应用SPSS软件实现环境统计中的判别分析

目的 应用SPSS软件实现环境统计中的判别分析．方法利用SPSS11中的Discriminant过程，结合判别分析的基本概念，介绍SPSS实现整个判别分析的详细过程．结果用一个环境统计实例，描述SPSSll详细操作过程，并对输出结果作详细解读．结论介绍在变量分类方法中，判别分析的优点和注意事项，利用SPSSll进行环境统计中的判别分析能达到简便、快捷和准确的统计效果．     

Application of Bayesian regularized BP neural network model for analysis of aquatic ecological data-A case study of chlorophyll-a prediction in Nanzui water area of Dongting Lake

Bayesian regularized BP neural network（BRBPNN） technique was applied in the chlorophyll-α prediction of Nanzui water area in Dongting Lake. Through BP network interpolation method, the input and output samples of the network were obtained. After the selection of input variables using stepwise/multiple linear regression method in SPSS i1.0 software, the BRBPNN model was established between chlorophyll-α and environmental parameters, biological parameters. The achieved optimal network structure was 3-11-1 with the correlation coefficients and the mean square errors for the training set and the test set as 0.999 and 0.000？8426, 0.981 and 0.0216 respectively. The sum of square weights between each input neuron and the hidden layer of optimal BRBPNN models of different structures indicated that the effect of individual input parameter on chlorophyll- α declined in the order of alga amount 〉 secchi disc depth（SD） 〉 electrical conductivity （EC）. Additionally, it also demonstrated that the contributions of these three factors were the maximal for the change of chlorophyll-α concentration, total phosphorus（TP） and total nitrogen（TN） were the minimal. All the results showed that BRBPNN model was capable of automated regularization parameter selection and thus it may ensure the excellent generation ability and robustness. Thus, this study laid the foundation for the application of BRBPNN model in the analysis of aquatic ecological data（chlorophyll-α prediction） and the explanation about the effective eutrophication treatment measures for Nanzui water area in Dongting Lake.     

贝叶斯动态模型在煤矿事故预测中的应用研究

随着我国煤炭工业的快速发展,煤矿安全生产形势趋于好转,煤矿各类事故死亡人数逐年下降,但是煤矿事故总量仍然很大。在分析了贝叶斯动态模型特点的基础上,依据2001~2013年我国煤矿事故百万吨死亡率数据,分别运用贝叶斯常均值模型和一阶多项式模型,对历年煤矿百万吨死亡率进行样本训练和残差分析,并对2014年煤矿百万吨死亡率进行预测。结果表明,贝叶斯动态模型可适应煤矿事故的特点并用于煤矿事故进行科学的预测,其一阶多项式模型具有较高的预测精度,研究方法及结果可为煤矿监管部门及企业的安全管理决策提供借鉴。     

云贵高原湖区湖泊营养物生态分区技术方法研究

提出一种基于主成分分析、聚类分析、判别分析和空间自相关的分区模型,用于对云贵高原湖区湖泊营养物生态分区的研究.首先运用主成分分析方法对众多指标进行了降维综合处理,产生彼此互补相关又能综合反映湖区情况的4个新指标,累计贡献率达到93.69%,具有充分的代表性,构建了云贵高原湖区湖泊营养物生态分区指标体系.在此基础上,根据各区域新指标值,结合聚类模型初步将湖泊流域分为5类,再利用判别分析完成非湖泊流域的类别判别,最后运用空间自相关分析方法,按聚类结果进行全局自相关分析,Moran’sI为0.320,且检验值Z值为68.2,远大于临界值(显著水平1%所对应的临界值2.58),表明聚类结果与空间位置具有显著相关性,之后运用局部自相关对区域各因素的主成分综合得分的空间分布格局进行了量化分析,揭示了零散分类区块在空间地域分布上的关联和差异,根据关联结果完成最终的分区.结果表明,利用此分区模型可以尽量避免人为因素,得到更为客观的分区结果,具有良好的适应性和可行性,可为探索适合我国湖泊营养物生态分区的指标体系和分区技术方法,完成全国湖泊营养物生态分区和科学地制定我国湖泊营养物基准和富营养化控制标准提供技术支持.     

某储罐区火灾多米诺效应场景推演

化工园区中危险源众多,一旦发生事故很容易在整个园区内蔓延和发展.针对化工园区内储罐密集,容易引发连锁反应导致事故扩大的特点,利用FDS软件对储罐火灾场景进行数值模拟,根据储罐所受热辐射确定化工园区内储罐火灾最可能的事故发生序列,并引入基于设备失效前时间的机械设备故障概率模型对罐区内单个储罐的火灾风险进行研究,得到储罐区...     

