基于Apriori算法的煤矿安全事故分析

为分析煤矿事故报告中的危险致因因素,统计分析了2018—2022年全国煤矿事故报告数据,采用Apriori关联规则算法,并利用Gephi进行关联规则可视化,探究各个致因之间的复杂关系。首先对数据进行预处理,计算词频-逆向文件频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF),提取了78个煤矿事故致因因素,其中人因层包括31个因素,设备层包括9个因素,管理层包括31个因素,环境层包括7个因素;然后,经过关联规则挖掘算法,得到了585条关联规则,绘制了其支持度、置信度和提升度的散点图;最后,根据Gephi生成的事故致因复杂网络图,分别分析了高支持度、高置信度和高提升度关联规则致因因素。结果表明:基于Apriori算法的煤矿事故致因分析,得到了人因层、管理层、设备层和环境层4个方面的关键致因因素;对煤矿关键致因因素进行直观、多视图的展现,有助于提高煤矿安全管理水平。

机场飞行区多层异质链序风险传播模型研究

为探究机场飞行区风险发生机制及风险传播特性,增强机场飞行区安全管控能力,采用复杂网络理论,依据风险致因间的因果链序关系,构建多层异质网络风险传播模型。采用多层次因果图(AcciMap)理论分析机场飞行区运行风险传播的致因链;基于风险致因特征构建3层异质风险传播网络并根据网络特征设计概率-触发传播模型、容量-阻抗传播模型、容量-负荷传播模型;利用复杂网络理论设计风险传播评价指标,对风险网络传播特征进行分析。结果表明:多层风险网络中节点风险传播能力与节点度弱相关,节点风险灵敏指数可提升风险节点排序准确性;对风险灵敏度指数排序前15%的节点进行风险控制,可有效降低风险扩散近32%;网络风险传播结构存在高连通和松散状态,对风险扩散指数排序前15%的节点进行控制,可以有效降低网络结构鲁棒性指数使风险网络结构由高连通进入到松散状态;所建模型可有效识别风险扩散过程并进行精准控制,以提升机场飞行区风险控制水平。

考虑互补效应的城市群多模式客运网络鲁棒性

为了分析城市群客运网络对突发事件的应对能力,从多种交通模式互补视角,基于复杂网络理论构建城市群多模式客运网络模型,应用引力模型建立节点失效后网络性能计算的规则,对城市群多模式客运网络的鲁棒性进行测度.引入基于鲁棒性的动态互补强度指标,对客运网络间的互补效应(CE)进行量化.对是否考虑CE时的鲁棒性进行对比,分析CE对鲁棒性的提升程度.以关中平原城市群为例进行实例研究,结果表明,在城市群多模式客运网络中,普铁网应对突发事件时的鲁棒性最强,公路网最弱.无论在何种攻击策略下,考虑CE时,城市群多模式客运网络的鲁棒性均有明显的提升,高铁网、普铁网和公路网的敏感度分别下降了19.1%、29.3%和22.0%.

俄乌冲突背景下全球海运网络的结构特征分析

在俄乌冲突背景下,基于AIS轨迹数据和复杂网络分析法,分析全球海运网络的整体和局部结构特征,探究海上通道的枢纽作用以及区域海运网络的抗毁性。结果表明:俄乌冲突加剧了全球海运网络的动态演变,干散货海运网络的稳定性强于集装箱海运网络和液化天然气(LNG)海运网络。全球枢纽港口呈现明显的地域性分布和结构性差异特征,中国仅少数核心港口在全球海运网络中具有优势地位。在俄乌冲突紧张局势下,俄罗斯港口在LNG海运网络中保持了一定的竞争力。欧洲地区的直布罗陀海峡和英吉利海峡在三类海运网络中起到关键的中介枢纽作用,同时海运网络对于亚洲地区的琉球群岛、新加坡海峡、朝鲜海峡等也具有较高依赖性。中国与“一带一路”沿线国家之间的集装箱海运网络和干散货海运网络、与金砖国家之间的干散货海运网络均表现出较高的发展水平和较强的抗毁性。

城市防疫医疗救援网络的抗毁性与鲁棒性

为研究城市防疫医疗救援系统空间布局的合理性和防灾韧性,采用复杂网络技术构建了某城市防疫医疗救援网络模型,对其网络拓扑结构和网络特征基本参数进行分析,研究不同攻击模型下以边和点连通度为度量指标的结构抗毁性能力;通过设定不同的网络冗余与网络负荷,研究网络针对确定性攻击与随机性攻击的鲁棒性特征。研究结果可为城市防疫医疗救援系统的空间优化布局和核心场所强化建设提供理论支撑。

