Advertisement

基于SD的矿工不安全行为干预模拟模型

  • 5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究构建了一个基于社会决定因素（SD）的矿工不安全行为干预模拟模型，旨在通过分析社会、心理等因素，有效预测并减少矿工工作中的安全隐患。 为了预防事故的发生，必须对人的不安全行为进行有效管控。基于此，在分析矿工不安全行为干预策略的基础上，运用系统动力学（SD）原理构建了矿工不安全行为组合干预系统的模型，并通过Vensim仿真软件对其进行了动态模拟仿真。这一研究将矿工的不安全行为干预从定性化转向定量化的数学建模，为煤矿提供了一套科学有效的员工不安全行为管控策略。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SD的矿工不安全行为干预模拟模型
    优质
    本研究构建了一个基于社会决定因素（SD）的矿工不安全行为干预模拟模型，旨在通过分析社会、心理等因素，有效预测并减少矿工工作中的安全隐患。 为了预防事故的发生，必须对人的不安全行为进行有效管控。基于此，在分析矿工不安全行为干预策略的基础上，运用系统动力学（SD）原理构建了矿工不安全行为组合干预系统的模型，并通过Vensim仿真软件对其进行了动态模拟仿真。这一研究将矿工的不安全行为干预从定性化转向定量化的数学建模，为煤矿提供了一套科学有效的员工不安全行为管控策略。
  • 基于主成分聚类分析的煤矿安全性评估模型
    优质
    本研究构建了基于主成分聚类分析的煤矿安全性评估模型，旨在通过数据降维和高效分类，准确识别影响煤矿安全的关键因素，为制定有效的安全管理措施提供科学依据。 本段落构建了一个煤矿安全评价指标体系，涵盖人的行为、安全管理、装备设施、自然条件以及安全技术和监管机制五个方面。通过主成分分析和聚类分析的方法建立了煤矿安全评价模型，并利用该方法选取了综合评估指标，减少了不必要的评价项目数量。同时，运用聚类分析对各个煤矿企业的安全性进行了分类评定，揭示了它们之间的相似性和差异性。最后，在某省40个煤矿企业中应用此模型进行实际的安全状况评测并展示了具体的实施步骤。实验结果表明，该安全评价模型能够清晰直观地反映各煤矿的安全状态。
  • 基于云模型与组合赋权的煤矿安全风险评估
    优质
    本研究提出了一种结合云模型和组合赋权方法的安全风险评估策略，专门针对煤矿行业的特点，旨在提高安全管理水平和预测准确性。 针对我国煤矿安全风险评价存在的基础薄弱、手段单一以及客观性不足等问题，本段落结合云模型理论与层次分析法主观赋权及灰关联分析客观赋权的组合赋权方法，构建了一种新的煤矿安全风险评价模型。该模型建立了包含人员、设备、环境、管理和历史五个一级指标和二十九个二级指标的安全风险评价体系，并确定了这些指标在云模型中的标尺值。通过应用这种评价模型计算各级别的数字特征，可以得到反映煤矿整体安全状况的风险评估结果。 将此方法应用于红庆梁煤矿的实际案例中进行验证后发现：该矿当前面临的是中等水平的安全风险；影响其安全生产的主要因素包括作业人员的违章操作率以及煤层顶底板稳定性等方面的问题。这一研究成果为我国煤矿企业的安全管理及风险防控工作提供了重要的参考依据和理论支持。
  • SD卡模拟模型及部分代码
    优质
    本项目旨在创建一个SD卡功能的仿真模型，并提供关键代码示例。通过该模型，开发者能够测试和验证与SD卡交互的应用程序，确保其在各种情况下的兼容性和稳定性。 支持cmd、cmd8、cmd17、cmd24等命令，在仿真环境中可以直接使用。
  • 基于LSTM的人行为轨迹预测Matlab源码（预测模型）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于长短时记忆网络(LSTM)的人类行为轨迹预测模型的Matlab实现代码。该模型能够有效预测人行移动路径，适用于智能交通、机器人导航等领域研究。 版本：matlab2014/2019a，内含运行结果。 领域涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理及路径规划等多领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像查看。 标题所示主题的详细介绍可在主页搜索博客中找到。 适合人群：本科和硕士阶段的学习与科研使用。 博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进。如有matlab项目合作意向，请私信联系。