基于贝叶斯网络的地铁暴雨内涝风险预警模型及协同响应机制研究

为提升暴雨灾害发生后的风险预警能力,有效化解地铁内涝重大风险,建立基于贝叶斯网络的风险预警模型,分析提出协同预警响应需求。以暴雨导致城市地铁内涝事故为例,建立综合考虑暴雨及预警、地铁站系统结构、客流量、应急措施、事故后果的基于贝叶斯网络的风险预警模型,分析预警信息对事故后果的影响,进而提出风险预警协同响应机制建设需求。研究结果表明：风险预警对提升地铁暴雨内涝事故应急处置的及时性、精准性和协同性具有显著影响,能够有效减小事故后果。研究结果可为建立重大灾害风险预警方法和机制提供参考。     

基于社会技术系统的复工企业疫情防控风险路径研究*

为对复工企业疫情防控中的风险致因因素进行分析,探寻复工企业疫情防控的风险路径,基于社会技术系统理论,建立宏观工效学模型,通过查阅并分析国家、地方政府、企业文件以及相关文献,从人员、技术、组织管理、内部环境及外部环境5个子系统出发,识别出16个复工企业疫情失控致因因素;运用社会网络分析（SNA）构建复工企业疫情防控关系网络,对各因素节点中心度进行计算,分析各节点在网络中的位置及影响程度;采用贝叶斯网络（BN）进行参数学习和推理学习,找出复工企业疫情失控的最大致因链。结果表明:复工企业疫情失控关系网络中,存在政府监督管理不力→防疫物资筹备不足→日常监管不到位,政府监督管理不力→ 防疫宣传、培训缺失→员工防疫知识欠缺,政府监督管理不力→防疫宣传、培训缺失→日常监管不到位3条最长风险路径。研究结果可帮助复工企业针对最长风险路径中的因素进行管理,从而有效地为复工企业防疫提供理论支持。     

基于CREAM和贝叶斯网络的空管人误概率预测方法

针对研究管制人因可靠性时存在的模糊性和片面性问题,采用认知可靠性与失误分析方法（CREAM）中的扩展预测法,计算10项管制通用任务的人误概率;在此基础上,以管制行为形成因子作为根节点构建贝叶斯网络,建立其与情景控制模式的不确定关系模型,对管制员在多任务中的人误概率进行预测。研究结果表明:在由相同评判者给出行为形成因子影响效应的前提下,由CREAM扩展预测法和构建贝叶斯网络的方法预测得到的多数任务的人误概率差异较大,从方法的客观性、合理性和适用性角度分析,贝叶斯网络在研究该问题时更具优势。     

基于前导事件和贝叶斯网络的储罐溢油动态风险评价

部分高风险危化品企业搬迁改造困难重重,为控制风险、保护周围人民生命和财产安全,有必要建立动态风险评价系统,对事故发生概率进行监控和预测。采用贝叶斯网络对事故发生概率进行定量分析。先在利用蝴蝶结模型辨识事故原因和后果的基础上,将其转化为贝叶斯网络模型;再导入"前导事件"信息和先验概率推导后验事故发生概率,量化分析事故发生随时间的变化概率;最后,以储罐溢流场景为例进行动态风险计算,结果表明,随化工装置生产时间和"前导事件"增长,元件失效概率和事故风险呈显著增长趋势。因此建议企业应重视"前导事件"并采取措施减少"前导事件",如优化检维修方案、及时更换关键部件、进行全面的事故调查等。     

汉江堵河流域地表水质时空变化特征

对汉江堵河流域9个点位为期1年的地表水水质理化特性进行时空特征分析,应用〖WTBX〗t〖WTBZ〗检验进行水质季节性变化分析,聚类分析进行空间相似性分析以确定空间尺度的分类情况,判别分析识别显著性指标,并以此反映上述空间聚类分析结果的差异性。结果表明:①Cl-、总溶解性固体（TDS）及浊度（Turbidity） 3项指标没有表现出显著的时间差异性;②温度、pH、NO-3、TP表现为丰水季显著大于枯水季,而SO2-4、HCO-3、NH+4、 DO则表现出相反的变化趋势,即枯水季显著大于丰水季;③空间聚类分析将采样点分为4类;④判别分析体现出良好的指标降维能力,仅需4个指标（NO-3、TDS、SO2-4、HCO-3）即可反映整体水质的空间差异性。