基于情感分析的网络舆情共振研究

为有效应对复杂多变的舆情环境,研究孤立发生的单一舆情事件演化成具有某些相同特征的多舆情事件簇或事件集,针对同议题、同情绪等多起舆情事件建立网络舆情共振模型,通过爬取“唐山打人案”和“唐山打人事件被害人首次发声”事件相关微博数据,以及“2021年河南遭遇特大暴雨”和“2023年河北暴雨”相关微博数据,将评论数据进行BosonNLP情感分析,得出其情感分数;并将情感分数作为模型参数,分别对2起不同类型的案例进行检验。研究结果表明:在原生舆情与次生舆情共同作用下,引起网民情绪感染和矛盾冲突,从而发生网络舆情共振,并且共振产生的热度高于单一事件热度;网民消极的态度值会加速舆情共振、不同类型的事件所产生的舆情共振效果是不同的。研究结果可丰富网络舆情以及社会物理学相关理论,可为构建舆情共振的研究框架提供参考。

非平稳随机地震激励下多层框架-摇摆墙结构的响应分析

框架-摇摆墙是一种可有效提高建筑抗震性和韧性的组合自复位结构,为充分了解其在地震下的随机响应特性,构建多自由度框架-摇摆墙结构的简化非线性方程,并利用等效线性化,基于响应的伪谐波行为假设,构建含时变参数的等效线性动力方程;基于随机平均的原理,得出控制响应幅值概率密度函数(PDF)的时间演变形式的福克-普朗克-科尔莫哥洛夫(FPK)方程,最终得出随机响应时间相关方差的一阶微分方程;并以某教学楼一榀框架为样本构建算例模型进行验证。结果表明:近似解析方法具有优异的精确度,在保证随机响应时间相关方差准确性的前提下,相对于传统的蒙特卡罗模拟(MCS)方法可提高分析的效率;在可分离形式和不可分离形式的非平稳地震动功率谱模型的结果中,随机响应方差曲线趋势与随机地震激励的形式相关,且在分段式调制非平稳谱作用下其分段点表现出很明显的不平滑现象;不同类型的随机地震激励扰动下的结果证明了此方法优异的适用性。

考虑洪涝灾害风险的县域应急避难场所选址模型

为提升应急避难场所在灾害管理过程中的服务水平,从洪涝灾害的视角出发,选取致灾因子危险性、孕灾环境敏感性、承载体脆弱性、防灾减灾能力4个指标,采用层次分析法(AHP)-熵权法模型,识别出洪涝灾害风险的空间分布,并将其风险值作为权重引入最小化未覆盖风险,同时,结合最小化加权疏散距离、最小化可达性差异,从公平性、效率性、均衡性视角,构建多目标避难场所选址模型;采用改进的非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)求解模型,并以莆田市仙游县现有避难场所布局为例,验证模型。结果表明:对比现有的避难场所布局,优化后的布局方案中总疏散距离、未覆盖风险值及可达性差异性系数分别平均降低35.90%、61.47%、33.62%。

考虑折返行为的元胞自动机人员疏散模型

为研究行人折返行为对疏散的影响,考虑多出口对行人的吸引力、人员相互作用力、火源蔓延威胁以及折返场吸引力的共同影响,在元胞自动机模型的基础上提出基于静态场、动态场、火源场以及折返场共同作用的行人疏散场域模型,研究不同折返比例、折返区域、人员密度、出口数量和位置情况下折返行为对疏散进程的影响。研究结果表明:少量折返行为对总疏散时间影响较小,而群体性折返行为的存在会增加总体疏散时间,随着折返比例的增加,疏散时间随之增加。折返区域离出口越近,对总体疏散效率的影响越小。折返行为对疏散进程的影响效果,随着人员密度的增加不断增强。在双出口条件下,对侧设置出口位置能有效减少折返行为对疏散进程的负面影响。研究结果可为提高紧急情况下的疏散效率提供参考。

