无人机立体视觉识别船舶航行风险仿真

由于船舶交通受碰撞、搁浅、走锚等随机干扰因素的影响,导致对船舶航行目标的跟踪与风险预警具有较大难度。为增强海上航行的安全性,提出一种基于无人机立体视觉的船舶航行风险识别方法。引入双目视觉立体技术,获得目标船舶在航行过程中的图像数据。利用卡尔曼预测器优化连续性自适应均值漂移算法,跟踪目标船舶,通过高斯混合模型识别船舶航行风险。实验结果表明,研究方法对不同海域的船舶跟踪曲线与船舶实际航行曲线具有较高拟合度,且上述方法的船舶航行风险识别正确率高于90%,且误报率低于0.2%,说明提出方法的应用可靠性较高。

切入场景下基于碰撞风险聚类的改进车速预测方法

切入工况的高精度车速预测是保证自动驾驶切入安全的关键依据。为提高自动驾驶汽车切入工况安全,开展了基于车车耦合风险聚类的切入场景自车速度高精度预测方法的研究。首先,依据实验所得自然驾驶数据进行车辆切入切出片段提取,使用K-means方法依据碰撞风险与加速度关联特征进行聚类分析。其次,基于支持向量机(SVM)模型,对切入切出工况车车交互状态进行在线识别,对切入危险工况进行实时预测。最后,提出基于自回归综合移动平均(ARIMA)模型的改进车速预测方法,结合在线识别结果进行车速在线优化。仿真结果表明,所提出的基于碰撞风险聚类的改进ARIMA车速预测方法对提高切入安全效果明显,较传统的预测方法车辆的碰撞风险降低了10%~20%。研究结果表明,ARIMA模型的改进车速预测方法对提高自动驾驶车切入安全具有重要的研究意义。

数据驱动的公路典型风险场景聚类与特征分析

为了明晰公路交通中典型风险场景,提高公路测试场景构建和公路安全分析的针对性和指导性。收集不同区域代表性省份5年约60000条公路交通事故数据作为数据源,筛选确定关键分类变量,分别针对7类典型公路路段和路口开展典型交通冲突形式聚类分析,共获取16类典型风险场景,然后构建场景风险特征表征参数,针对典型风险场景的风险特征进行对比分析,进而深入分析道路和环境因素对场景事故数量和发生事故严重程度的影响特征。结果表明:路表情况、防护设施类型、交通信号方式、照明条件、天气和能见度等因素都对部分场景的风险度有较大影响,路面状况因素对场景风险度影响不大。

考虑消费者双重行为的农产品绿色供应链数字化策略

为探究消费者风险规避和绿色偏好行为对绿色供应链数字化发展的双重影响,构建产品绿色度和安全水平函数,运用Stackelberg博弈模型,构建农户和农产品零售商组成的两级绿色供应链博弈模型,分析两种行为对绿色供应链数字化策略的影响,对集中决策和分散决策下供应链成员决策进行对比分析,并设计考虑奖惩的供应链契约。最后对模型进行数值仿真,验证该契约的可行性。研究发现:无论是集中决策还是分散决策,消费者规避心理总不利于绿色供应链发展,绿色偏好与之相反;相比分散决策,集中决策最优解更优;奖惩系数在合理的区间内,考虑奖惩的农产品供应链契约实现了供应链参与者的双赢,农户和农产品零售商利润均得到帕累托改善。

计及故障信息和需求不确定的应急物资灾前预布局与灾后调度

为提高灾前、灾后电力抢修物资与抢修人员调度的协调性和鲁棒性,提出一种计及故障信息和物资需求双重不确定的灾前电力抢修物资预布局与灾后协同调度策略。首先,灾前针对灾情预测信息和电力抢修物资的双重不确定性,考虑决策者对风险的偏好程度,建立基于均值-条件风险价值(CVaR)的双层物资调配分布鲁棒优化(DRO)模型,上层以电力抢修物资配置成本最小为目标对物资中转点的选择及预置电力抢修物资的数量进行优化,下层基于均值-CVaR工具搜索最恶劣故障场景分布,并鲁棒优化(RO)故障场景下中转点到故障点的电力抢修物资分配策略,以求得故障损失成本;其次,灾后考虑物资和抢修人员调度的时序耦合约束,建立以停电损失最小为目标,中转点分配至各故障点物资的种类及数量和抢修人员的调度计划为决策变量的混合整数线性规划模型;最后,通过118节点实际配电网系统进行仿真分析,验证了所提方法的有效性。

