基于集成DEMATEL-ISM的民航飞行安全风险影响因素研究

航空安全是民航发展的生命线,飞行安全风险研究是飞行安全分析的重要内容,飞行安全风险影响因素的研究是飞行安全风险研究的重要基础。为研究民航飞行安全风险影响因素,在构建飞行安全风险评价指标体系的基础上,采用决策式实验分析法和解释结构模型联合法(decision-making trial and evaluation laboratory-interpretative structural modeling method,DEMATEL-ISM)的算法构建飞行安全风险影响因素模型,对因素的属性、重要度、作用机理等进行深入分析,建立系统性的多级递阶结构模型。最后通过算例编程仿真实现,对结果深入分析与研究,探讨其实际应用价值,证明该方法的可行性和有效性,该方法可以为飞行安全风险管理提供决策帮助和理论指导,有助于提升飞行安全管理水平。

基于改进DEMATEL-ISM模型的道路拥堵下行车风险评估方法

为准确识别城市道路拥堵条件下的行车风险系统中各影响因素之间的内在联系以及该系统中的关键因素,本文提出一种改进DEMATEL-ISM的评估方法。首先,分析城市道路拥堵条件下的行车风险,选取18个风险因子;其次,运用多群体问询的调查问卷方法,并结合最大类间方差法对标准的集成决策试验和评价试验室(DEMATEL)以及解释结构模型(ISM)改进,建立城市道路拥堵的行车风险评估模型。最后,实例验证结果表明:基于改进DEMATEL-ISM模型的道路拥堵条件下行车风险评估体系能准确划分层次解释结构图的层级,与其他方法相比更加符合实际;交通密度、车头时距、停车次数、换道频次等关键链接因素对其他因素有较强联动影响,并且会增加发生交通事故或二次交通拥堵的概率。

装配式建筑碳排放影响因素及减排路径研究:基于改进的DEMATEL-ISM方法

选取20个具有代表性的装配式建筑碳排放影响因素,运用多元化、多渠道、多群体问询的调查问卷法及最大类间方差法确定阈值对DEMATEL-ISM方法进行改进,基于该方法构建出中心度-原因度散点图和层次解释结构图,明确了装配式建筑碳排放影响因素在整个系统中的地位及各因素之间的影响关系。依据层次解释结构图并结合实际情况,构建出两条装配式建筑碳减排路径,为装配式建筑减排工作的实施提供参考。

集成DEMATEL-ISM方法的乡-城流动人口社会保险参保意愿影响因素研究

流动人口社会保险“扩面”一直是社保工作的难点与重点,作为流动人口主体的乡-城流动人口群体,其社会保险参保意愿受哪些因素影响?各影响因素之间是否具有内生联系?联系强度为多少?本文从乡-城流动人口“个体-职业-环境”三维特征体系出发,选取了影响社保参与意愿的15个因素,应用集成DEMATEL-ISM方法对此15个影响因素进行研究,得到一个影响乡-城流动人员参保意愿七级递阶层次结构模型,依据所构建的解释结构模型,为提高乡-城流动人口社会保险参保意愿提供了几点思考。

DEMATEL-ISM法在MOOC课程设计中的应用

在疫情爆发和信息社会高速发展的时代背景下,为了实现“停课不停学”和“教育先行”的理念,满足在线学习者学习和一线教师教学需求,在线教育迅速崛起。随着在线教育平台层出不穷,作为大型开放的网络在线课程平台MOOC因其受众面广,课程种类丰富,免费便捷的特点吸引着各领域的学习者参与网络资源的学习,但复杂的数字资源的学习顺序的选择对在线学习者是一大挑战,为辅助不同水平在线学习者的在线课程的学习,以“网络信息资源检索”内容为例,采用DEMATEL-ISM分析方法对MOOC中的《信息技术及教育应用》课程结构进行量化分析,探究课程教学内容间的逻辑关系,构建多层递阶解释结构模型,旨在为完善在线课程设计提供科学依据。

积极元素集成应用法对脑卒中患者压疮预防的效果分析

目的研究积极元素集成应用法对脑卒中患者压疮预防的效果。方法选择2021年7月至2023年6月救治的脑卒中患者168例为观察样本,以随机数字表法分为试验组(n=82例)和对照组(n=86例),对照组遵脑卒中压疮预防常规护理模式施护,试验组接受压疮预防积极元素集成应用法干预,观察2组干预后的家属压疮防护知信行评分、压疮发生率、家属压疮防护满意度。结果试验组家属压疮防护知信行评分高于对照组,压疮发生率低于对照组,压疮防护满意度评分高于对照组,差异均有统计学意义(P<0.05)。结论以积极元素集成应用法对脑卒中患者开展压疮防护干预,利于提升家属的压疮防护知信行水准,减低压疮发生率,深得脑卒中患者家属压疮防护认可。

