现, 在同等条件下,由于神经网络方法能更好地反映预报量与预报因子间的非线性关系, 并能有效避免采用事件概率回归方法预报建模时, 对预报因子分级造成信息损失的缺点。因此, 其拟合和预报效果明显优于传统的概率回归预报方法     

胶带输送机运输事故树可靠性的计算机模拟

以胶带输送机运输事故树的计算机模拟过程为例 ,介绍了对事故树可靠性进行计算机模拟的原理、算法以及程序运行步骤 ,编制了模拟程序。用笔者提出的理论、方法及模拟程序 ,对平顶山煤业集团一矿胶带输送机运输事故进行了事故树分析与求解 ,同时将模拟程序运行结果与最小割集法求得的理论值进行了对比 ,计算结果误差小 ,所得结论准确可靠 ,为类似事故的模拟分析提供了一种新的方法和途径     

基于风险管理方法的危险源评价分级研究

以化工企业内涉及危险物质的装置、设施而构成的危险源为研究对象,在简要分析重大危险源评价分级的作用与方法的基础上,针对中小型化工企业,提出基于风险管理方法的危险源评价分级概念。通过计算危险源引发事故的概率和事故后果来确定危险源的风险值,并将其分为4个等级,指导企业制定合适的安全管理制度、使用恰当的安全技术措施,以最小化的代价确保危险源安全运行,从而提高中小型化工企业的危险源管理水平。     

灾变预测在企业安全事故预测中的应用

简述了灰色理论中灾变预测的特点及其建模过程,并将其应用于企业安全事故预测之中.经检验,模型的精度等级为好,模型的预测结果可靠,对于企业安全事故的预测有一定帮助.     

河北省碳排放及其影响因素变化趋势研究

在国家"十三五"规划政策的指引下,减少碳排放是当今社会的大势所趋。以产业结构调整优化为目的,就河北省碳排放及其影响因素变化趋势进行研究,旨在生态文明建设中促进京津冀产业协同发展。在研究碳排放时,运用STIRPAT模型,根据河北省实际情况,将影响碳排放的因素分为城市化水平、人口数量、富裕度和能源强度,并选取了河北省2003-2014年碳排放及其相关数据作为研究样本,经过对能源消耗量的转换计算得到比较精确的碳排放数据。在此基础上分别建立碳排放灰色GM(1,1)预测模型和碳排放影响因素灰色GM(1,1)预测模型来预测2015-2020年对应的数据变化。并分析各个影响因素的变化趋势及其对碳排放的影响。经过分析发现,富裕度对碳排放影响最大,所以政府等相关部门应加大对该方面的监督与管理,从而从整体上达到低碳的目标。     

基于灰色模糊集理论的船舶搁浅概率分析

为深入分析船舶搁浅概率,在随机性和模糊性的基础上,考虑了系统的灰色性,建立灰色模糊集,模部为正态模糊数,灰部以系统的灰度熵来表示。建立了船舶航行计划失效造成船舶搁浅的事件树,构造了船舶搁浅概率的灰色模糊隶属度函数,根据各基本事件的失效概率来分析因航行计划失效造成船舶搁浅事故的灰色模糊概率分布情况。结果表明,与经典概率论和模糊概率相比,采用灰色模糊概率更能全面地反映船舶搁浅概率的可能性与不确定性。并采用RRW法和RAW法对基本事件的重要度进行了分析,找出了事故主要诱因及对降低事故风险价值最大的基本事件。     

基于神经网络的矿区环境预测模型

收集了我国多个矿区城市的空气检测数据,采用多元统计分析和神经网络算法对检测数据进行整理分析,建立了矿区环境预测模型。通过实践检验发现,该模型预测精度较高,可以应用在环境预测实践工作中。