Bayes逐步判别分析法在煤矿瓦斯分区评价中的应用

瓦斯是影响煤矿安全生产的主要因素,本文探索了依据Bayes逐步判别分析法建立评价预测模型,进行矿区瓦斯地质条件分析评价的一般方法,并结合淮南潘三矿的具体数据资料,进行实际应用研究,通过该区瓦斯地质条件评价指标体系的构建和等性块段的划分,实现了该区瓦斯地质条件的分区评价,为制定煤矿开采方案和进行瓦斯防治提供了重要依据。

砂土地震液化预测的Bayes判别模型及其应用

基于Bayes判别分析理论,在分析影响砂土液化因素的基础上,选取影响地震砂土液化因素的8个实测因子(地震烈度I、震中距L、地下水位dw、砂层埋藏深度ds、标贯击数N63.5、砂土颗粒平均粒径d50、不均匀系数Cu和剪应力比τd/σv)作为砂土地震液化判识指标,以唐山大地震中21组典型的砂土地震液化资料为学习样本,建立了唐山地区砂土地震液化预测的Bayes判别分析模型,并选用其他9组待检样本对判别模型进行验证。结果表明,Bayes判别分析模型预测性能良好,具有预测准确度高、回判估计的误判率低等特点,是解决砂土液化预测问题的有效方法之一。

Bayes判别分析法在泥石流预测中的应用研究

泥石流是山区典型的具有严重危害的地质灾害现象,若能实现对其提前预测预报将是十分有意义的.然而影响泥石流的因素错综复杂,本文综合考虑沟道纵比降、前期降水量、固体物质贮量三个必备因素对泥石流产生的影响,基于Bayes判别分析理论,利用泥石流资料作为训练样本,建立了泥石流预测的Bayes判别分析模型.预测结果表明,该模型结果与实际情况吻合良好,说明该模型在泥石流预测中具有良好的实用性和有效性.

基于Bayes判别分析模型的水土保持区划

为了更加合理地对甘肃、宁夏、青海3省份的黄土丘陵沟壑区进行水土保持区划,基于Bayes判别分析理论建立水土保持区划的数学模型。结合甘肃、宁夏、青海3省份的自然条件,社会经济情况和水土资源流失特点,以垦殖率、林草覆盖率、人口密度、单位面积粮食产量、降雨量和蒸发量等6个指标作为区划判别因子。计算分析表明,该模型与按土壤侵蚀类型进行区划的效果一致,与甘肃、宁夏、青海地区实际区划情况吻合,准确率为100%,可在其他水土保持区划中进行推广。

贝叶斯(Bayes)判别分析理论在安全评价中的应用

论述了多元统计分析方法中的贝叶斯判别分析方法在安全评价中的应用。通过对原始数据的分析建立起反映被评价对象安全状况的综合指标函数模型 ,从而简化后续同类评价目标工作量。

基于Bayes判别分析法的冲击地压预测与危险性分级

基于Bayes判别分析法,研究了冲击地压的预测与危险性分级问题。综合考虑冲击地压发生的自然因素、地质因素和开采技术因素,选择煤层厚度、倾角、埋深、地质构造情况、煤层倾角变化、厚度变化、瓦斯浓度、顶板管理、采前卸压情况和响煤炮声等10个参数作为判别因子;将冲击地压危险性等级分为微、弱、中和强4个级别,并作为Bayes判别分析的4个正态总体;选用现场实测的20组数据作为训练样本建立了Bayes线性判别函数和后验概率函数,以Bayes线性函数值和样本出现的总体的后验概率对样本所归属的总体进行识别;将建立的模型对训练样本进行回判,以回代误判率对模型进行检验;选用15组现场实测数据作为测试样本,以检验模型的可行性和可靠性。研究表明:冲击地压Bayes判别分析模型的回代误判率为0,对测试样本的识别正确率为93.33%,且与Fisher判别分析法的识别结果一致。

基于Bayes判别分析法的郴州市山洪灾害预报

湖南省郴州市是湖南省山洪灾害多发的一个区域,对郴州市山洪灾害进行快速准确的预测意义重大.运用Bayes判别分析法,根据山洪灾害预报的简化原理使用灾害发生前10天的时效雨量和当日雨量作为预报模型因子建立一组山洪预报模型,计算得出的模型预报正确率为86.96%,满足Bayes判别分析正确率大于80%的要求,表明该方法预测山洪简单易行,可以为郴州市山洪灾害的预测以及防治提供一定的支撑.

