基于知识元的非常规突发洪水事件演化风险研究

为解决非常规突发洪水事件风险分析中所存在的多因素高维数据与小样本数据信息不完备问题,将非常规突发洪水事件系统进行粒度分解,在知识元层建立基于投影寻踪及信息扩散的非常规突发洪水事件演化风险分析模型.利用知识元理论,将事件间的演化风险转变为事件所处情境内承灾载体状态属性变化引发输出属性变化的风险.根据承灾载体知识元内部状态属性阀值建立后续事件演化规则,利用投影寻踪方法与信息扩散理论,将监测样本所包含风险信息扩散到输出属性的风险指标论域控制点,计算事件演化概率分布,确定非常规突发洪水事件演化风险.以桃曲坡水库为例,在上游发生暴雨的情景下,计算水库水位上升向漫坝事件演化风险.实例分析结果表明,该演化风险分析模型能够根据风险等级标准和少量监测数据,对非常规突发事件风险概率分布进行动态定量分析与评估,帮助应急决策者实时掌握事件发展状况,及时做出应急响应,减少次生事件所造成的损失.     

基于分类基因的非常规突发事件免疫风险识别模型

运用免疫学基因理论研究非常规突发事件识别问题,构建了突发事件免疫风险识别框架,建立了基于信息熵的免疫风险识别器模型,在突发事件分类免疫基因假设的基础上进行了突发事件信息免疫模拟,总结出各类事件在显性概率、变异概率以及能量的阈值,并将单一的能量指标转化为分类信息,揭示了突发事件分类信息映射关系,研究显示非常规突发事件存在较多问题信息,但大多隐藏于大量的可控信息与可辨信息中,并通过案例分析验证了模型的科学性。模型的应用有利于对非常规突发事件的预测识别,更有利于免疫系统与非常规突发事件进行更深层次的学科融合。     

基于模糊证据推理的突发事件风险分析模型

突发事件发生、发展和演化过程中的风险属性来源复杂,且相关信息具有不确定、不完备的特点.为准确分析这一特点下的突发事件运行风险问题,引入模糊证据推理构建分析模型.首先根据突发事件的结构化描述框架和故障模式影响危害分析(FMECA)方法构建突发事件风险属性识别框架,获取信息作为风险分析证据并对其进行规范化处理;然后以模糊证据推理构建突发事件风险分析的模型,通过计算,给出事件风险程度的合理判断;最后选取CRH某型动车组行车安全事件进行实例分析.分析结果表明,在分析突发事件风险时,针对信息不确定、不完备特点构建的模糊证据推理模型具有可行性与有效性,同时该模型能够为突发事件风险分析和风险应对决策的制定提供辅助参考.     

突发洪水灾害事件关联度模型

洪水灾害发生过程中各事件之间的关联度直接影响洪水灾害的演化方向。基于知识元理论,分析突发洪水演进过程中的洪水灾害系统要素,构建系统要素知识元模型,通过分析环境单元、承灾载体知识元与灾害事件知识元间的作用关系,建立环境单元、承灾载体知识元子网络与突发事件知识元子网络构成的超网络。利用超边相似度匹配算法,计算突发洪水灾害演化过程各事件知识元的关联度,定量描述突发洪水灾害事件关联关系及程度,为后续研究洪水灾害事件演化、挖掘事件间隐藏关系提供支持。以沂沭河流域洪水灾害演化过程为例,计算沂沭河流域突发洪水灾害事件间的关联度,以关联关系图表示,证实了研究方法的有效性。     

基于跨媒体分析的突发事件检测及趋势研判研究

突发事件的发生对社会经济产生重要影响,如何实时检测突发事件并对事件发展进行追踪,为应急处置和应急管理争取有效处理时间并提供决策支持具有重要研究意义.本文提出了一个基于跨媒体分析的突发事件检测模型,并对检测到的突发事件进行趋势分析和追踪.该方法通过对跨媒体文本进行深入分析,利用文本挖掘得到突发事件特征,并利用数据挖掘方法进行建模,有效提取突发事件;进一步地,利用事件分析和预测方法,对事件的进一步发展进行追踪,预测突发事件的未来走势.实证结果表明,本文提出的模型具有较好的检测精度,是突发事件检测与分析的新方法,具有较好的应用价值.     