基于模糊逻辑法的石油勘探开发数据自动集成方法

石油勘探开发数据集成时存在数据难以处理、利用价值低等问题,引入模糊逻辑法,开展对石油勘探开发数据自动集成方法的研究。采用建立石油勘探开发数据库、结合数据分片方式,实现数据同步与自动集成。通过应用模糊逻辑集成方法绘制的勘探线路、与其他两种集成方法绘制勘探线路的结果对比,实验表明:模糊逻辑集成方法可以有效提高开发数据的利用价值,并且根据集成结果绘制成的石油勘探线路可以有效控制在安全范围内,提升了石油开采的安全性。

基于DEMATEL-ISM模型的装配式建筑施工质量控制体系的构建

装配式建筑是建筑业的未来发展趋势,其施工质量直接关乎人民群众的利益。为提高装配式建筑施工质量,从人员、材料、机械、方法和环境5个层面分析得到15个影响因素,构建装配式建筑施工质量评价指标体系,基于DEMATEL-ISM模型对各指标之间的因果关系进行分析。结果表明,管理人员水平是影响装配式建筑施工质量的主要因素,预制构件存储状况、施工器具误差、预制构件安装方案合理性、工程质量管理环境是影响装配式建筑施工质量的次要因素,根据分析结果为装配式建筑施工质量控制提供合理建议。

基于综合集成赋权法的我国高质量绿色低碳园区综合评价方法

产业园区是我国经济、能源低碳转型的重要阵地,是支撑我国工业化集群快速发展的底层核心力量,具有集经济、信息、能源、环境为一体的多重融合功能,其高质量绿色低碳发展是实现我国碳达峰、碳中和的重要路径与抓手。论文在国内相关研究成果基础上,采用内外因素论,从产业园区高质量低碳发展多角度分析,提出7项准则层、30项二级指标。其中,包含碳利用效率、区域碳达峰影响比率、碳中和平台建设情况等6项评价低碳效率、信息化的创新性指标。同时为提升体系评价效果,提出基于序关系和熵值法的主客观综合集成赋权模型。该评价方法可避免主观评价弊端,提升评价体系实用性、有效性,旨在为未来我国高质量绿色低碳园区落地建设提供评估理论支撑。

钢板铰与钢板带和套管集成加固网架结构方法研究

针对网架结构传统加固方法中存在的施工风险大、工期长及经济指标高的缺陷,提出了一种钢板铰与钢板带和变长套管集成加固方法,该集成加固方法有效解决了网架结构拉杆、节点承载力不足及压杆稳定性不足的问题,形成了一套网架结构加固的新型成套技术,并采用该集成加固方法完成某展览馆网架结构加固工程。加固工程实践表明:该集成加固方法避免了传统网架结构加固中的焊接作业,消除了焊接应力的影响以及焊接过程中钢管高温软化可能导致的非预期破坏,缩短了施工作业时间,取得了良好的社会与经济效益,为以后类似改造工程提供了借鉴。

基于嵌入法与集成学习的线路工程造价预测

架空线路工程造价的准确预测对于工程建设质量及造价管控具有十分重要的意义。针对传统架空线路工程造价预测中遇到的特征维度过高、单一预测模型难以拟合复杂造价数据等问题,提出了基于嵌入法数据降维与集成学习的线路工程造价预测算法。首先通过嵌入法与极端梯度提升(extreme gradient boosting,XGBoost)模型对特征进行排序,筛选出对造价影响显著的特征完成数据降维。然后对XGBoost、随机森林、支持向量机(support vector machine,SVM)等模型进行融合,构成双层集成学习模型并对线路工程造价进行预测。最后基于某电网公司近年线路工程造价数据进行实例分析,分别与XGBoost、随机森林、SVM、极限学习机(extreme learning machine,ELM)与反向传播(back propagation,BP)神经网络等模型进行对比。实验表明预测结果的平均绝对百分比误差低于4%,优于其他单一模型,对线路工程造价控制研究具有较大价值。

