粒子群算法优化的BP网络在GNSS高程拟合中的应用

针对BP网络用于GNSS高程拟合存在收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,采用粒子群算法(PSO)优化BP神经网络。通过合理选取网络的权值和阈值,对系统的参数进行有效优化,提高网络的泛化能力和拟合准确度。在顾及EGM2008重力场模型的基础上,采取“移去—恢复”策略,用粒子群算法优化的网络进行高程拟合,并与二次多项式曲面拟合法、多面函数法和BP网络拟合方法所得结果进行对比,经工程实例数据验证,结果表明粒子群算法优化的BP网络模型拟合精度更好,可靠性更高,拟合效果较BP网络模型提高了25%,明显优于其它拟合模型,可为高程拟合研究提供新的思路和方法。     

加油站火灾爆炸事故的故障树分析与预防

摘要：故障树是用一种特殊的倒立树状逻辑因果关系图,可以清晰地说明系统的失效原因,找出系统的薄弱环节,从而提高其安全性和可靠性。本文采用故障树分析法对加油站火灾爆炸事故进行定性、定量研究,构建布尔代数和最小割集,找出了引发事故的可能原因（基本事件）40个,可能途径（最小割集）有391种,可见加油站发生火灾爆炸事故的危险性很大,后果较为严重。根据FTA分析出系统的薄弱环节,从人员、设备、技术三个方面提出了一些预防控制措施,以加强加油站的安全管理,杜绝重大事故的发生。关键词：加油站;火灾爆炸;事故;安全;故障树     

遥感监测技术在江西省重点河湖库“清四乱”中的应用研究

为及时排查与整改处置影响河湖库面貌及功能发挥的乱占、乱采、乱堆、乱建问题,探索利用遥感监测手段开展定期监测,充分发挥卫星遥感影像高时间分辨率和高空间分辨率的优势,为河湖库“四乱”问题高频度遥感监测提供数据保障。结合江西省重点河湖库遥感监测实施案例,通过构建遥感解译标志、生成“四乱”问题疑似图斑数据库、采用无人机辅助实地核实等技术手段开展遥感监测,对监测成果进行科学分析,为河湖管理及行政执法提供科学依据和决策支持。     

危险和可操作性研究（HAZOP）分析技术

危险与可操作性研究（HazardandOperabilityStudy,简称HAZOP）是以系统工程为基础的一种可用于定性分析或定量评价的危险性评价方法,用于探明生产装置和工艺过程中的危险及其原因,寻求必要对策。     

煤矿井筒变形混沌特征及预报模型研究

井筒灾害预报预警是煤矿安全生产的重要保证,通过对兖州某矿井筒变形监测数据的分析,提出利用最大Lyapunov指数和关联维数描述系统的混沌特征,计算嵌入维数,并用于确定支持向量机（SVM）模型的输入。采用支持向量机模型建立变形-时间关系,由内、外符合精度检验模型精度及可靠性。通过同BP神经网络模型预测结果的比较发现,支持向量机模型既具有较好的拟合能力,同时也具有较好的预测能力。本研究对井筒灾害监测与治理具有重要指导意义。