带层次结构的天然气需求预警分析方法

天然气是经济发展不可获缺的能源之一。为了保证在一定成本下的天然气供求平衡,引入天然气预警系统是有必要的。探讨了利用带层次结构分析的方法处理天然气预警问题,即分别对总体和短期指标进行层次结构分析,再利用总体指标修正短期指标对系统进行预警。     

基于自然村最大潜势度的区域地质灾害气象预警

以地质灾害详细调查、监测为基础,提出了基于自然村最大潜势度的区域地质灾害预警研究方法,建立了自然村最大潜势度、当日激发降雨与前期有效降雨、坡度等多指标的预警模型,并在哀牢山中段东麓的新平县进行了深入研究,分别建立了该地区地质灾害气象预警和警报指标,以该模型指标研制的自动预警系统经过两年的试运行和运行,效果较好.该方法比较适合我国大比例尺（县级）地区地质灾害气象预警工作,提高了预警的针对性,可以作为西南山区其他县市开展地质灾害气象预警工作的参考.     

基础设施项目投资风险预警指标设计

开发基础设施项目投资风险预警系统首先要设计投资风险预警指标，本文为了建立基础设施投资风险预警指标体系，应用层次分析法，定量确定基础设施项目投资风险预警指标的权重，并以此来选择项目投资风险预警指标．     

高校资金安全管理宏观预警监测指标体系的构建

从高校资金安全管理宏观预警监测的角度，从偿债能力、经营能力、发展潜力、风险指数和综合能力五个方面选取流动比率、速动比率、资产负债率等20个具体指标，建立一套指标体系，用于进行高校资金安全管理的宏观预警监测。     

基础设施项目投资风险预警指标设计

开发基础设施项目投资风险预警系统首先要设计投资风险预警指标,本文为了建立基础设施投资风险预警指标体系,应用层次分析法,定量确定基础设施项目投资风险预警指标的权重,并以此来选择项目投资风险预警指标.     

基于感知环境岩土高边坡动态监测系统研究

基于物联网技术,提出高边坡监测预警系统总体架构。以浙江地区公路边坡为例,提出动态监测方案,并在监测成果分析的基础上,研究预测预警技术中最为关键的预测模型、预警指标和预警方法,可为类似工程的设计与施工提供借鉴。     

基于数据仓库和OLAP的民航灾害预警决策支持系统

为解决民航灾害预警管理中的多数据源和多目标决策的问题,构建了基于数据仓库和联机分析(OLAP)技术的民航灾害预警决策支持系统.该系统包括应用界面层、辅助决策功能层、库管理及接口层、信息库层和数据层。数据仓库的主题是航空公司、空管中心和机场的预警指标.设计了地域、机构、指标名称和时间4个维度,数据仓库雪花模型,以及年度、季度和月份3种粒度.数据仓库的分割方案是首先按地区维分割,再按机构维分割.#介绍了多维决策分析过程,包括切片、切块和旋转等操作.     

基于可拓关联函数的不正常航班管理预警模型

为解决不正常航班服务管理中无冲突预警的问题,用物元分析方法,建立了以预计延迟时间、运力资源富余度、滞留人数、现场服务能力和意外事件情况为特征指标,以安全、注意、警戒、危险和危机为分类等级的预警模型.鉴于冲突中各种因素相互影响,采用简单可拓关联函数确定模型中的评价权重,并以定量结果确定预警等级.实例验证表明,该模型可用于对服务环境状况的定性评价,或提供定量的预警信息.     

公路隧道交通智能无线预警系统布设方案

随着我省长隧道及隧道群的不断增多,隧道安全管理和隧道事故的预防已成为重要的研究课题。文章在分析隧道事故预防现状的基础上,从研究隧道事故预警、事故应急体系和隧道事故发生机理入手,根据当前隧道事故预警和应急处理存在的问题,提出建立有效的隧道事故智能预警系统的方案,以提高隧道预警和事故应急处理的能力和效率。     

基于智能手机平台的主动安全预警系统关键技术研究

介绍了智能手机中传感器类型,提出了基于智能手机的预警系统体系框架,设计了安全预警功能．采用道路实验横向测评了两款智能手机安全预警软件和一款专业设备在功能、可靠性等方面的指标,前碰撞和车道偏离预警结果表明：智能手机可以实现专业系统的主动安全预警功能并进一步拓展,预警信息发布精度也在可接受范围内．     

基于层次结构模型的RBF神经网络货运量预测方法

为了有效地进行交通货运量预测,通过对货运量影响因素的分析,建立了关于货运量影响因素的层次结构模型,并根据该模型构建基于RBF神经网络的货运量预测方法。用我国1985~2004年的货运量对该神经网络进行训练和预测,同时与BP神经网络预测方法进行比较。结果表明,该方法具有更快的运算速度和更高的精度,具有很好的预测能力和应用价值。     