信号交叉口直行非机动车膨胀特性分析与风险评估

随着信号交叉口的非机动车流量激增,非机动车通过交叉口时的膨胀特性也进一步凸显。针对该现象所带来的冲突问题,在分析非机动车膨胀特性的基础上,提出信号交叉口直行非机动车冲突风险实时评估方法。选取天津市4个典型城市交叉口,通过视频分析软件,获取非机动车的行驶行为数据,分析膨胀特性下直行非机动车行驶行为特征。在此基础上,通过K-means聚类分析将直行非机动车的行驶区域划分为释放区、膨胀区和汇入区这3个区域。构建以直行非机动车不同行驶区域为一级指标,不同区域内的行驶行为特征为二级指标的信号交叉口直行非机动车冲突风险评价体系,提出基于改进熵权法的非机动车冲突风险熵计算方法。以天津市围堤道交叉口为例进行风险评估,结果表明,其冲突风险主要集中于车辆超车与并行行为频发的地带,风险点变化和分布与车辆膨胀过程中风险变化趋势一致,可以为信号交叉口非机动车冲突风险研究提供一定的参考。

相依风险模型下保险公司和再保险公司的鲁棒最优再保险和投资策略

在具有共同冲击相依风险模型下,研究了保险公司和再保险公司共同利益的最优再保险和投资问题。假设保险公司和再保险公司的盈余过程由扩散逼近模型来刻画,并且保险公司可以购买比例再保险来分散风险,再保险保费由均值方差保费原则计算。同时,保险公司和再保险公司都可投资于无风险资产和风险资产,其中风险资产的价格过程遵循平方根因子过程,在使保险公司和再保险公司终端财富加权和的期望指数效用最大化的条件下,应用随机控制理论,建立了鲁棒Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB)方程并且得到了最优再保险和投资策略以及相应的值函数。此外,通过一些数值例子来说明某些模型参数对最优再保险和投资策略的影响。

血清ADAMTS13水平与接受ECMO治疗患者的预后关系

目的分析血清血管性血友病因子特异性裂解酶(a disintegrin-like and metalloprotease with thrombospondin type1 motif,member 13,ADAMTS13)水平与接受体外膜肺氧合(extracorporeal membrane oxygenation,ECMO)治疗患者的预后关系。方法本研究选取2020年1月—2022年6月在湖南医药学院第一附属医院接受ECMO治疗的42例患者,按照ECMO撤离1个月内预后分为生存组(n=29)和死亡组(n=13)。通过分析接受ECMO治疗患者的血清ADAMTS13水平,分析血清ADAMTS13与接受ECMO治疗患者的预后。结果生存组年龄小于死亡组(P<0.001)。2组性别和体表面积比较,差异无统计学意义(P>0.05)。生存组平均动脉压为(54.24±5.81)mmHg、氧合指数为(178.84±29.38)mmHg,均高于死亡组的(52.56±4.42)mmHg、(155.71±23.12)mmHg;生存组急性生理与慢性健康评分(acute physiology and chronic health evaluation-Ⅱ,APACHE-Ⅱ)评分为(22.51±2.62)分,低于生存组的(27.35±3.85)分(P<0.05)。2组左室射血分数和ECMO流量比较,差异无统计学意义(P>0.05)。ECMO治疗后,2组血清ADAMTS13水平升高。生存组ECMO治疗前1 h及治疗后24 h、48 h血清ADAMTS13水平高于死亡组,差异有统计学意义(P<0.001)。ECMO治疗48 h后血清ADAMTS13水平为ECMO辅助治疗患者死亡的独立危险因素(P<0.001)。结论接受ECMO治疗患者的血清ADAMTS13水平降低与预后不佳相关。

供应商风险规避下平台商的销售模式选择研究

基于1个供应商和1个平台商组成的供应链,通过考虑供应商的风险规避特性,建立了混合模式、转售模式以及代理模式下的均值-方差模型,研究了供应商风险规避下平台商的最优销售模式选择问题。研究发现:当佣金率较低时,无论供应商的风险规避程度大小,平台商应始终选择转售模式;当佣金率较高时,若供应商的风险规避程度较小,平台商应选择混合模式,若供应商的风险规避程度较大,平台商应选择转售模式。供应商的风险规避程度越大对自身越不利,但在转售模式下和混合模式的某些情形下对平台商越有利。当佣金率和供应商的风险规避程度在一定区间内时,平台商选择混合模式可以实现供应链成员的共赢。