基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法

复杂网络中关键节点的精准识别对于网络结构稳定和信息传播起着至关重要的作用。传统K-shell方法仅通过节点在网络中所处位置对节点的重要性进行评估,导致区分度不高。基于此,综合考虑了节点的全局信息和局部信息对节点重要性的影响,提出一种基于邻域K-shell分布的关键节点识别方法。该方法通过节点邻域Ks值定义节点的熵,从而反映邻居节点的K-shell分布特征。通过11个网络数据集上的仿真实验,验证了所提方法能够更准确地识别并区分复杂网络中的关键节点。

致密油多场重构驱渗结合提高采收率技术

建立渗流-地质力学耦合的嵌入式裂缝流动模型,进行致密油多场耦合模拟,揭示致密油长期注水后压力场、渗流场和应力场的变化规律,在此基础上提出了致密油多场重构驱渗结合提高采收率技术。研究表明:致密油长期注水开发后,压力扩散范围小,难以建立有效驱替系统,地应力的变化幅度呈现差异性,水平最小主应力变化幅度大于水平最大主应力,注水井地应力变化幅度大于生产井,注水井周围地应力转向幅度较大。多场重构驱渗结合提高采收率技术通过注水井转采和大规模压裂技术,重构人工体积缝网系统;通过压前补能、压中增能、焖井蓄能、驱渗结合的全生命周期能量补充方法,有效解决了大规模压裂后注入介质易窜流、能量难补充的问题;通过多井联动强化渗吸效应,重构复杂缝网下驱替与渗吸结合体系,由避缝向利用裂缝转变,提高微观波及效率和驱油效率。鄂尔多斯盆地华庆油田元284区块现场应用实践表明,该技术提高采收率12个百分点,可实现致密油规模效益开发。

基于改进SEIQR模型的突发网络舆情传播与控制研究

[目的/意义]社会突发事件映射到互联网空间中形成的突发网络舆情在不良因素的干扰下于网民间扩散容易形成强烈的负面情绪导向,很可能对网络社会的和谐稳定产生极大破坏。因此,正确认识突发网络舆情的传播特点,把握各种舆情管控措施对传播的影响,对合理、有效地管理舆情至关重要。[方法/过程]针对突发网络舆情的传播特性对标准SEIQR模型进行改进,提出实施舆情管控措施下以媒体恶意炒作和网民间恶性正反馈为主要传播驱动的SEACBR模型,并利用仿真实验对不同规模的突发网络舆情在各种管控措施下的传播过程进行模拟,以探究不同措施的管控效果并验证模型的泛化性。[结果/结论]管控突发网络舆情应以良性引导为主,其他措施为辅,这样在及时施策、积极治理的情况下突发网络舆情的消极影响就可被有效抑制。

从管段走向管网:管道泄漏诊断技术研究进展

管道泄漏诊断技术在保障管道系统安全运行中起着至关重要的作用。首先,介绍了管道泄漏诊断系统的结构,并指出由单一管段向复杂管网泄漏诊断的发展趋势。进一步从基于数据驱动的传统泄漏检测方法、管道泄漏信号源定位技术和基于深度学习的复杂管网泄漏检测方法3个方面进行综述,分析了不同方法的优势、局限性和适用范围。最后指出,随着管网系统的复杂度增加,传统方法的局限性逐渐显现,基于深度学习技术的复杂管网微弱泄漏诊断、多源信号融合和管网智能化的研究将成为未来的研究趋势。

航空器场面滑行关键路径识别与抗毁性研究

为准确辨识机场地面滑行系统重要路段,提升拥塞风险控制能力,通过构建机场活动区交通网络模型,从节点近邻、全局路径、特征向量和网络位置4个角度挖掘关键节点,提出改进介数中心性算法,得到节点重要度排序样例集。综合鲁棒性、性能下降速率以及单位时间性能损失等网络性能指标,通过抗毁性实验分析性能变化曲线,确定综合抗毁性衡量指标ki测度下复杂网络节点重要度排序结果,实现关键路径识别。以华北某机场为例开展实证研究,结果表明:机场活动区交通网络具有较小的聚类系数,在随机攻击下抗毁性较强,基于度中心性的节点序列为所有样例中最满足实际运行中的关键路段,管制员可实施重点路段流量调配,抑制冲突。

基于LSTM的机场飞行区活动目标潜在冲突预测

针对机场飞行区冲突不断的问题,提出一种基于长短期记忆(LSTM)网络预测机场飞行区活动目标潜在冲突的方法。根据复杂网络理论,以航空器和车辆2类活动目标为研究对象,建立飞行区活动目标网络,设置网络动态演化模型,输入运行数据计算多个网络特征指标,对指标时间序列进行主成分分析,拟合成潜在冲突指数;利用Keras框架搭建LSTM网络模型,将指标时间序列输入LSTM网络进行训练和预测,并与其他预测方法对比;用西安咸阳机场实际运行数据进行实验,将预测值与真实值进行对比,各项指标预测均方误差分别为1.608%、13.126%、0.072%、0.004%、0.014%。结果表明:通过建立飞行区活动目标网络模型,可以用网络特征指标从不同角度刻画潜在冲突;LSTM网络可以有效预测飞行区活动目标网络的潜在冲突,提醒相关人员预防冲突发生,降低冲突概率。