L-M神经网络算法在汽轮发电机组故障诊断中的应用

针对汽轮发电机组的故障诊断,采用Levenberg-Marquardt算法建立多层前向人工神经网络,采用改进算法训练网络,克服了传统BP算法收敛速度慢,易陷入局部最小的缺陷.就BP网络的不足,提出了一种改进的BP神经网络模型,并使用L-M算法用于汽轮发电机组故障的诊断.经理论和实践证明:该方法有效地提高了故障诊断的精度和可靠度,为旋转机械故障诊断提供了有效方法.     

基于有限元-神经网络-Monte-Carlo的结构可靠度计算方法

针对以往结构可靠度计算方法的不足,根据结构可靠度理论,引入神经网络理论和Monte-Carlo理论,结合结构有限元分析方法,提出基于有限元-神经网络-Monte-Carlo的结构可靠度计算方法;首先,建立结构有限元法分析模型,进行结构分析得到相应的结构响应量;然后,用得到的作用效应和结构响应量作为神经网络的训练样本和检验样本对神经网络进行训练,得到高度非线性映射关系的结构作用效应-结构响应模型;利用神经网络随机产生足够多的结构响应值;最后,用Monte-Carlo法计算结构的可靠度。该方法充分发挥了各方法的优点,相互弥补了不足,大大提高了计算效率,为结构可靠度计算提供了新的思路。     

基于有限元-神经网络-Monte-Carlo的结构可靠度计算方法

针对以往结构可靠度计算方法的不足,根据结构可靠度理论,引入神经网络理论和Monte-Carlo理论,结合结构有限元分析方法,提出基于有限元-神经网络-Monte-Carlo的结构可靠度计算方法;首先,建立结构有限元法分析模型,进行结构分析得到相应的结构响应量;然后,用得到的作用效应和结构响应量作为神经网络的训练样本和检验样本对神经网络进行训练,得到高度非线性映射关系的结构作用效应-结构响应模型;利用神经网络随机产生足够多的结构响应值;最后,用Monte-Carlo法计算结构的可靠度。该方法充分发挥了各方法的优点,相互弥补了不足,大大提高了计算效率,为结构可靠度计算提供了新的思路。     

基于主成分分析的道路交通事故预测

将主成分分析和BP神经网络相结合的方法用于道路交通事故预测中,对影响道路交通事故的因素进行主成分分析,并将分析结果作为BP神经网络的输入数据,这样不仅可以减少输入变量个数,而且能保留原始变量的主要信息,消除变量之间的相关性。另外,计算结果表明基于主成分分析（PCA）的BP神经网络法优于BP神经网络法。     

基于支持向量分类机和回归机的综合评价方法

采用支持向量多值分类机和回归机进行综合评价排序,以提高机器学习方法的综合评价排序能力,并以管理信息系统综合评价为例,与人工神经网络（ANN）方法进行了对比研究.试验结果表明,基于支持向量多值分类机综合评价得分之间的差异比ANN更明显,而且基于支持向量回归机综合评价得分的相对误差明显小于ANN.     

砼强度的BP网络模型

通过分析影响砼强度的因素,建立了一个3层的BP网络模型,在对样本进行分类和标准化处理后,进行了BP网络的训练和仿真,其结果表明:应用所得到的BP网络对于砼强度的预测值计算相对于实测值具有满足工程要求的精度.     

基于径向基函数神经网络的交通事故预测

基于径向基神经网络强大且准确的非线性关系映射能力,将其应用于交通事故预测中,获得了较高的预测精度。同时,与BP神经网络预测结果的对比表明,径向基神经网络预测方法明显优于BP神经网络预测方法。     

Comparison of Three Control Methods in Penetration Control of Pulsed Gas Tungsten Arc Welding

An artificial neural network model for backside bead width was established and three control meth-ods——PID. fuzzy and neuron were designed, simulated and tested. The test results of bead-on-plate weld of GTAW indicate that the artificial neural network (ANN) modeling and learning control method have more advan-tages than the conventional method. They show that the ANN modeling and learning control method is an effective approach to real time control of welding dynamics and ideal quality.     

基于ANN下的岩质路堑深边坡稳定性评价

在综合分析岩质路堑深边坡变形破坏模式的基础上 ,提出评价岩体边坡工程稳定性的指标 ;讨论了神经网络在岩质路堑深边坡稳定性评价中的应用 ,提出了基于 ANN下路堑深边坡稳定性评价的方法 ;通过样本训练和实例预测评价结果表明 ,该方法是有效、可行的