  • 基于贝叶斯模型的驾驶行为识别和预测
    优质
    本研究提出了一种基于贝叶斯模型的方法，用于准确识别与预测驾驶员的行为模式，提升行车安全及自动驾驶系统的性能。 为解决智能驾驶系统在处理大量驾驶数据时出现的效率与精度不足的问题，本段落提出了一种基于贝叶斯模型来识别和预测人类驾驶行为的方法。该方法能够无监管地通过分析驾驶数据推断出具体的驾驶动作，并分为两个步骤：首先，利用贝叶斯模型分割算法将惯性传感器收集到的数据划分为近似线性的片段；其次，采用LDA拓展模型将这些线性片段归类为特定的驾驶行为（如制动、转弯、加速和惯性滑行）。通过离线实验与在线实验验证了该方法在处理大量数据时具有更高的效率及识别精度。
  • VGG19预训练模型（不含全连接层）
    优质
    简介：VGG19预训练模型是一种深度卷积神经网络，在图像分类和识别任务中表现出色。该模型已移除全连接层，便于迁移学习应用于各种视觉任务。 VGG19预训练模型（不包括全连接层）是一个字典结构，请使用numpy读取。
  • 基于PSO-Adam优化的GRU煤矿瓦斯浓度预测模型
    优质
    本研究提出了一种结合PSO-Adam优化算法与GRU神经网络的模型，有效提升煤矿瓦斯浓度预测精度，为矿井安全提供科学依据。 煤矿瓦斯浓度的精准预测对于矿井的安全至关重要。为此，我们提出了一种基于门控循环单元（GRU）的工作面瓦斯浓度预测模型。该方法首先使用邻近均值法对数据中的缺失值与异常值进行填充，并通过MinMaxScaler技术实现实验数据的归一化处理；随后利用粒子群算法和Adam算法优化了GRU的超参数，构建了一个名为PSO-Adam-GRU的工作面瓦斯浓度预测模型。基于崔家沟煤矿的实际生产监测数据对该模型进行了训练与验证。评估标准包括平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及运行时间等指标，并将该方法的预测结果与其他两种常用神经网络——BPNN和LSTM进行对比分析。 实验结果显示，PSO-Adam-GRU模型相较于其他两个模型具有更高的精度与稳定性。在瓦斯浓度预测过程中，通过使用PSO-Adam-GRU模型能够显著降低平均绝对误差（MAE）至0.058，并将均方根误差（RMSE）降至0.005。 综上所述，基于PSO-Adam-GRU的瓦斯浓度预测方法及其参数优化策略可以有效地对煤矿工作面中的瓦斯浓度进行准确且稳定的预测。该模型在处理时间序列数据时表现出色，并为矿井的安全管理提供了有价值的参考依据。
  • 基于博弈论与组合赋权TOPSIS模型的煤矿安全现状评估
    优质
    本研究提出一种结合博弈论和组合赋权方法的TOPSIS模型，用于准确评估煤矿的安全状况，为安全管理提供科学依据。 为了科学客观地评价煤矿的安全现状,建立了一个基于博弈论组合赋权的TOPSIS模型。首先利用博弈论将模糊层次分析法（FAHP）与熵权法计算出的权重进行优化组合，形成新的权重体系。其次结合这些新形成的组合权重和通过TOPSIS方法得到的距离矩阵，构建煤矿安全现状评价系统。最后用这个模型评估了河南义马煤业五个矿井的安全状况，并将该模型的结果与其他两种模型（FAHP-TOPSIS与熵权-TOPSIS）的评价结果进行了对比分析。结果显示：本研究提出的模型能够准确反映各煤矿的实际安全性情况，并且其评定更为科学和精确。
  • 煤矿安全领域的垂直大模型解决方案
    优质
    本项目专注于开发适用于煤矿行业的安全垂直领域的大模型解决方案，旨在通过先进的人工智能技术提升矿山作业的安全性与效率。 近年来，国家对煤矿安全生产的重视程度不断提升。为了确保煤矿作业的安全性，并提高从业人员的安全知识水平显得尤为重要。由于安全相关的章程比较繁杂，因此需要一种有效的解决方案来应对这些挑战。 GLM-4-Flash 模型具有10T高质量多语言数据和上下文长度为128K的特点，在生成速度方面表现出色。该模型在测试中展示了其卓越的能力。 例如：给定一个整数数组 nums，请返回两个（不一定不同的）质数在 nums 中下标的最大距离。 示例 1： 输入：nums = [4,2,9,5,3] 输出：3 解释：nums[1]、nums[3] 和 nums[4] 是质数。因此答案是 |4 - 1| = 3。 示例 2： 输入：nums = [4,8,2,8] 输出：0 解释：只有 nums[2] 是一个质数，所以没有两个不同的质数可以比较，故最大距离为0。