基于熵权法Stacking集成学习的多分类窃电检测

为了精准定位窃电行为,减小电力窃取给电力系统带来的经济损失,提出了一种基于熵权法Stacking(stacking based entropy,E_Stacking)集成学习的多分类窃电检测模型。首先基于用电量信息共线性的特点,使用方差膨胀因子(variance inflation factor,VIF)作为标准对数据降维,以降低数据复杂度。然后在模型训练时嵌入k折交叉验证,有效防止模型过拟合。该模型包含初级学习器和元学习器两层学习器,可以充分结合两层学习器的优点,将学习的互补特征和判别特征相结合,进一步提高检测性能。最后,使用爱尔兰数据集和部分加州大学欧文分校(University of California Irvine,UCI)数据集验证模型,结果优于目前几种常见的方法,证明该模型的有效性和稳定性。

基于ROS与改进机器学习算法集成权重岩体质量评价方法

如何准确对岩体分级是深埋地下工程的一个难题。针对单一岩体评价模型存在误判的问题,提出了Random Over Sampler (ROS)改进机器学习算法集成权重岩体质量评价方法。采用ROS算法对类别非均衡样本进行采样处理,经SVM、KNN、NB、DT、RBF、RF、LDA、LightGBM、XGBoost和GradientBoosting计算得到初步分级结果。将每一个分类器作为一个指标,确定每一个分类器的权重,建立ROS与机器学习算法的集成权重岩体质量评价模型,得到综合判别结果,大大降低了单一模型误判率。基于ROS改进机器学习算法集成权重提高了岩体质量评价模型的准确率,为岩体质量评价提供一种新的方法。

基于Fisher鉴别分析和集成学习的烟叶分级方法

智能烟叶分级能有效提升成品烟质量。为了进一步提升烟叶分级正确率,提出了联合利用烟叶正面、背面、透视三视图的烟叶分级方法。对于每个视图,提取其纹理、颜色、形状特征作为模型的输入,通过线性判别分析降低特征维度,以支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为基分类器,利用袋装法做集成,得到一种集成学习的烟叶分级模型。通过整合烟叶正面、背面、透视三视图共同提取到特征,带入上述分级模型,进一步提升了分级准确率。实验结果表明,仅对正面视图,提出的集成学习分级模型在五个真实烟叶数据集上的平均准确率为71.93%,优于现有方法。使用三视图分级后,平均准确率提高到了74.8%。

基于综合集成评价方法的矿井通风系统安全评价分析

将未确知理论与层次分析法相结合,以此为基础介绍一种矿井通风系统评估的综合集成评价方法。该方法主要包括矿井通风系统安全评价指标体系构建、矿井通风系统安全评价指标确定、未确知测度评价模型构建3个环节。为确定方法的应用效果,以A煤矿为研究案例,介绍了矿井通风系统安全评价方法的工程应用情况,确认矿井通风系统安全评价方法具备较好的分析效果。

基于多指标集成法对织物触感检测和评价方法研究

触感是织物的重要风格属性之一,直接影响到终端产品的舒适性,为更客观地检测和评价织物的触感,丰富触感检测方法体系,基于多指标集成法研究了织物触感的检测和评价方法,提供了一种客观、快速的触感检测和评价方法,并在5家实验室内开展比对试验。该试验结果表明,CV值基本在10%以内。该试验表明,该方法的试验结果较为稳定。

基于DEMATEL-ISM的既有建筑节能改造推广影响因素研究

影响既有建筑节能改造推广的因素众多。在对既有建筑节能改造推广的影响因素进行识别的基础上,运用DEMATEL-ISM模型,确定既有建筑节能改造的关键影响因素及各个因素之间的层级结构和作用路径。结果表明:既有建筑节能改造推广的影响因素可以划分为5个层级,其中政府激励监管力度和法律法规健全程度为深层致因,ESCO技术水平、支付意愿和宣传推广力度是表层致因。中心度排名前三位的影响因素分别为政府激励监管力度、信息公开程度和支付意愿。依据分析结果,提出了相应建议。

质量挣值法的集成管理

针对当前国内外广泛应用的工程成本和进度的挣值法所存在的问题,以现行的挣值法为基础,在考虑质量影响因素的前提下,构建了质量挣值法模型,建立了工程项目实际质量水平的评价指标体系,运用模糊综合评价方法,对工程项目的实际质量水平进行了度量,健全和完善了现行的挣值法,实现了质量挣值法的集成管理研究,使工程项目质量、成本和进度三大目标的控制协调一致,全面衡量和反映了工程项目整体进展的实际状况,进而明确了工程项目的控制重点,确保了工程项目质量、成本和进度目标的集成管理。

选择性集成算法分类与比较

选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。

基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成

针对使用贪心法、遗传算法等方法实现选择性神经网络集成时出现的“局部最小点”和“过拟合”问题,提出了一类基于随机梯度法的选择性神经网络二次集成方法。理论分析和实验表明,与上述选择性神经网络集成方法相比,该方法易于实现且效果明显。