基于K-means的水下控制系统集成测试风险分析

采用危险源辨识分析(HAZID)工具对南海某水下控制系统集成测试进行风险识别,研究水下电力和通信设备的联合测试等过程存在的风险,针对HAZID技术识别的测试风险,定义风险的3个指标,包括风险发生可能性、风险后果严重程度和风险预防控制能力,将风险进行K-means聚类分析,采用SPSS软件将风险分为重大风险、高风险、中风险、低风险等4个聚类等级,识别4类共21个测试风险。在实际运用中,该方法可为水下控制系统集成测试风险制定有针对性的措施,可高效、科学和系统地指导水下控制系统集成测试工作开展。

基于Navie Bayes算法与k-means聚类算法的财务数据库异常检测

为了有效消除用户异常行为对企业财务数据库所带来的安全隐患,以往的数据库异常检测技术(如Navie Bayes算法)通常采用查询反馈,并建立用户行为特征(用户行为轮廓)的方法查找安全隐患,而该方法构建训练集耗时较多,效果不显著。因此,提出一种基于Navie Bayes算法与k-means聚类算法相结合的财务数据库异常检测技术。通过调取财务数据库运行日志中的用户查询内容及相应结果,采用k-means聚类算法进行用户分组,采用Navie Bayes算法构建异常检测模型。应用测试结果表明,与传统的用户行为轮廓算法相比,所提算法的训练效率更高,准确率大幅提高,综合F_(1)值有所提升,提高了财务数据的安全性。

老年患者急性肺栓塞后30天内死亡因素分析

目的探讨老年急性肺栓塞(APE)患者30 d内各种死亡影响因素,评估各因素在APE预后的预测价值。方法本研究采用回顾性分析,纳入2021年1月—2023年5月间于上海市静安区中心医院住院治疗的老年(年龄≥60岁)APE患者共88例。按发病时是否伴休克、低血压、心功能不全和心脏生物学指标升高等进行危险分层,并记录临床生命体征和实验室检查数据,随访患者确诊APE后30 d内的生存状态。按照患者30 d后存活与否分为存活组和死亡组,对比分析2组患者的各项数据。结果入选88例病例中,存活和死亡患者的年龄、平均心率、平均收缩压、平均血小板体积(MPV)、D-二聚体/纤维蛋白原比值(DFR)和肺血栓栓塞症危险分层存在差异,差异有统计学意义(P<0.05);单因素Logistic回归分析显示患者年龄、平均心率、下肢静脉血栓、MPV、DFR、肺血栓栓塞症危险分层是APE患者30 d内全因死亡的影响因素(P<0.05);多因素Logistic回归分析显示MPV、DFR和肺血栓栓塞症危险分层可作为APE患者30 d内全因死亡的独立预测因子(P<0.05)。此外,在老年APE患者30 d内全因死亡预测中,MPV、DFR和肺血栓栓塞症危险分层单独及三者联合诊断的受试者工作特征曲线(ROC)下面积(AUC)分别为0.762、0.839、0.821、0.926。结论MPV、DFR和肺血栓栓塞症危险分层可以作为老年APE患者短期预后的独立预测因子,三者评估对老年APE患者30 d内全因死亡具有较高的预测价值。

基于XGBoost算法的商用车驾驶风险辨识模型

驾驶员作为交通事故的重要诱因,其一系列风险驾驶行为对道路交通安全具有重要影响。针对当前驾驶风险等级分类不合理、辨识精度低等问题,提出一种商用车驾驶风险辨识模型。即首先从车辆状态、驾驶状态、驾驶员操作三个方面,共建立18个能够表征商用车驾驶风险的特征参数;采用因子分析法(FA)对特征参数降维优化,并生成蕴含更为明确风险驾驶行为信息的综合变量;接着应用K-means聚类算法分别将风险驾驶行为特征聚为2、3和4类并对比分析,结合肘部法则和轮廓系数综合确定最佳的聚类数目k,消除人为经验确定k值主观性强的缺陷;最后,利用极端梯度提升(XGBoost)算法对商用车驾驶风险进行识别,并与决策树、随机森林、K近邻等算法在精度上进行比较。研究结果表明:在上述研究条件下XGBoost算法对商用车驾驶风险的理论识别率最高可达98%,该结果对于自动驾驶辅助系统的设计、道路交通安全性的提升具有重要意义。

融合SOM神经网络与K-means聚类算法的用户信用画像研究

为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Means算法进行聚类分析。通过真实在线借贷平台数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可提升用户信用画像分析的质量,更好地满足金融数据分析中对实时管理和风险控制的要求,为金融机构提供精准的决策支持。

基于改进FMEA的智能制造系统可靠性与风险评估

提出一种改进失效模式与影响分析(Failure Mode and Effect Analysis,FMEA)模型用于智能制造系统可靠性风险评估。首先基于文献法、专家访谈和鱼骨图分析法,从人、机、料、法、环(Human-Machine-Material-Method-Environment,4M1E)五个方面识别智能制造运行过程中的潜在失效模式;其次使用三角模糊数获取专家对失效模式的风险评估信息,风险因子权重由结构熵权法计算确定;最后运用模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法划分失效模式的风险等级。此外,为了检验结果的有效性和可靠性,采用对比分析和蒙特卡洛仿真进行验证。