基于Bayes判别方法的舰载机着舰安全分析

舰载机着舰过程比陆基飞机着陆过程更具复杂性和危险性,舰载机着舰安全是对舰载机飞行员、航母指挥人员和机-舰系统工程师的重要挑战。本文扩展了多维安全状态空间模型的内容,并在此基础上针对F-18A舰载机在CVN-65"企业号"航母上的真实着舰数据进行正态性检验,结合Bayes判别分析,提出舰载机着舰的安全状态判别方法。通过真实着舰数据检验,证明舰载机着舰安全状态判别结果正确率达到80%以上,验证了方法的有效性。实验进一步将判别结果与Fisher判别结果进行了对比,证明在较少参数情况下本方法具有更强的健壮性。

基于Bayes判别法的矿井通风系统安全可靠性评价

针对传统通风系统安全可靠性评价方法存在的问题,本文采用多组逐步Bayes判别分析理论,并结合矿井通风系统对经济、安全方面的要求,选取16项指标作为判别因子,建立了基于Bayes判别法的矿井通风系统安全可靠性评价模型。利用国内某矿山提供的实测资料作为训练样本,得到了相应线性判别函数;并利用回代估计方法进行回检,误判率为0%;而后对3组检测样本进行评判,正确识别率为100%。最后,该模型对5个实测生产矿井通风系统数据进行测试,得出预测结果与实际吻合良好。综上所述:该模型对矿井通风系统的安全评价具有较高的可信度,也为矿井通风系统的安全可靠性评价提供了一条新方法。

基于Bayes判别理论的钢筋混凝土施工质量综合评价方法

将Bayes判别分析方法应用于钢筋混凝土施工质量评价研究中,建立了钢筋混凝土施工质量评价的Bayes判别模型。模型选取模板工程、钢筋工程、混凝土工程的施工质量为评价指标,评价钢筋混凝土施工质量程度。将钢筋混凝土施工质量程度分为4个等级作为Bayes判别分析的4个正态总体;以实测数据作为训练样本,建立Bayes线性判别函数;以Bayes线性判别函数计算待判样品的Bayes判别函数值,以最大值对应的总体作为样品所归属的总体;最后以刀切法对判别准则进行评价以检验模型的优良性。研究表明,Bayes判别分析模型误判率低,识别正确率达92.7%,因而是钢筋混凝土施工质量程度判别与分类的一种有效方法,可在钢筋混凝土施工质量程度的工程判别中应用和推广。

Bayes多母体判别模型在油气层评价中的应用

在油气评价判别技术中采用了可以判别多个样品组的Bayes多母体判别模型。其原理是对g个样品组进行判别分析时,只需建立g个判别函数,然后计算待判样品出现在各类样品组中的概率,并依据最大概率进行归类。该方法将Bayes判别函数引入到评价软件中,可以用来实现对储集层流体性质的计算机智能评价。将样品组数据代入判别函数进行回判检验表明,油层正判率为56%,含油水层正判率为62%。这种评价方法目前在国内属首次提出,具有简便快速的特点。为便于该方法的推广,对现场油气层评价中的应用步骤进行了介绍。

改进的Bayes砂土液化判别模型

基于Bayes判别分析理论,根据唐山大地震和广东三水地震中40组砂土液化样本构建数据库,本文选取其中30组数据作为训练样本,建立了Bayes判别分析(BDA)函数,并根据该函数对另外10组待测样本进行了液化判别研究。首先,基于震级M、地面加速度最大值gmax、标准贯入击数N63.5、比贯入阻力Ps、相对密实度Dr、平均粒径D50和地下水位深度dw七个评价指标,建立七因素Bayes判别分析模型。继而,依据各评价指标的影响权重,提出了以M、gmax、Ps、Dr和D50五个评价指标为主的五因素Bayes判别分析模型。对比五因素和七因素模型的砂土液化判别结果,可以发现:改进的五因素模型的平均判别准确率高达为90%,而七因素模型准确率为80%,即本文所提出的五因素BDA模型用更少的评价指标可以达到更高的液化判别准确率,既避免了次要因素影响判别函数的稳定性,又节约了建设成本,更有利于实际工程中的液化判别。

结合STPA和DEMATEL-ISM的民机起落架收放系统风险研究

为从系统整体角度完成对起落架收放系统的风险辨识和影响分析,将系统理论过程分析(Systematic Theory Process Analysis,STPA)与决策实验室分析-解释结构模型(Decision Making Trial and Evaluation Laboratory Interpretive Structural Modeling,DEMATEL-ISM)相结合来开展分析。首先,定义事故和系统级危险,以民机进近阶段放下起落架为例,运用STPA完成对风险因素的系统化辨识;其次,基于最大平均熵减(Maximum Mean De-entropy,MMDE)算法帮助DEMATEL-ISM模型确定阈值,完成对风险因素影响的重要性分析并识别可能引发系统级危险的风险传递路径,据此挖掘关键致因场景,以给出风险预防建议。结果显示:线路性能退化或失效、位置作动控制组件(Position Action Control Unit,PACU)核心处理器故障为关键原因因素,收放作动筒作动异常、机组成员操作不当、起落架指示灯显示异常、起落架液压选择阀作动异常、PACU信息接收有误为关键结果因素,这些因素均涉及多条可能引发系统级危险的风险传递路径,应予以重点控制。