考虑恐慌情绪和信息传递的行人疏散模拟

为分析应急疏散过程中恐慌情绪和信息传递对行人疏散效率的影响,提出基于热传递原理的情绪感染模型和元胞自动机场域模型相结合的疏散模拟方法。该方法通过量化的恐慌值影响行人决策偏好,并引入信息扩散模型,修正成功接收到出口信息的人群的疏散路径,模拟研究恐慌情绪作用下行人受到信息引导后疏散行为的变化。研究结果表明:恐慌情绪感染主要出现在人群聚集时期,伴随恐慌的蔓延,整体疏散效率降低,且对小规模行人疏散影响效果更显著;随着危险源向出口靠近,恐慌情绪使行人做出非理性决策的可能性更大,导致出口处人群出现分散再聚集现象;有效的信息传递可以降低恐慌情绪影响、提高疏散出口利用率,且信息传递影响效果随疏散人数的减少和危险源向出口的靠近而有所增强。研究结果可为提升应急疏散效率提供理论支持。

突发事件舆情衰退期模糊综合评价

为探究突发事件网络舆情态势的发展过程,对舆情衰退期的形成进行准确研判,面向微博平台获取4类突发事件数据信息,基于传统评价指标体系,从信息主体、信息内容和信息传播3个角度出发,构建突发事件舆情衰退期评价指标体系,并结合直觉模糊层次分析法对影响因素进行综合评价。研究结果表明:基于模糊综合评价对4类突发事件进行实证分析,综合评估确定后得到评价分值≥4.8时,网络舆情态势进入衰退期。研究结果可为高效分配舆情监控资源、快速获取和分析舆情信息、提升相关方舆情治理效能提供新思路。

尾矿库溃坝泥石流多级拦截坝防护效果研究

为了减轻山谷型尾矿库溃坝形成的高流速、强冲击力的尾砂泥石流对下游生命财产造成的损伤,设计以拱型为基础坝型的多级拦截坝,在此基础上构建三维数值模型,对尾矿库多级拦截坝滞留尾砂泥石流效果和对下游敏感目标防护作用开展深入研究。研究结果表明:尾矿库溃坝后形成的尾砂泥石流经多级拦截坝拦挡缓冲后,尾砂在拦截坝处滞留历程分为“爬升、回淤、攀越”3个阶段,最大流动速度减少约8.86 m/s、砂流到达村庄的最大水位高程时间推迟约210 s,下游村庄最大淹没水深降低约3.47 m,平均淤砂深度减小近1.87 m,设计的多级拦截坝滞砂防护效果显著。研究结果可为溃坝泥石流多级拦截坝安全防护问题提供借鉴。

纵向通风下卜型分岔隧道火灾烟气流动特性的数值模拟分析

为研究纵向通风下卜型分岔隧道内火灾烟气的流动特性,建立1∶10的卜型分岔隧道缩尺寸模型,分析火源功率和主隧道内的纵向风速对隧道内温度场和临界风速的影响。研究结果表明:其他条件不变时,随火源功率增大,主隧道内热烟气流动范围增大,热烟气最大温升增大;随通风风速增大,隧道内向主隧道下游运动的热烟气比例增加,进入支隧道的烟气减少;研究提出纵向通风下分岔角度为120°的分岔隧道顶棚下方最大温升的关系式以及临界风速表达式,为分岔隧道火灾烟气控制提供参考。

考虑灾民公平偏好心理的应急物资调配研究

为探究灾后初期应急物资调度过程中不同灾区之间资源分配不公平的影响,引入不公平厌恶效应模型,量化灾民公平偏好心理,综合考虑成本因素,构建公平效用最大、综合物流配送成本最小的多目标应急物资调配模型。设计NSGAⅡ算法对模型进行求解,以汶川地震为案例分析验证模型的有效性。结果表明,该模型能有效保障灾区的物资满足率和公平性,公平损失与效益损失之间是悖反关系,效益比公平更为敏感,决策者可以根据自身对公平损失和效益损失的偏重程度合理规划调度方案,确保应急救援的顺利进行,稳定灾民的心理情绪。研究成果对灾后初期多受灾点多配送中心的应急物资调配决策问题提供技术支持。

基于火场预测和多出口决策的协同进化救援路径优化方法

为给深入火场救援的消防员提供最佳救援路线,掌握营救和自救时机,通过改变涟漪规则、动态调整扩散速度、多出口决策设置来改进基于涟漪扩散算法(RSA)协同进化路径优化方法(CEPO)。基于火场预测和多出口决策提出协同进化救援路径优化(CERPO)方法,并以湖北某校教学楼火灾扩散仿真模拟为背景,在不同时间节点情境下规划最佳救援往返路径并比较路径异同,与D算法对比验证CERPO有效性和灵活性。研究结果表明:CERPO能基于火灾预测提前避障规划最佳路径,并在第500 s情境下及时启动多出口决策,规划新的撤离路径;CERPO与传统算法相比可避免绕路,提高消防救援效率,研究结果可为救援路径规划提供参考。

