基于语义挖掘的快递运输货品风险评价研究

为提高快递运输的风险监测管控能力，降低因快递货品风险导致城市安全事件发生的可 能性，本文基于语义挖掘方法将快递运输货品描述转化为风险的量化表征，为快递运输风险评价 提供可量化的客观指标依据。基于网络大数据资源提供的法院判决书数据，将物品词条与判决 结果相关联，通过隐狄利克雷分布模型挖掘物品风险主题，结合模糊均值聚类方法，实现对快递 货品语义风险的量化表征与柔性划分。与传统方法中依赖检视人员查验既定违禁品清单后的主 观判断方法不同，本文充分挖掘网络文本数据中的可迁移知识，并应用于种类繁多的快递运输货 品，有效避免人工评价造成的漏检、错检情况。研究结果表明，本文方法具有较高的准确率与较 低的误报率，获得的风险评价值不再是0或1的是非判断，有利于开展多样化、针对性的风险预警 及应对措施。     

构建铁路数据通信网骨干网的网络安全管理中心

针对当前铁路通信网络面临的安全问题,提出铁路数据通信网骨干网的网络安全管理中心的构建方案,通过被动、主动的防御手段,力争构建一个完整的、动态的网络安全管理中心,将铁路通信网络调整到最安全和风险最低的状态,持续地保证铁路通信各系统的网络安全。     

一种基于BP神经网络的铁路大宗货物运价风险预警判定方法

为获取较大的市场占有率和较好的利润增长水平,铁路货运公司需要实时掌握铁路货物运价在货运市场中的竞争力,综合考虑社会、企业自身和货主等因素,基于BP神经网络算法,进行铁路货运价格风险预警判定方法研究,并建立运价风险预警模型。以某铁路局集团有限公司大宗货物运输中的煤炭运输为例,选取2015-2017年相关数据,训练BP神经网络模型,得到铁路煤炭运价的风险预警结果。与实际数据对比,拟合程度较高,因此可使用该方法对当期的运价风险程度进行合理预测,同时也对相关铁路部门的运价政策制定与调整起到辅助决策作用。     

长江江苏段船载危化品安全风险事故概率研究

长江江苏段危化品运输船舶日均流量达500艘次,年过境化学品运输量超过2亿吨,给沿江分布的集中式饮用水水源地带来巨大环境风险。本文将长江江苏段航道水域分成19段,结合统计的长江水路交通状况数据(AIS数据),利用统计学方法学和线性插值技术,对长江江苏段危化品船舶污染事故概率进行预测计算,以考察江段的安全环境风险承载力。针对长江江苏段危险品船舶的高风险,提出降低船舶安全事故概率的对策。     

基于DHGF模型的铁路物流金融风险评价

论文以铁路物流金融业务风险管理为对象,运用DHGF模型分析和评估铁路物流金融业务风险。基于铁路物流金融发展特点,从铁路物流企业角度构建铁路物流金融风险评价指标体系,采用融合德尔菲法、层次分析法、灰色系统理论和模糊评价理论的DHGF综合评价模型进行实例分析,有效识别和评估铁路物流金融业务中的各类风险,为铁路物流企业识别、评价和规避风险提供依据,有针对性地提出了风险控制建议,为铁路物流企业的决策提供参考。     

船舶冬季航行操纵与安全防范措施

本章分析了船舶冬季航行存在的风险,介绍了船舶冬季航行应采取的措施和操船方法以及人员防寒防冻措施,供同行们借鉴。