基于改进可拓云模型的装配式建筑施工安全风险评价方法

为保障装配式建筑施工安全,考虑到施工安全指标因素的模糊性与随机性,运用组合赋权-改进可拓云模型对施工安全风险进行评价。首先,从“三度空间”视角下,在物理、社会、信息三个层面构建了评价指标体系;其次,运用改进的层次分析法(AHP)和熵权法(EW)确定主客观权重,基于距离函数确定综合权重,根据云理论和可拓学理论提出一种云熵确定方法,对传统可拓云模型进行改进后构建评价模型;最后,将该模型运用到工程实例中,与其他模型进行对比。结果表明:该施工项目评价等级为很安全,且具有很高的可信度;验证了该模型的可靠性和可行性,为装配式建筑施工安全风险评价提供了一种更加科学、准确的评价方法。

核泄漏事故风险评估中的概率分析及预测

文章利用逻辑回归模型(logistic regression model,LRM)、线性判别模型(linear discriminant model,LDM)和支持向量机(support vector machine,SVM)3种统计模型,从核反应堆的内部和外部因素2个方面评估其在核泄漏事故中所体现的相关安全性能。针对每种模型,利用数理统计理论探究核反应堆相关影响因素与其发生核泄漏事故的概率。研究发现核反应堆外部因素有主导内部因素的趋势并在整个核泄漏事故风险中占有举足轻重的地位。文章提供的模型分析与预测结果可为核反应堆工程师及其相关决策者在核反应堆的选址、设计及建设运营等方面提供参考。

基于层次分析—模糊综合评价法的医学高校实验室安全评价体系的研究

医学高校实验室的安全会受到多种因素的影响,并且当前已呈现出安全隐患增多的趋势。本文充分结合各个学者关于高校实验室安全评价体系研究的相关成果,建立了一种基于层次分析—模糊综合评价法的医学高校实验室安全评价体系。并通过该评价体系对某高校实验室进行安全评价来对该评价方式的科学性进行分析,结果表明,通过该评价体系能够得到更加客观的安全评价结果。

云南传统马鞍式伸臂木梁拱桥力学分析

马鞍式伸臂木梁桥是云南独有的一种古木桥型式,大多数依据工匠的经验设计而成,对该古木桥的结构研究将有助于对古建筑的保护,并能弘扬我国的传统文化。本文以云南省现存体积最大,保存最完好的马鞍式伸臂木梁拱桥——通京桥为研究对象,通过建立其1∶10的结构缩尺模型,使用现代桥梁的安全性评定方法分析其结构的使用安全性及合理性。结果表明:通京桥的榫卯结构完全符合现代桥梁的评定方式,说明传统的工匠艺术具有一定的科学性与合理性,对现在的新型木结构具有一定的启发和借鉴意义,同时有利于古建筑结构原理的保护和传承。

基于模糊综合评价和贝叶斯判别的电力变压器状态判别和预警

作为智能配电网的重要设备之一,电力变压器运行状态的准确判别和预警有重要意义。全面分析电力变压器状态量,建立由油色谱、电气试验、绝缘油试验、附件运行状况4个一级指标和18个二级指标组成的电力变压器状态评价指标体系。建立基于模糊综合评价和贝叶斯判别的电力变压器状态判别和预警模型。实例证明该模型能准确高效地判别变压器的工作状态并提出相应的预警和检修计划。

爆破振动对民房破坏效应预测的BDA模型及应用

爆破振动危险程度的预测与控制是爆破工程中不容忽视的重要内容。基于Bayes判别分析理论,建立爆破振动对民房破坏效应预测的Bayes判别分析模型(BDA);选用爆破振动幅值、主频率、主频率持续时间、灰缝强度、砖墙面积率、房屋高度、屋盖形式、圈梁构造柱、施工质量、场地条件等10个影响因素作为判别因子;将该方法应用到铜绿山矿露天采场爆破振动对民房破坏效应预测问题中,对现场实测的64组爆破振动数据作为学习样本进行训练,建立相应线性判别函数并利用回代估计方法进行回检,误判率为0.0938;用另外12组现场数据作为预测样本进行测试。研究结果表明:经过训练后的BDA模型预测结果与实际情况吻合较好,预测精度高,回代估计的误判率低,为露天采矿爆破振动对民房破坏效应的预测提供了一种新思路。

基于AHP-最小判别的逐级判别模型的石油企业安全应急能力评价

为评价石油企业安全事故应急能力现状,改善其应急管理能力,从监控预警能力、应急处理能力、恢复总结能力3个方面构建了石油企业应急能力的评价指标体系,然后采用AHP-最小判别的逐级判别方法构建了石油企业安全事故应急能力评价模型,并将其用于某石油企业安全事故应急能力的评价过程中,最后以"最差"的关键指标为标准,确定了该石油企业安全事故应急能力的等级。结果表明:该石油企业安全事故应急能力处于一般水平,其中应急建设工作、应急指挥协调能力、监测预警能力和恢复处理能力是影响该石油企业应急能力的最关键因素。该方法为提高该石油企业应急管理能力提供了量化的依据。