震后模糊道路破损率条件下应急物资调配研究

应急物资调配是应急物流系统重要研究问题之一,直接关系到应急物流活动的成败。考虑到灾后运输道路破损率不能立即确定,构建了道路破损率与物资需求量为梯形模糊数的多目标应急物资调配模型。通过将其转化为具有确定系数的多目标规划模型来进行求解,并提出了求得该模型满意解的算法。最后通过算例分析说明该方法的有效性。     

基于GERT的非常规突发事件应急物流配送研究

针对非常规突发事件发生之后很难做出准确的预测和判断的问题,运用GERT随机网络构建了应急物流配送模型,并结合实例计算每条路线配送成功的概率、风险概率、配送时间和方差,分析模型中存在的缺陷和需要改进的地方等,进而提出改进的方案。     

基于GERT的非常规突发事件应急物流配送研究

针对非常规突发事件发生之后很难做出准确的预测和判断的问题,运用GERT随机网络构建了应急物流配送模型,并结合实例计算每条路线配送成功的概率、风险概率、配送时间和方差,分析模型中存在的缺陷和需要改进的地方等,进而提出改进的方案.     

辅助复杂地形地区应急物流规划三维集成系统研究

以构建辅助复杂地形地区应急物流规划三维集成系统为目标,研究了借助ArcGIS、VRMap快速构建三维集成数据模型的实现方法,借助三维GIS组件VRMap SDK开发了一套集成三维数据浏览及GERT物流规划数学模型算法集成系统.     

基于数字滤波的消防应急电源转换时间检测方法的研究

消防应急电源是重要的消防电子产品。文章对消防应急电源的主备电转换的过程进行了分析,通过分析结果提出了基于数字滤波的转换时间检测的新方法。该方法简单实用,便于编程实现,为研制智能型转换时间检测设备提供了理论依据。     

煤矿水害应急救援预案研究

煤矿开采中由于自然因素、设备因素、人为因素等诸多不安全因素的存在,导致煤炭在生产过程中必然伴随着安全问题。这些灾害除了瓦斯、煤尘、冒顶等以外,还有一种矿井水害灾难。矿井水害事故的发生给煤炭工业的人员及财产带来的损失不可忽视。文章从煤矿水害的预防,探讨了水害应急的措施。     

煤矿事故应急救援预案评价研究

目前我国的煤炭生产并未在一个完善的管理体系之下,相当一部分煤矿生产企业存在着安全隐患。本文主要针对煤矿事故应急救援措施预案的评价研究机制进行了全面详细的探讨,以期为我国煤矿生产的安全体系发展作出贡献。     

带时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化模型研究

在自然灾害突发后,必须将救助物资在规定的时间内运送到受灾点.针对带有时间窗的应急救助物资配送车辆路径优化问题进行研究,建立车辆路径优化模型并运用了蚁群算法进行求解,取得了较好的效果.     

危险品物流事故协同应急救援决策研究

由于危险品本身的特性,在危险品运输过程中一旦发生事故,往往事故后果很严重,危害范围大,需要区域协同起来应对危险品物流应急救援。综合研究了对危险品进行区域协同应急救援指挥体系,建立了协同的应急救援的组织指挥机制。在此基础上建立了危险品应急救援应急响应机制及决策系统。     

基于图形化的煤矿应急救援指挥系统研究

为了有效防治煤矿灾害事故,做好事故应急救援,文章利用计算机及网络技术对煤矿应急救援系统图形化显示技术进行研究,通过MapGuide Server、MapGuide Web Extensions、MapGuide Studio、MapGuide Viewer对应急救援系统进行了图形化显示,实现了系统功能的面向对象的可视化,结果表明：WebGIS平台具有强大的空间数据以及基础数据处理能力,利用其强大的功能开发建立出面向对象的可视化的应急救援系统,能够更好的服务于矿山应急救援。     

基于贝叶斯网络的公路工程造价指数预测模型研究

本文拟通过贝叶斯网络的结构学习建立造价指数影响因素间的因果关系,通过参数学习建立影响因素之间的条件概率分布;并以此为基础构建基于贝叶斯网络的造价指数预测专家系统,为造价指数的动态变化提供一种新方法.     