基于改进Smote-GBDT算法的岩爆预测模型

为准确预测岩爆等级,确保施工人员和设备安全,首先,从岩爆机制、数据和算法角度,分析埋深(D)、单轴抗压强度(UCS)、单轴抗拉强度(UTS)、岩石脆性指数(B_(1)、B_(2))、围岩最大切向应力(MTS)、应力集中系数(SCF)和弹性变形能指数(W_(et))8个指标,建立岩爆预测指标体系;其次,针对岩爆样本存在的数据不均衡问题,引进托梅克联系(Tomek Link)对欠采样方法,改进合成少数类过采样(Smote)算法,对岩爆训练样本进行混合过采样;最后,构建SmoteTomek-梯度提升树(GBDT)岩爆预测模型,以38组数据验证模型的有效性,并与其他模型进行对比。结果表明:SmoteTomek-GBDT的准确率为92.1%,较未采样提升5.3%,Smote采样提升10.5%,优于随机过采样模型,并且避免跨等级的岩爆误判。

安全绩效研究进展与展望——基于知识图谱分析

为探究安全绩效领域的研究现状、研究热点和前沿趋势,基于中国知网和Web of Science的文献数据,运用文献计量学知识和CiteSpace软件,梳理安全绩效领域文献,构建研究团队、研究机构和关键词共现图谱,对国内外安全绩效研究进行可视化对比分析。研究结果表明:安全绩效领域研究论文发文量呈波浪形的增长趋势;国内各研究团队之间联系较少,而国际上国外各院校间交流密切,同时我国高校正积极参与对外学术合作,其合作网络已初具规模;国内外共同研究热点为安全绩效影响因素研究、安全行为研究和安全绩效评估研究;国外对于领先指标和职业健康与安全管理的研究更系统和深入;当前研究前沿主要是安全绩效影响因素研究、职业健康与安全管理研究、民航领域的安全绩效管理研究、大数据与安全绩效管理的交汇研究。研究结果可为安全绩效相关研究与实践提供科学参考。

尾矿库溃坝对下游高速公路桥梁的损伤和滑动破坏评估

溃坝尾砂泥石流是介于水和一般自然界泥石流二者之间的一种颗粒相对均匀的砂—水混合物浆体,具有高势能、流速快的特性,易对下游高速公路造成巨大威胁,因此开展溃坝尾砂泥石流对下游高速公路的损伤评估,对于保障尾矿库下游高速公路安全具有重要意义。本研究基于尾矿库溃坝数值模拟并结合泥石流领域的损伤和滑动破坏研究,建立了溃坝尾砂泥石流对下游高速公路桥梁的损伤和滑动破坏评估模型。首先,进行尾矿库溃坝数值模拟确定高速公路桥墩前溃坝尾砂泥石流的流速和深度变化;然后,将流速和深度数值模拟结果代入计算公式对高速公路损伤和滑动破坏进行定量评估;最后得出评估结果。以铜山口尾矿库为例开展工程应用,研究结果表明:尾矿库溃坝后高速公路桥墩损伤满足要求,桥墩基础损伤评估中计算出局部冲刷最大深度为4.456 m,大于桥墩基础顶部距离地面的高度4 m,一部分桥墩基础将受到侵蚀破坏;桥梁滑动破坏评估中计算出桥墩抗滑动稳定性系数为1.02,低于规范限制1.2,高速公路桥梁存在横向滑动风险。

基于FCE-CM的城市立体交通系统韧性评价研究

城市立体交通系统作为城市日常运转和应急管理的生命线,其遭受灾害时的韧性直接关系着城市社会经济的可持续发展。从扰动力、抵抗力、适应力和恢复力4个方面构建城市立体交通系统韧性评价指标体系,通过熵权法为各指标赋权,并基于模糊综合评价法和云模型建立城市立体交通系统韧性评价模型(FCE-CM模型)。以上海市为实例,通过FCE-CM模型评价其城市立体交通系统韧性。研究表明:基于FCE-CM的城市立体交通韧性评价体系能够全面、准确地反映城市立体交通系统的韧性水平,可为城市立体交通系统的评价及优化提供参考。

