基于麻雀搜索算法优化支持向量机的瓶盖装配检测研究

针对基于支持向量机的瓶盖装配检测算法准确度不高、调参难度大的问题,提出通过麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)对支持向量机(Support Vector Machines, SVM)的关键参数寻找最优解.采集瓶盖部位图像,包括标准、歪斜、铝塑分离、胶塞缺失、高盖5种类型.提取6个典型特征构建数据集,采用二分类支持向量机分类,分别通过遗传算法、粒子群算法和麻雀搜索算法对支持向量机参数进行调节.训练结果表明,麻雀搜索算法优化后的支持向量机模型测试准确率达到98.33%,高于其他几种算法.基于SSA-SVM的瓶盖装配检测模型识别精度高,调参速度快,泛化能力强.     

基于麻雀搜索算法优化支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对支持向量机(support vector machine,SVM)的分类性能受自身参数选择影响较大的问题,提出了基于麻雀搜索算法(sparrow search algorithm,SSA)优化SVM的故障诊断方法.利用麻雀搜索算法(SSA)对支持向量机的惩罚参数(C)与核参数(g)进行优化,并构建SSA-SVM滚动轴承故障诊断模型.结果表明:对于滚动轴承的常见故障,SSA-SVM诊断模型的测试正确率为96.67％,比传统的遗传算法(genetic algorithm,GA)-SVM和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)-SVM诊断模型分别提高3.34％和1.67％,且收敛速度更快,可有效应用于故障诊断.     

基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断

针对光纤陀螺输出信号噪声成分复杂、故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进麻雀搜索算法与支持向量机的光纤陀螺故障诊断方法.首先,对光纤陀螺正常信号和故障信号进行3层小波包分解以提取特征向量;其次,通过引入改进Logistic混沌映射和自适应t分布策略,加入边界探索和警戒解除机制,改进麻雀搜索算法并用于支持向量机参数寻优;最后,建立支持向量机模型进行光纤陀螺故障的识别和诊断.经实例分析,提出的方法可有效用于光纤陀螺故障诊断,与麻雀搜索算法、灰狼优化算法、粒子群算法、遗传算法和天牛须算法对比,可有效提高光纤陀螺故障诊断准确率.     

基于标准支持向量回归的阵列波束优化研究

针对支持向量机在解决小样本、非线性和高维模式处理问题上的优势,将支持向量回归与波束优化理论进行对比,修正支持向量回归价值损失函数,分析支持向量回归波束优化的基本方法及其应用条件,建立标准支持向量回归波束优化模型,研究了基于标准支持向量回归波束形成器的优化模型及具体实现过程,并进行了数值仿真实验.仿真实验结果表明,在不同的阵型、不同的价值损失函数、不同的数据样本和不同的信噪比下,基于标准支持向量回归的波束形成器在指向性和旁瓣级等性能指标上均取得了较好的效果,为波束形成器的优化设计提供了一种有效且可行的方法.     

改进麻雀搜索算法优化支持向量机的井漏预测

在钻井过程中,受地质环境,钻井技术等多种因素的影响,容易发生井漏事故。为预防井漏事故,减少因钻井事故带来的损失,本文提出了一种改进麻雀搜索算法（ISSA）优化支持向量机的井漏预测方法。首先,在发现者位置更新公式中引入了一种改进的自适应非线性惯性递减权重,提高算法全局搜索能力; 其次,在警戒者位置更新公式中引入莱维（Levy）飞行策略,减少算法陷入局部最优的风险。为验证改进算法的寻优能力,将麻雀搜索算法（SSA）、遗传算法（GA）、灰狼算法（GWO）以及改进的麻雀搜索算法（ISSA）在8个基准测试函数上做了对比实验。实验结果表明,改进的麻雀搜索算法（ISSA）在寻优精度,稳定性等方面都较其它算法更为优异。最后,将改进的麻雀搜索算法用于优化支持向量机（ISSA-SVM）的惩罚参数 和核参数 ,进行井漏事故的预测。结果表明,ISSA-SVM预测准确率为97.7654 ,相比于麻雀算法（SSA）-SVM、遗传算法（GA）-SVM以及灰狼算法（GWO）-SVM预测准确率都高,且收敛速度快,迭代次数少,能够高效、快速预测井漏事故,提高钻井效率和可靠性。     