基于知识元的突发事件案例信息抽取方法

为了获取突发事件案例中客观事物及其状态变化信息,将共性知识元模型引入到应急领域中,针对突发事件案例内容特征,从知识层面对突发事件案例进行结构化表示,进而提出一种基于知识元的突发事件案例信息抽取方法。该方法通过可定制的突发事件案例信息抽取模板,并结合规则匹配,能够实现对突发事件案例半自动化信息抽取,抽取结果存储到数据库中,可以为基于知识元的突发事件情景模拟仿真研究提供客观真实的数据支持。最后通过实验证明了该方法的可行性和有效性。     

基于效用风险熵的突发事件应急方案动态调整

针对突发事件不确定性情形下决策者的心理行为特征,综合考虑决策者心理感知的效用价值与结果情景发生概率两个属性,对决策者的动态参照点和心理感知进行分析,构建了一种基于效用风险熵的应急决策动态调整方法。利用前景理论,将突发事件实时经济损失值与决策者动态调整的心理参考点进行分析,作为决策者心理感知效用的“损益值”,以此计算决策者的心理感知效用价值。进一步结合不同应急方案下的结果情景发生概率,引入风险熵理论对动态应急方案的风险进行合理计算,得到应急方案动态调整的一种测度,给出应急方案动态调整方法和步骤。最后,通过实例计算,验证该方法的合理有效性。     

基于过程挖掘的未来感知预测模型

将事件日志中蕴含的过程模型看成两紧邻活动的组合,提出两种新的过程模型。首先,利用日志信息中的活动紧邻关系构造邻接矩阵提取过程模型,该模型中每个活动仅发生一次;其次,为避免过程模型中出现回路或者环路而造成模型预测精度降低的情况发生,在构造的邻接矩阵中增加活动在事件日志中所处的顺序位次,构造含有活动位次信息的邻接矩阵,以此为基础上进一步提取过程模型,该模型中每个活动在同一个位次上仅发生一次;再次,通过矩阵中的信息可获得过程模型中每个上层节点到各个下层节点的路径与相应概率;接下来,根据事件日志中信息的类型和特征,利用过程模型对决策者所需要的信息（如活动名称、等待时间、发生概率）进行预测;最后,利用随机数据与实际数据同基于序列提取规则的过程模型预测结果进行比较,验证所提模型的实际有效性。     

基于FTA仿真的三高气田事故风险概率

高含硫、高压、高产的“三高"气田的钻完井事故概率计算是国内外钻完井事故风险评价中的重点和难点,为全面刻画事故发生机理, 合理计算事故风险概率,针对三高气田钻完井阶段事故风险建立了事故树,结合事故树仿真方法和贝叶斯修正方法提出了三高气田钻完井事故风险概率评估方法,将现有现场统计资料和专家判断相结合,对基本事件失效率及失效概率进行统计推断, 并利用Monte Carlo仿真得到井喷事故及相关事故的失效概率分布. 实证结果表明,该研究方法有效弥补了因样本数据有限和经验判断差异带来的不确定性,可以为三高气田事故风险定量评价提供依据.     

基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测

针对某型涡扇发动机故障预测的问题,提出一种基于证据推理和置信规则库的涡扇发动机故障预测模型。为描述涡扇发动机的健康状态,利用证据推理算法融合发动机系统状态信息;结合先验知识建立混合驱动的置信规则库仿真预测模型;采用投影协方差自适应进化策略用于优化模型参数;通过实验验证了模型的有效性。研究结果表明：该方法不仅准确预测涡扇发动机故障风险概率,而且为故障诊断和维修保障提供了有力的支撑。     

结合社交媒体数据的城市交通事件可视分析方法

社交媒体中的文本内容可对交通量数据进行补充,为此提出一个交通事件可视分析方法。建立交通事件文本处理模型,提取事件的描述信息;基于图嵌入算法学习道路节点属性的向量表示,建立道路相似性模型;结合核密度模型建立交通事件发生概率预测模型;设计了一个交互式可视分析界面对于交通事件进行可视分析与探索。通过交通信息抽取、道路相似性度量以及交通事件交互预测等案例分析,验证了所提方法的有效性,可以辅助交通部门管理决策。     

突发性事故系统的脆性风险分析及其在煤矿中的应用

煤矿事故的发生存在一定的偶然，但其内在也是存在着必然的，此必然就体现到了煤矿系统内部所存在风险因素。文章利用熵理论从事件发生的概率，事件发生对于系统造成损失的严重程度，事件的不可控制程度三个方面来量化风险熵函数。并研究风险熵函数的性质。针对煤矿系统中的瓦斯爆炸问题，从系统级、事件级、因素级三个级别上考虑其脆性过程，分析各级别内部以及各级别之间元素的脆性联系，从中找出使整个系统崩溃（事故发生）的因素集合，并根据风险熵函数的定义得出现今煤矿瓦斯爆炸事故系统的风险熵。     

面向突发事件应急决策的情景建模方法

情景是非常规突发事件应急决策的基础和依据.针对情景建模中跨学科、跨领域的知识支撑和对事件经验知识依赖的不足,本文从事件本身、事件属性以及属性间关系三个角度对非常规突发事件的情景进行刻画,提出了一种基于知识元的情景表示模型;在此基础上,针对非常规突发事件的不确定性特点,运用贝叶斯网络扩展知识元模型的不确定性表示和推理,构建了适用于情景推演的贝叶斯网络模型,解决了非常规突发事件情景的不确定推演问题;最后,通过舟曲泥石流事件验证本文提出的模型与实际情况相符,能够为非常规突发事件应急决策提供科学有效的辅助支持.     