基于人体热量平衡模型的天津地区中暑气象风险预报技术研究

基于2016—2020年天津市中暑门诊和住院就诊数据,利用广义相加模型和分布滞后非线性模型对气象要素与中暑就诊率的关系进行了分析,引入人体热量平衡模型和热舒适评价指标(PMV),建立了本地化中暑气象风险预警指标。结果表明:天津地区中暑门诊人数和住院人数集中在每年6月下旬到8月上旬,5年中84%的中暑高发事件集中在6次连续过程中,其发生与当日和前一日气象条件相关性最高,当最高气温大于35℃时,中暑人数明显增多。男性比女性更易中暑,老人就诊率显著高于一般人群。中暑就诊率与平均气温、最高气温、相对湿度、太阳辐射强度呈正相关,与平均气温相关性最强,与风速呈负相关。引入人体热量平衡模型,显示PMV与中暑就诊率的相关性高于任何单一气象要素,PMV在评价中暑气象风险方面具备明显优势。并且,以PMV为关键指标形成预报方程。

考虑Vasicek利率和相依风险的最优投资与再保险

本文研究了利率由Vasicek过程描述,两类保险业务具有相依风险的最优投资和再保险模型.盈余过程由扩散近似模型刻画,保险人的目标是在给定期望终端财富的情况下,寻找使得终端财富的方差最小的投资和再保险策略.通过使用随机线性二次最优控制理论,建立Hamilton-Jacobi-Bellman(HJB)方程,我们获得了值函数的精确表达式以及最优投资和再保险策略.另外,我们给出了有效策略和有效前沿.最后,通过数值例子说明了模型参数对最优投资和再保险策略的影响.

考虑价格风险的供应链混合合约决策

研究了一个由产业服务商、制造商和原材料供应商组成的供应链原材料价格风险管理博弈模型。在远期合约和期权合约的基础上,构建了综合远期和期权的混合合约策略。利用均值-方差度量了具有风险规避的产业服务商的效用函数,得到了制造商和产业服务商接受合约的条件。在单一远期合约、单一期权合约和混合合约模型下,比较了产业服务商的效用。通过数值分析,验证了混合合约策略和期货套期保值的优越性,并分析了期现货价格相关性对合约定价和效用的影响。结果表明,在满足特定条件的情况下,混合合约优于其他两种合约。数值分析结果表明,期货套期保值可以有效降低产业服务商面临的价格风险,实现供应链的价格风险管理。

考虑风险态度的生鲜供应链保鲜努力与广告成本分担研究

文章从冷链保鲜运输及冷链广告成本分担的角度,构建一个由风险中性的生鲜电子商务零售商和持有不同风险态度的冷链物流供应商组成的生鲜供应链,运用均值-CVaR风险度量准则和Stackelberg博弈理论,研究分散与集中决策下冷链物流供应商的风险态度对供应链成员的决策和绩效的影响。研究结果发现:冷链物流供应商的风险态度会限制生鲜运输速度及供应链各方利润;双向成本共担契约可在满足供应商风险限制的同时使协调后各方收益不小于协调前,且供应链整体利润达到最大值。最后通过算例,验证了风险态度对各项决策的影响及协调契约的有效性。

基于决策树的地下工程透水事故发生风险定量评估

地下工程建设深度和规模的不断扩大导致透水事故频发,严重制约着地下工程建设的安全作业。以国内外107个透水事故案例为基础,以瞬时最大涌水量和事故累计涌水量为指标,采用k均值聚类算法实现了透水事故灾害等级划分,并考虑水文地质条件、地层岩性和过程监测信息,采用决策树方法建立了透水发生风险评估模型。研究结果表明:透水事故发生风险评估指标与事故灾害等级具有较好的相关性,其中水文条件加权值、地下水位高程差、埋深、涌水量平均增长速率和累积涌水量与灾害等级呈正相关,而岩石饱和单轴抗压强度与灾害等级呈负相关;剪枝策略能够有效提高透水事故发生风险评估决策树模型的泛化性能,相对于初始决策树模型,该模型针对验证集和测试集的评估准确率分别从63.6%和90.5%提高至90.9%和100%,针对所有透水样本的综合评估准确率为95.3%,表明该模型具有较好的适用性,可为地下工程透水灾害的救灾决策提供重要的理论和技术支撑。