建设工程项目施工管理的风险分析及防范

本文针对项目施工管理中存在的主要风险,分析了风险产生的原因,提出了防范风险的建议和对策,以供同行交流讨论。     

基于灰色关联度的船舶风险控制方案多指标评价模型

分析了仅依靠成本效益评估而选择的船舶风险控制方案的片面性,综合考虑安全、环保、经济收益、成本等多因素对方案所表现的影响,建立了基于灰色关联度的船舶风险控制方案多指标评价模型。论文所建立的该模型可以充分利用各方案的指标取值所包含的信息,并考虑专家主观因素对指标重要度的影响,通过主客观综合赋权的方法突出某个指标在方案排序中的作用。以国际海事组织对液化天然气船的综合安全评估报告所提供的风险控制措施为例,使用该模型进行方案优选,并与仅用成本效益评估所得结果比较;分析比较表明:论文所建立的多指标评价模型可以更全面评估风险控制方案,方法合理,使用简便可靠。     

高速公路入口合流区域安全性理论分析

合流区域是高速公路常见的事故多发区域,车辆在该区域行驶时,易引起跟驰风险和变换车道风险.本文以临界加速度作为依据,结合驾驶员对向后加速度的生理心理效应,提出跟驰风险指数和变换车道风险指数的计算方法,用于定量描述单起交通行为的风险大小.最后提出平均行车风险值的概念,用于评价合流区域的安全水平.     

北京铁路直径线盾构选型

盾构选型是盾构法施工的关键环节。选择盾构机应在深入研究分析工程地质、施工和环境条件的基础上,参考国内外已有的类似工程经验,特别是同一地区或类似盾构工程的经验,并通过与多个国外盾构机设计制造专业厂家的深入交流和反复论证,遵循安全、可靠、适用、经济、先进、环保的原则来选型。以北京铁路地下直径线为例,通过工程地质分析、地层对盾构的选型影响分析以及不同类型盾构的风险评估等方面进行盾构选型分析,可供类似工程作参考。     

基于层次分析法和D-S证据理论的码头风险评估

在码头风险评估过程中,目前常用的方法对风险事件发生的概率和影响上有一些主观的定性分析,带有结论上的模糊性.运用一种层次分析法和证据理论结合的方法可以提高评估的准确性和可靠度,该方法通过层次分析法确定各评估因素的权重,在此过程中用D-S证据理论对专家评分数据进行融合修正,运用D-S证据理论的合成法则确定码头的风险值.将该...     

高校负债的无奈和风险

随着我国高等教育的快速发展,只依靠政府的拨款已经不能满足高校对资金的需求,从各种渠道获得发展资金,特别是从金融机构获得贷款,解决了高校发展中的许多实际困难。然而,盲目扩大贷款规模,必将给学校带来严重的财务危机,带来风险,高校扩招与贷款正在形成恶性循环。     

效用函数在工程成本风险预测中的构建

分析风险预测准确程度进行评价的意义,提出了将风险可预测性作为风险预测准确程度的评价指标,并以效应理论为基础构造风险可预测性效用函数,实现了风险预测结果的评价,验证了风险预测的准确性和可靠性.     

驾驶行为与驾驶风险国际研究进展

驾驶人在驾驶车辆的过程中总会面临由自身或外界条件所带来的或高或低的风险,即驾驶风险,通过对驾驶风险进行识别、分析及评估是对风险进行管理的有效对策,明确由人为因素（即驾驶人个体特征及驾驶行为）所带来的驾驶风险并对驾驶人进行安全管理尤为重要。为了全面了解各类危险驾驶行为和各种驾驶人群体的驾驶风险行为研究进展,对驾驶风险领域重点问题进行了总体概述。从驾驶人个体特征及驾驶行为的角度出发,探究了驾驶风险领域目前的研究现状,并利用科学知识图谱展示驾驶风险领域研究的发展进程与结构关系。通过Web of Science核心合集数据库获取了3 406篇在1986~2020年（截至2020年2月29日）间出版的驾驶风险研究相关英文文献,共涵盖8 684位作者及6 018个关键词,基于科学知识图谱对该领域文献进行梳理与分析。结果表明：驾驶风险领域的国外研究在驾驶人选择方面主要从年轻驾驶人、老年驾驶人、新手驾驶人及职业驾驶人的角度进行切入,重点围绕酒驾、药驾、分心驾驶及疲劳驾驶等主题开展研究。与国外研究相比,中国在分心驾驶、疲劳驾驶领域的研究相对丰富,而针对酒驾、药驾的研究试验手段较为单一,研究不够全面;在研究对象的选取上,有必要进一步增加老年驾驶人及新手驾驶人的深入研究,包括老年驾驶人适驾性评估与教育培训,以及新手驾驶人驾照分级制度的可行性探索。在研究方法方面,国外常见研究方法包括问卷调查、驾驶模拟器试验、实车试验以及自然驾驶研究等,而中国在自然驾驶研究领域尚未充分开发利用;未来应考虑多种方法相结合并从不同角度促进对驾驶行为及驾驶风险的全面理解。     

车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发

本文介绍了车载网络安全的系统设计研究及关键技术开发,以应对黑客通过网联攻击车辆,建立智能网联汽车车内网络信息安全交互模型;分析“外部网络环境”与“车内ECU群体”之间进行“信息资源”交互过程中的安全风险,研究其对车内网络信息安全的破坏机理;利用基于密码学理论研究车内网络安全通信协议的设计方法,解决车内网络在智能网联汽车环境下面临的信息安全问题。     

基于Adaptive Lasso与RF的航班运行风险预测改进研究

为了解决航班运行风险高维数组运算过于复杂的问题,同时为防止模型过度拟合影响预测精度,基于中国民航局发布的风险评估体系,以某航450组真实航班数据为标准样本,首先使用自适应套索算法（Adaptive Lasso）进行降维,从63项风险自变量中筛选出15项独立变量;然后,使用随机森林算法(Random Forest,RF)进行防过拟合处理,结果显示当使用重要度排序前12项变量拟合时,结果误差达到最小值,即得到最终预测指标;最后,构建Adaptive Lasso和RF的二阶段混合模型,同时选取主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)、径向基函数(Radial Basis Function,RBF)网络、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)3种对比方法,使用十折交叉验证精度.结果表明：Adaptive Lasso方法在筛选掉48项指标后,结果精度未见下降;经RF处理后4种方法评估精度均大于未处理前;Adaptive Lasso-RF混合模型的预测准确率和稳定性均优于PCA、RBF神经网络和SVM等方法.综上说明混合模型实现了有效降维和防过拟合,可大幅提升预测精度,用于解决航班风险预测问题可行并有效.