基于多态模糊贝叶斯网络的城市燃气管道事故风险预测与诊断研究

为了评估城市燃气管道系统的风险程度,给后续预防工作提供参考,提出了基于多态模糊贝叶斯网络的燃气管道事故风险定量分析方法。首先,基于对86份事故调查报告风险因素的梳理,建立故障树模型,寻求风险隐患和事故之间的映射,并将其转换为贝叶斯网络结构;其次,引入模糊集理论与概率分配计算方法,分别得出根节点的先验概率和中间节点的条件概率,根据贝叶斯网络的证据推理原理预测事故发生概率,分析风险重要程度,并反向诊断关键致因要素;最后,将此方法应用于沈阳市“10·21”较大燃气管道事故风险分析。实例验证结果表明,事故一定发生的先验概率为68.8%,验证了风险体系的有效性,且预测与诊断得出的重要风险集合与事故调查报告中分析的直接原因一致。多态模糊贝叶斯网络能够准确评价燃气管道事故风险,并确定关键致险因子,可为城市燃气管道安全管理提供决策参考。

基于改进SIR模型的突发公共事件网络舆情情感演化研究

基于经典的传染病模型,引入情绪感染理论,构建刻画网民正负情绪交互的动态演化改进SIR模型,结合后疫情时期爬取的实际数据,通过MATLAB模拟仿真分析了后疫情期间网络舆情的演化趋势,验证了结果的有效性。研究结果表明:社会公信力和网民信息风险感知力的提升可以提高正面情绪净化率,从而使网络舆情的演化朝着积极的态势发展,对政府部门防控疫情和维护社会稳定具有积极意义。

基于改进SIR模型的项目隐性知识转移因素解析

隐性知识作为组织重要资产,其成功转移与吸收对项目成败具有重要作用。隐性知识转移绩效受到转移主体比例、知识模糊性、接触率、学习意愿、遗忘率等因素的影响。通过类比分析传染病传播机制与项目隐性知识转移过程,引入SIR模型(susceptible infected recovered model),基于项目成员类型与知识传递过程,建立项目隐性知识转移改进SIR模型,围绕各因素变化对知识转移绩效影响进行仿真分析,进而发现隐性知识转移规律。结果表明,知识模糊性、遗忘率对知识转移绩效具有负向作用;组织成员接触率、学习意愿对转移绩效具有正向作用,可以有效降低其他因素的负向作用。因此,为促进隐性知识转移,应增加知识传播途径、知识学习者人数,提高成员间接触率,降低知识遗忘率,构建项目学习型组织共同体。

社区韧性的概念演进与中外前沿热点对比分析

社区作为社会系统的基本构成单元,是承受灾害冲击的关键对象,为提高社区应对风险的能力,从韧性内容刻画角度分析“工程韧性→生态韧性→演进韧性”的韧性概念演进,从韧性主体角度剖析“社会韧性→城乡韧性→社区韧性”的韧性演进脉络,细化社区韧性的系统定位。借助CiteSpace工具可视化分析国内外社区韧性研究文献。结果表明:在研究内容热点方面,国外研究侧重社会、环境、经济等宏观领域,而国内研究更倾向解决新冠等突发事件引起的针对性问题;热点演进趋势上,国外研究由微观个体向宏观系统逐步迈进,而国内则呈现由宏观构架向微观分支逐步深入的演进路线;在研究前沿方面,国外社区韧性前沿由框架性研究、自然领域引发韧性需求向社会领域转移,而国内的研究前沿保持在城市治理的领域。

基于LDA主题模型的文献特征项多重共现可视化方法

文献计量学是运用数学和统计学方法对文献知识单元进行定量分析、揭示文献内部知识内容的一门科学。共现网络分析是文献计量研究中分析文献特征项数据关系的一种可视化方法,根据被分析特征项的数量分为单重共现网络分析和多重共现网络分析。与单重共现网络分析相比,多重共现网络分析增加了特征项的维度,对文献知识的呈现更加深入。但是,由于被分析特征项维度的增加,导致共现网络中的节点数量增多,节点间连线重合度和交叉频率过大,降低了文献计量可视化的效果。因此,目前文献计量共现网络分析主要以单重共现为主,多重共现网络分析可视化效果尚有待提升。为解决多重共现网络中节点过多、连线密度过大、不利于发现数据价值以及可视化效果较低等问题,引入LDA主题模型,采用空间划分的方法,将特征项全域可视化的问题转化为子空间可视化问题。首先,使用SATI文献题录信息分析软件抽取文献关键词,进行TF-IDF计算,以计算结果作为实验数据;其次,使用Python构建主题模型,对目标文献集合进行主题聚类分析;最后,使用Ucinet软件对不同主题子空间文献进行多重共现分析,并将子空间分析结果叠加和重构,完成多重共现可视化系统的结构化表达。结果表明:与原多重共现可视化方法相比,在内容呈现等价的前提下,基于LDA主题模型的多重共现可视化改进方法由于缩小了多重共现网络分析系统的规模,即子空间文献数量与特征词数目,因而降低了共现网络中的节点数量和节点间连线密度,使得多重共现可视化系统的结构更为清晰,增加了数据的可读性,突出了数据价值,有效提升了多重共现可视化效果。因此,多重共现可视化改进方法在一定程度上可以推进文献构成元素在多重组合知识挖掘方面的深入研究,提高不同领域文献计量的实证研究质量。