基于支持向量回归机的气象观测站优化模型

在保证足够信息量的前提下,针对合理减少气象观测站的实际问题,首先利用主成分分析(PCA) 降低样本数据的维数,其次利用支持向量回归机(SVR)对样本进行有效的回归,然后结合优化软件lingo对凸二次规划问题(与支持向量回归机相对应)进行求解,最终得出基于主成分分析-支持向量机回归预测优化模型。     

基于组合优化理论的建筑施工事故预测模型

为了提高建筑施工事故的预测精度,设计了基于组合优化理论的建筑施工事故预测模型.首先采用差分自回归移动平均(ARIMA)法对建筑施工事故进行预测,得到建筑施工事故的线性预测结果,然后采用支持向量机(SVM)法对建筑施工事故进行预测,得到建筑施工事故的非线性预测结果,最后对它们的结果进行融合,得到建筑施工事故预测值.实验结果表明,融合ARIMA和SVM的组合预测方法可以实现建筑施工事故的高精度预测.     

基于组合赋权法与集对分析的装配式建筑施工安全风险评价

针对装配式建筑施工工艺复杂、施工阶段风险概率高、传统的风险评估方法不能预测其发展态势等问题,综合考虑人为因素、设备与材料、施工技术、安全监督与管理以及周边环境共5个影响因素,通过确定拟评价样本的隶属函数,采用层次分析法和熵权法的主客观组合赋权方法计算安全风险评价指标权重,建立基于同异反分析的安全风险评价模型,对装配式建筑施工安全风险进行评价,并利用集对理论分析评价指标的四阶发展趋势。研究结果表明:案例中的装配式建筑施工项目安全风险评价等级为中等风险,与调研结果相吻合;评价方法能真实可靠反映装配式建筑施工安全风险评价过程中的模糊性和随机性,提高了装配式建筑施工安全风险评价的精度;该综合评价模型不仅能够对装配式建筑施工安全风险等级进行判定,还能准确预测风险变化的趋势,实现静态评价和动态评价的有效结合。     

基于引力搜索算法的SVM参数优化及应用

为了提高支持向量机(SVM)模型的拟合精度和泛化能力,以最小化输出量的均方误差为目标,采用基于万有引力定律的优化机制,提出了一种基于引力搜索算法的SVM参数优化方法。通过仿真实验验证,基于引力搜索算法的SVM回归模型不但精度高且泛化能力强。将该方法应用于谷氨酸发酵过程的建模研究,仿真结果表明,该方法可以提高谷氨酸质量浓度的预测精度。     

基于DeST仿真和GS-SVR算法对严寒气候区近零能耗公共建筑逐时负荷预测

目的 为使空调系统能够及时对近零能耗建筑室内负荷变化做出反应,提出基于DeST仿真与支持向量机回归算法(SVR)的预测方法.方法 以位于沈阳建筑大学校内的近零能耗示范建筑为例,通过DeST仿真得到模型需要的原始数据,利用网格搜索算法(GS)对支持向量机算法中的参数进行优化,采取优化后的支持向量机回归算法(GS-SVR)...     

参建单位视角的装配式建筑施工安全风险因素

为预防装配式建筑工程项目出现施工安全事故,通过分析总结大量装配式建筑施工安全事故案例的基础上,从各参建单位的视角下,对装配式建筑施工过程中的安全风险因素进行提取,并结合具体项目和各因素的相互影响程度,运用决策试验和评价实验法(decision-making trial and evaluation laboratory, DEMATEL)建立矩阵模型计算,辨别出该项目安全风险因素的重要度排名,以及主要的原因因素和结果因素。研究结果表明：监理规划与实施细则的质量,装配式施工安全专项方案落实情况,危险性较大的分部分项工程论证等因素为装配式施工安全关键风险因素。最后提出对策建议,帮助管理人员做出相适应的预防措施。     

基于粒子群算法的装配式建筑施工安全风险决策

为研究建设项目施工中各风险因素之间的错综复杂关系,采取科学的风险控制策略降低建设项目施工安全风险,通过在分析装配式建筑施工安全风险因素的基础上,利用马尔科夫链和贝叶斯网络相结合的方法对风险因素的发生概率进行估算,以条件概率描述各风险因素之间的相关性,并构建安全风险损失-控制投入双目标优化模型,设计相应的算法并运用R语言编程求解。结果表明考虑风险相关性的优化模型,结合实际情况给出合理的配置策略,对提高装配式建筑施工安全风险决策有良好推进作用。     