DEA方法在多风险事件综合评价中的应用研究

以DEA方法为基础,给出了最大风险曲面和最小风险曲面的概念,同时根据一些具体的同类事件的风险状况,给出了一种多目标多准则的定量风险分析方法.该方法不仅能对决策单元的风险状况进行排序和评价,而且还能根据被评价单元在最大风险曲面和最小风险曲面上的投影预测最大风险,给出决策单元可能降低到的最小风险层次,为决策提供支持和参考.     

基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的多属性决策方法

针对专家决策带有犹豫性和偏好性的多属性决策问题,提出一种基于概率犹豫-直觉模糊熵和证据推理的决策方法。在概率犹豫模糊集和犹豫直觉模糊集的基础上,考虑专家偏好,提出一种新的概率犹豫-直觉模糊集,对混合型属性的决策信息进行统一描述;基于犹豫熵和直觉模糊熵,提出概率犹豫-直觉模糊熵对决策信息的犹豫性和不确定性进行测度,并确定属性权重;采用证据推理算法进行属性信息的集结,并基于效用理论对方案进行排序。通过算例对比分析验证了所提方法得到的决策结果更为科学、准确。     

基于二元决策图的建筑施工安全风险评估

研究建筑施工安全风险的定量分析, 提出基于BDD (binary decision diagram, 二元决策图)的建筑施工安全风险评估方法, 为制定安全风险控制措施提供科学依据. 该方法首先将建筑施工安全风险的故障树转化为BDD结构, 然后沿BDD结构从上到下访问各结点来计算风险事故率和基本事件重要度. 依据计算得到的数据, 安全管理人员可预测建筑施工中风险事故的发生概率、确定引发事故的关键因素. 此外, 实现了计算风险事故率和基本事件重要度的算法, 并结合建筑施工中主要风险事故类型给出了施工安全综合风险的分析思路. 基于BDD的方法充分利用了空间优势和易于计算机编程实现的特点, 相比传统的故障树方法具有更高的效率. 实验数据的对比分析表明: 该方法的分析结果与故障树定性分析结果吻合, 而且能快速得到建筑施工安全的风险事故率和影响安全的关键因素.     

基于多源信息融合与HMM的剩余寿命预测

针对设备剩余使用寿命预测问题, 提出一种基于多源信息融合与隐马尔可夫模型的预测方法。首先, 针对发动机结构复杂、监控数据参数多等问题, 提出一种基于传感器信噪比和主成分分析(principal component analysis, PCA)降维的多源传感器数据融合方法。在此基础上, 利用样本数据训练高斯混合隐马尔可夫模型, 同时为降低模型偏差并避免过拟合风险, 提出一种“定制”策略训练方法, 训练后的模型可用于系统健康状态识别和剩余使用寿命预测。最后, 通过美国国家航空航天局公开的航空发动机仿真数据集对所提方法进行了验证, 并与几种具有代表性且预测精度较高的文献方法进行了比较分析, 验证了方法的有效性。     

基于主客观信息的惯性制导系统误差预测方法

由于惯导系统的使用寿命短,客观测试数据是小样本数据,传统支持向量机预测方法虽能根据小样本的客观数据预测出惯性制导系统误差,其核函数却不一定符合具体问题的物理意义,且未利用工程中所获得的主观信息。提出了一种新的基于专家知识的核函数,该核函数利用专家知识衡量不同预测因子对预测对象的影响程度。实验证明,该算法减少了惯性制导系统的测试次数,间接延长了惯导系统的寿命。     

基于系统动力学的突发事件演化模型

针对非常规突发事件骤发性,演变不确定性以及应对复杂性等特征,基于突发事件的结构化描述框架界定事件的发展演化方式;根据自行构建的地震案例库绘出了非常规突发地震的发展演化图.在此基础上,选取地震衍生的堰塞湖事件直链式发展演化过程为例,以汶川地震衍生的唐家山堰塞湖相关数据进行了系统动力学仿真,验证了模型的可行性和有效性.最后给出地震衍生堰塞湖应对的决策建议,为应对其它类型突发事件提供决策支持.     

基于模型集成的突发事件舆情分析与趋势预测研究

近年来,突发事件发生后,事件演进受网络舆情的影响越来越大,分析突发事件发生后网民情绪并进行预测,可为政府部门的应急管理和策略设计提供有效支撑,赢得宝贵的时间.本文提出了一个基于模型集成的微博情感分析与预测模型,对突发事件微博舆情进行情感分类与趋势预测.为了更准确地分析微博情感与未来走势,首先,利用多模型集成策略对突发事件相关的单条微博进行情感分析;接着,将单条微博情感进行集成,形成微博情感时间序列;再次,利用多模型集成思路对微博情感的未来走势进行预测;最后,通过实例验证提出方法的有效性.实证结果表明,集成模型较传统分类在微博情感分析上具有优势,集成模型较传统回归模型在微博情感走势预测同样具有明显优势,可以取得较高的预测精度.