基于贝叶斯网络的公路工程造价指数预测模型研究

本文拟通过贝叶斯网络的结构学习建立造价指数影响因素间的因果关系,通过参数学习建立影响因素之间的条件概率分布;并以此为基础构建基于贝叶斯网络的造价指数预测专家系统,为造价指数的动态变化提供一种新方法.     

基于贝叶斯网络的公路工程造价指数预测模型研究

本文拟通过贝叶斯网络的结构学习建立造价指数影响因素间的因果关系,通过参数学习建立影响因素之间的条件概率分布;并以此为基础构建基于贝叶斯网络的造价指数预测专家系统,为造价指数的动态变化提供一种新方法.     

基于复杂网络理论的应急物流网络可靠性仿真研究

首先介绍了复杂应急物流网络的内涵及其统计特征,提出了复杂应急物流网络连通可靠性的评价指标,构建了复杂应急物流网络的拓扑模型并给出攻击仿真方法,最后以某应急物流网络为例,通过在Visual Basic平台下开发的程序,分别对两种攻击模式下该网络连通可靠性进行了仿真分析,得到了相应攻击模式下应急配送时间及有效需求点比例的变化曲线,验证了应急物流网络的复杂网络特性,分析了不同攻击模式对应急物流网络可靠性的影响.     

基于复杂网络理论的应急物流网络可靠性仿真研究

首先介绍了复杂应急物流网络的内涵及其统计特征,提出了复杂应急物流网络连通可靠性的评价指标,构建了复杂应急物流网络的拓扑模型并给出攻击仿真方法,最后以某应急物流网络为例,通过在Visual Basic平台下开发的程序,分别对两种攻击模式下该网络连通可靠性进行了仿真分析,得到了相应攻击模式下应急配送时间及有效需求点比例的变化曲线,验证了应急物流网络的复杂网络特性,分析了不同攻击模式对应急物流网络可靠性的影响。     

基于网络可靠度的应急物资调配优化研究

在分析应急物流网络可靠性内涵和影响因素的基础上,提出应急物流网络可靠性的定义及其度量方法.以“总缺货量最少”和“运输成本最小”为目标,构建应急物资调配的多目标优化模型,并提出模型的求解算法及其实现方法.借助LINDO软件进行实例计算,运行结果表明,多目标优化模型得到的调配方案能够在减小运输成本的情况下,保证应急物流网络可靠度水平维持在町接受范围内,比传统的物资调配方法更具有经济价值和可操作性.     

基于网络可靠度的应急物资调配优化研究

在分析应急物流网络可靠性内涵和影响因素的基础上,提出应急物流网络可靠性的定义及其度量方法。以"总缺货量最少"和"运输成本最小"为目标,构建应急物资调配的多目标优化模型,并提出模型的求解算法及其实现方法。借助LINDO软件进行实例计算,运行结果表明,多目标优化模型得到的调配方案能够在减小运输成本的情况下,保证应急物流网络可靠度水平维持在可接受范围内,比传统的物资调配方法更具有经济价值和可操作性。     

基于BP神经网络的时间序列预测研究

建立了基于BP网络的时间序列预测模型,将模型应用于实际算例,设计了模型的网络结构、初始权值和偏差,结果验证了模型的有效性。     

基于人工神经网络的PPI预测模型

将人工神经网络模型引入到工业品出厂价格指数预测领域,利用我国1990年-2008年的工业品出厂价格指数数据,建立了工业品出厂价格指数预测的人工神经网络模型。实验结果表明:基于BP算法的神经网络模型预测精度高,而且收敛速度快,它为工业品出厂价格指数预测工作提供了一种全新的方法。     

基于神经网络的建筑物稳定性时间预报分析

利用神经网络对GNSS数据进行高程异常拟合处理,以地铁地表沉降二等水准数据为检测数据,对拟合后的精度进行评定。在神经网络预测中,神经元的选择以及训练函数的确定,对建筑物稳定性评价起到关键作用。