安全投资-效益的灰色关联分析

在明确安全投资和事故经济损失构成的基础上，运用灰色关联理论，建立了安全投资一效益灰色关联分析模型。利用该模型对某石化公司1994—2004年的安全分项投资及事故直接经济损失情况进行了案例分析，初步确定了该企业安全投资中各分项投资与效益的相关程度，找出安全投资结构中与效益关联度最大的因素，并优先将其作为安全投资方向，从而可以提高该企业安全投资的效益。     

安全投资-效益的灰色关联分析

在明确安全投资和事故经济损失构成的基础上,运用灰色关联理论,建立了安全投资—效益灰色关联分析模型。利用该模型对某石化公司1994-2004年的安全分项投资及事故直接经济损失情况进行了案例分析,初步确定了该企业安全投资中各分项投资与效益的相关程度,找出安全投资结构中与效益关联度最大的因素,并优先将其作为安全投资方向,从而可以提高该企业安全投资的效益。     

SIC模型在冶金行业典型事故中的运用研究

冶金系统安全问题已成为当今社会广泛关注的重大现实问题之一，而安全信息认知（Safety information cognition，SIC）可有效防控冶金安全事故，减少经济损失和人员伤亡，具有重要的理论和现实意义。本文立足于安全信息认知通用模型，首先，对冶金安全事故致因机理、人群行为安全管理和安全事故防控等进行理论分析，奠定理论基础；其次，构建冶金系统安全信息认知模型并分析模型的内涵和意义；最后，将所建模型应用于具体冶金事故之中，分析事故机理并制定相应的防控措施。结果表明，所建模型揭示了冶金系统安全事故的致因机理，有利于进行针对性安全管理，对提高冶金系统安全水平具有重要指导意义。     

浅谈井下采煤工作面顶板事故措施

随着社会经济的发展,煤矿企业也不断的提高,煤矿事故频繁发生,瓦斯,顶板突水事故,然而,采煤工作面顶板事故是煤矿企业面临的主要生产安全事故之一。回采工作面顶板。这种事故往往会造成更严重的人员伤亡和经济损失,对煤炭生产造成主要威胁,甚至造成不良的社会影响。因此,在煤炭开采过程中,我们必须加强工作面顶板管控,回采工作面顶板有效地减少事故的发生,使煤矿生产安全,经济,社会效益更加显著。本文对煤矿采煤工作面顶板事故的形成过程和顶板事故的原因作了分析,并提出了不同的防治措施和日常安全管理工作的重点。     

用SHEL模式分析安全屏障与减少风险(英文)

介绍SHEL模式,分析发生在江苏某水域的海事事故,以避免类似海事事故的发生或减少事故损失.应用SHEL模式,在海事事故中发现存在的问题,以改进船舶管理,达到无事故的要求.     

建筑施工安全管理研究

加强建筑施工安全管理是保证安全生产，保障劳动者的生命和财产不受损失，减少和控制生产中的风险，降低生产施工中各类安全事故的损失的头等大事。文章介绍了加强建筑施工安全管理的作用，分析了建筑施工安全事故发生的原因．研究了建筑施工安全控制的主要措施。     

基于Revit二次开发的高层建筑施工场地布置优化研究

高层建筑施工现场生产要素密集,常伴有明火作业,致使火灾频发,依靠施工管理人员规范作业空间,效率低、效果差。为降低高层建筑施工现场发生火灾安全事故的概率,提升施工安全检查效率,推动建筑信息化模型在施工安全领域的应用,本文将高层建筑施工现场的平面布置作为切入点,利用Revit的二次开发技术,构建相应的施工消防安全规则检查系统。首先根据施工现场消防安全技术规范相关条文,利用Easy GHM软件构建建筑施工消防安全规则库,在集成建筑、施工、进度、安全信息的BIM安全管理模型基础上,通过Revit API二次开发技术实现施工现场临时用房及设施的消防安全距离检查,再以外链接方式将建筑施工消防安全规则库搭载于Revit API二次开发平台上,用于高层建筑施工现场的平面布置优化,并进行实证研究。结果表明,该系统具有良好的可操作性,可为管理人员提供满足规范要求的优化调整方案,比传统施工消防安全管理方法更加直观有效。本研究将有助于施工现场消防安全检查及施工场地优化布置的信息化发展。     

高层建筑施工伤害事故分析及其控制

根据高层建筑施工的特点,分析了高层建筑施工过程中的事故类型,研究了四大典型施工伤害事故发生的原因,提出了控制和减少高层建筑施工伤害控制对策.