基于RBF神经网络的火灾报警系统失效概率预测

报警系统失效主要包括漏报、误报,对系统进行失效概率预测,可以帮助判断设备质量优劣,评估系统效能。利用Matlab软件编程,通过神经网络预测失效概率。根据不同场所正在使用的火灾报警器的失效数据作为原始数据,归纳总结失效原因,建立事故树,结合专家打分法与模糊理论得到网络的输入值与输出值。通过网络训练,得到可以对系统失效概率进行预测的RBF神经网络,测算效率大幅提高。以70组不同品牌、用途的火灾报警系统作为算例,通过训练数据,最终达到输入底事件发生概率可直接输出顶事件发生概率的目的。结果表明,RBF神经网络相较于BP网络与事故树算得的失效概率具有更高的拟合度,RBF神经网络模型在进行系统失效概率预测时具有可靠性。

考虑商业物流资源的应急物流定位-分配问题模型

为提高应急救援效率,节约物流成本,应基于商业物流配送中心对应急救援行动的影响,构建应急物流设施定位-分配问题(LAP)模型。考虑受灾点人口密度、人员伤亡比例、老人与儿童比例、设施受损程度4个指标,运用逼近理想解排序法(TOPSIS)将各受灾点按救援需求相对紧迫程度排序,确定各受灾点物资分配的优先度;对于灾前已有与灾后建立的物流设施点,从商业物流配送中心是否参与应急救援行动方面考虑构建LAP模型。所建模型被应用于荆江防洪中的荆州市,其有效性得到验证。

考虑避让行为的人员疏散元胞自动机模型研究

为研究避让行为在疏散过程中起到的作用,建立了一种考虑避让行为的元胞自动机模型。模型把疏散人员分为避让者和被让者,通过改变人员的被选概率体现避让行为;通过仿真分析避让行为在不同人员比例、不同人员初始位置分布等情况下,避让行为对疏散效率及疏散进程的影响。研究表明:避让行为能够优化人员的疏散顺序,提高疏散效率,并减少疏散过程的危险性;避让概率超出临界值时疏散时间明显减少,且人群密度越大临界值越小;被让者比例较小时,避让行为的效果较好,且避让概率越大效果越显著;避让行为在被让者初始位置分布不同的情况有不同的影响。

食品安全监管的情报流控制策略研究

食品安全监管涉及生产、加工和销售等各个环节。真实可靠完备的情报可以实现食品安全生产的全过程可追溯,从而保证食品安全事件从源头可控,对实现食品全过程质量安全管理具有重要意义。然而目前食品产业链各利益主体之间的情报分布不均衡,甚至出现错误情报传递给消费者的状况,这给其生命健康带来巨大隐患。本文以食品安全监管中的情报流为研究对象,通过分析食品产业链上的生产方、加工方和销售方三方之间的纵向情报流转过程,构建情报流控制的分阶段和全过程博弈模型,设计食品安全情报流控制策略,以保证销售方对生产方和加工方进行监督并提供真实情报给消费者。

考虑灾民心理的应急设施选址配送问题研究

为提高应急救援效率,结合震后灾民对应急物资的需求的特征,及包含中转设施的应急物资两级调配的特点,提出了一种满意度函数来衡量灾民心理。以灾民感知的满意度最大和系统总成本最小为目标,并结合两级配送网路中应急配送中心的选址问题,建立考虑多物资、多级配送、多模式运输的应急物资配送方案优化模型。利用基于实数编码的遗传算法对模型进行求解,并以汶川地震中的有关数据为例,验证了模型和算法的有效性和可行性。

基于D-S证据理论的地震应急救援群决策

为解决地震应急救援群决策中专家偏好冲突问题,提出一种基于登普斯特-沙弗尔(DS)证据理论的专家偏好型应急救援群决策方法。首先,考虑方案执行时间和方案资源的客观属性以及专家的主观偏好,在传统地震救援群决策过程基础上,设计改进的专家偏好型群决策过程;然后,借鉴应急协商模型,设计考虑方案执行时间和资源的偏好函数,基于三角模糊数定义专家主观偏好程度,并运用D-S证据理论综合专家偏好度作方案选择;最后,以2017年九寨沟地震为试验算例,开展方法对比性试验和偏好敏感性试验。结果表明:与仅考虑方案执行时间和资源或基于三角模糊偏好相比,考虑方案执行时间和资源偏好的决策方案更能满足实际地震应急救援需求,且专家的平衡性偏好更有利于地震应急救援方案的正确选择。