基于复杂网络的产品族造型意象耦合网络模型构建方法

目的拓展产品族多意象设计相关知识的获取途径,提升产品族造型创新设计的能效。方法基于产品族造型意象耦合特性,引入复杂网络中的多层网络概念,利用造型特征间的多意象表达关系,构建了产品族造型意象耦合网络模型。利用节点敏感性与中心性分析产品族造型意象耦合网络,识别各造型特征节点属性类型以作为模型析出知识。结合产品族设计的特点,总结归纳适用于产品族设计的各造型特征节点类型并制定其类型运用规则,以辅助设计师进行产品族造型创新设计。结果以马自达汽车前脸造型设计为例,构建了马自达汽车前脸造型意象耦合网络模型,析出了产品族相关设计知识并运用于汽车前脸设计。结论产品族造型意象耦合网络模型丰富了产品族多意象设计相关知识的获取途径,可用于辅助产品族设计,提升设计能效。

基于复杂网络分析的广东省城镇居民碳足迹研究

应用投入产出模型和复杂网络分析方法,计算了广东省城镇居民直接碳足迹、间接碳足迹,构建了城镇居民间接碳足迹复杂网络,并对碳足迹重点产业部门进行了结构分解分析。研究结果表明:(1)广东省城镇居民直接碳足迹的主要来源是汽油和液化石油气,间接碳足迹网络的核心产业部门是电力、热力的生产和供应业。(2)广东省城镇居民碳足迹的主要来源为间接碳足迹,对所构建的碳足迹网络进行整体结构和个体特征两方面的分析发现,城镇居民间接碳足迹网络的通达性逐年向好,但各产业部门之间的协同碳关联关系的发挥尚有提升空间。(3)根据产业部门在碳足迹网络中的地位和作用,运用相关指标将其划分为碳核心社区、碳中介社区、碳边缘社区,在对碳核心社区的结构分解分析中发现,碳排放强度效应均为减碳因素,消费水平效应、城镇化水平效应、人口效应为增碳因素,且消费水平效应的增碳贡献率最大。

深空探测自主运行的一种可信性技术体系

未认知与不确定性是深空探测任务的基本特征.本文基于战略导向的体系化基础研究,建立了一种面向科学价值最大化的探测场景和以可靠性为核心技术基础的深空探测自主运行可信性技术体系.分析研究了深空探测场景下的可靠性概念;面向精确感知、最优计算、准确决策、快精准执行的目标要素,提出了深空探测自主运行的可信性体系框架以及“需求-认知-工程”总体技术架构;针对自主运行可信性的关键技术难点,开展了可靠性导向的多物理场、强耦合白盒建模,复杂网络故障传播机制分析,COTS元器件深空探测应用的高可靠保证,以及“模型+数据+知识”一体的融合机制分析等研究.对该技术体系的关键技术验证策略及其最小系统在卫星星座中的应用进行了验证,结果表明,所提出的技术体系具有较高的工程价值.

面向任务的载人深潜人机交互信息重要度评估

为更好地识别复杂任务环境下深海载人潜水器驾驶舱人机交互信息重要度差异,提出一种基于复杂网络的人机交互信息重要度评估方法。以悬停采样任务为研究对象,运用决策阶梯模型及任务-网络建模技术识别复杂任务相关人机交互信息元及逻辑关联,构建交互信息复杂网络模型。基于网络拓扑特征参数,从节点间逻辑影响关系的角度提出节点全局及局部影响效应评估指标,结合解释结构模型层级权重指标对交互信息节点重要度综合值进行计算,得出悬停采样任务人机交互信息重要度排序。将排序结果与其他4种算法进行对比,在证明计算有效的基础上,邀请潜航员结合实际任务流程对交互信息进行主观重要度评估。结果显示,研究所得重要度排序结果与潜航员主观排序结果呈强相关,且对重要交互信息元的识别结果与潜航员主观感知相符合,验证了所提方法识别复杂任务人机交互信息重要度差异的有效性。

