SOM网络在铁路危险货物专用线风险评价中的应用

为合理确定铁路危险货物专用线的风险水平,提出了一种基于神经网络技术的风险评价模型.根据铁路危险货物专用线运营的特点及国家相关标准的要求,比较全面、系统地构建了铁路危险货物专用线及附属设施风险评价指标体系.为了弥补现有铁路危险货物专用线定量风险评价方法的不足,提出了基于自组织特征映射(SOM)网络的铁路危险货物专用线风险评价模型,并将训练后的模型应用于中石油某线路的风险评价,确定了该线路的风险等级.实例计算表明,该模型假设合理,计算结果符合实际情况.

铁路危险货物专用线无线视频监控管理系统设计

铁路危险货物专用线无线视频监控管理系统除具有传统的本地监控和数字录像等功能外,还具有远程监控和多级监控功能,以实现对危险货物专用线重点区域和作业进行视频监督与控制。该系统采用H.264视频处理、数字传输、高速无线通讯、智能跟踪、自动识别报警技术等,并通过无线视频监控管理系统平台为各视频应用子系统提供共享的承载平台。

基于云模型的铁路危险货物专用线风险评价研究

铁路危险货物专用线是铁路危险货物运输的重要组成部分,其安全性对于铁路危险货物运输至关重要。为科学评价铁路危险货物专用线风险水平,综合既有规章制度、文献研究和现场安全检查,构建由6个一级指标、23个二级指标组成的铁路危险货物专用线风险评价指标体系,采用C-OWA算子确定风险评价指标权重,建立基于云模型的铁路危险货物专用线风险评价模型,并以湛江港某企业铁路危险货物专用线为例进行实证分析。研究结果表明,湛江港某企业铁路危险货物专用线综合风险水平处于“较低水平”,与实际安全评价结果基本一致,验证了方法的有效性。研究可以为完善铁路危险货物专用线安全评价方法,提高铁路危险货物专用线风险管理水平提供理论支撑。

铁路专用线危险货物运输安全指标属性约简研究

为了对铁路专用线危险货物运输安全性进行科学合理的评价,系统分析了铁路专用线危险货物运输特征及影响因素,从"人、机、路、管"角度出发,构建了涵盖资质管理、安全设备设施、运输设备设施、安全管理4个层面的铁路专用线危险货物运输安全评价体系。针对指标间存在的冗余性问题,采用基于改进区分矩阵的粗糙集属性约简算法对评价体系进行精简,并以成都铁路局某条危险货物专用线进行实例研究。结果表明:托运人资质、安全监控系统等10项指标为属性约简后的重要风险因素。