内河船舶机会性互联的复杂网络模型及其时变特性

针对内河船舶间出现时空邻近的机会性现象开展建模及实证研究。在社会网络分析方法的基础上,提出了1种考虑时序特征的网络分析方法,将大尺度时间跨度上的网络聚类转化为小尺度跨度上的网络聚类,进而分析内河船舶在有限水域内的动态行为;考察船舶间形成邻近关系网络的时变特征,利用复杂网络表示船舶社会网络随时间的演化特性,并借助复杂网络模型对内河水域内存在较多互相熟识船舶的现象给出统计解释。基于长江下游200 km河段1个月的AIS数据,按时隙划分得到网络模型的序列,由此表现船舶间发生单跳数据交换关系的互联形态。实证结果表明:①船舶联网瞬时的度分布可用高斯分布拟合,拟合度在96%以上;②随着时间尺度的增加船舶社会网络的小世界特性和无标度特征愈加明显,网络形态在空间维度上呈现簇团情形,局部密集的组团网络由大部分静止和少量运动船舶连接起来,网络密度随时间缓慢增加至0.1左右,相对平均路径长度稳定在0.2~0.3之间,平均赋权集聚系数呈现缓慢下降的趋势最后趋于0.4~0.5,离散度较快趋向于1,并实现整体上的连通;③度值较高的船舶节点,其平均速度在不同时隙的船舶社会网络中分时段呈现相关性;④相对于船舶密度的增加,船舶在1 d内的平均友邻时间以指数形式递增,而船舶的重复相遇近似服从负指数分布。上述结果表明,内河船舶航行中数据交换关系的建立或断开是由物理空间中船舶间邻近关系的时变性决定的;内河船舶的历史交互行为对未来交互行为具有记忆性并产生影响。

基于离散时间量子漫步的链路预测算法

量子漫步算法能模拟游走粒子在图上的量子相干演化,粒子的运动状态由量子态的相干叠加而成.与经典随机游走算法相比,量子漫步算法具有寻找目标节点时间少和源节点扩散至其他节点时间少的优点.提出一种基于离散时间量子漫步的链路预测(link predictionbased on discrete time quantum walk,简称LP-DTQW)算法.研究结果表明:相对于其他7种算法,LP-DTQW算法有更高的预测精度;LP-DTQW算法的时间复杂度远低于经典RWR(random walk with restart)链路预测算法的时间复杂度.因此,LP-DTQW算法具有更强的预测性能.

基于复杂网络的高速公路交通事故风险动态演化模型

为有效挖掘高速公路交通事故规律信息,基于复杂网络理论提出高速公路交通事故致因网络构建方法.从风险结构与风险模式两方面定义风险传播机制,通过高速公路交通事故致因网络与风险传播机制的有机结合,建立了高速公路交通事故风险演化模型.以高速公路重特大交通事故为例,对201份高速公路重特大交通事故调查报告进行风险分析.结果表明,基于复杂网络的风险演化模型适用于高速公路的交通事故风险分析;通过高速公路交通事故风险演化模型可对各致因的风险传播特性进行解析与归类,从而制定出针对不同情形致因的控制策略,为高速公路交通事故风险演化研究提供新思路.

水网结构对多灾害情景的韧性响应研究

通过识别基础设施系统内部重要节点以提高基础设施韧性,对增强城市韧性具有重要意义。水网作为基础设施的重要组成部分,对水资源统筹调配与水旱灾害防控等发挥着重要作用。基于复杂网络理论,构建水网网络拓扑结构,计算水网各节点参数与灾害风险度,采用不同节点攻击策略,使用随机攻击、蓄意攻击和自然灾害3种攻击方式,得到整体网络效率与最大连通子图大小,对水网韧性进行分析。研究结果表明:水网结构遭到随机攻击或自然灾害时,破坏节点达80%左右,水网韧性趋近于0;水网结构遭到蓄意攻击时,破坏节点达50%左右,水网结构系统崩溃;在蓄意攻击中,PageRank攻击对水网韧性影响较大;在自然灾害攻击中,水网结构在面对暴雨洪涝时表现出较强的韧性。在网络拓扑结构研究水平的基础上,在工程真实物理状态下对水网结构遭到随机攻击、蓄意攻击与自然灾害后的水网韧性进行了更全面的分析与评价,为水网工程建设与管理研究提供参考。

基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法

为提高被噪声干扰的语音的可理解性和语音质量,针对用于语音增强的深度复数网络对语音复数谱中关键声学特征提取不充分、关联信息建模不合理的问题,提出了基于多维度注意力机制和复数Conformer的单通道语音增强方法(SE-MDACC)。在复数U-Net架构下引入复数Conformer,对语音幅度和相位的相关性进行建模;利用多维度注意力机制,构造更加丰富的特征来增强卷积层的表示能力;在残差连接中加入注意力门控机制强化重构语音的细节信息。实验结果显示,相比于深度复数卷积递归网络,SE-MDACC的客观评价指标语音质量感知评估和短时客观可懂度分别提升15.299%、1.462%,表明SE-MDACC可充分提取语音声学特征并对幅度和相位相关性进行合理建模,有效提升语音质量和可理解性。