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改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险耦合分析中的应用 被引量:3
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作者 杨文安 徐碧琴 言雨欣 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2092-2103,共12页
为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次... 为了识别装配式建筑施工的关键安全风险因素,并探究安全风险因素间的耦合机制,构建改进N-K模型对装配式建筑施工安全风险进行耦合分析。首先,在现场访谈、专家咨询、政策整理及文献分析的基础上,利用扎根理论建立安全风险指标体系;其次,运用决策试验与评估实验法(Decision-Making Trial and Evaluation Laboratory, DEMATEL)与熵权法计算主客观权重,基于博弈论组合赋权计算指标综合权重,并以权重替代传统耦合模型中的概率;最后,运用工程实例论证改进N-K模型在装配式建筑施工安全风险因素耦合分析中的适用性及可靠性。结果表明,人员安全意识、现场施工安全管理水平及人员不规范行为是关键安全风险因素,人员因素与管理因素对风险耦合影响较大且五重风险因素的耦合值最大,应重点管控关键安全风险因素,避免多因素风险耦合。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 改进n-K模型 博弈论 风险耦合
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基于N-K和SNA的高层住宅火灾事故风险因素分析及控制 被引量:2
2
作者 武乾 杨建宏 徐树文 《防灾减灾工程学报》 北大核心 2025年第1期128-136,178,共10页
高层住宅火灾安全防控是一个复杂系统问题,从系统层面确定其风险耦合形式及关键风险因素对提升我国高层住宅消防安全水平具有重要意义。为分析高层住宅火灾事故风险因素并提出防控策略,通过收集2015~2023年我国发生的162起高层住宅火灾... 高层住宅火灾安全防控是一个复杂系统问题,从系统层面确定其风险耦合形式及关键风险因素对提升我国高层住宅消防安全水平具有重要意义。为分析高层住宅火灾事故风险因素并提出防控策略,通过收集2015~2023年我国发生的162起高层住宅火灾较大事故案例,结合专家访谈和已有的事故致因分类模型,将高层住宅火灾事故风险因素分为5类一级风险因素和26个二级风险因素;基于N-K模型求解出风险因素耦合值,将风险耦合形式量化并进行耦合致险性评价;利用社会网络分析(Social Network Analysis,SNA)可视化风险因素间的作用关系,分析其中心度和可达性,挖掘出风险因素的发展态势和诱发其他风险因素出现的可能性;结合N-K和SNA对各风险节点的出度进行修正,确定高层住宅火灾事故的关键风险因素。结果表明:多风险因素耦合导致事故发生的概率较大;火灾事故的起因在较大程度上是居民方的原因,开发商、物业、社区、监管单位四方的风险易使灾情扩大、程度升级;防控开发商-监管单位两风险因素耦合可有效避免事故发生;开发商、社区、监管单位风险因素的出现易连通各风险节点,引发耦合效应;从开发商、物业、社区及监管单位角度出发进行防控是重点。 展开更多
关键词 安全工程 高层住宅 火灾事故 n-K模型 社会网络分析 风险耦合
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装配式建筑施工安全风险因素耦合分析:N-K修正复杂网络
3
作者 窦玉丹 闫学涯 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第9期3425-3435,共11页
为定量揭示装配式建筑施工安全风险特性,识别关键风险因素并实现对事故的主动干预,基于N-K模型修正的复杂网络进行风险耦合分析。首先,收集国内外407起事故案例,结合事故致因理论识别出4个子系统与23个风险因素。然后,在宏观角度上通过... 为定量揭示装配式建筑施工安全风险特性,识别关键风险因素并实现对事故的主动干预,基于N-K模型修正的复杂网络进行风险耦合分析。首先,收集国内外407起事故案例,结合事故致因理论识别出4个子系统与23个风险因素。然后,在宏观角度上通过N-K模型分析不同系统间的风险耦合情况,计算风险耦合信息值;在微观角度通过Apriori算法定量挖掘频繁项集,揭示因素间的潜在关联关系,并构建风险因素的复杂网络。最后,基于节点中心度分析与可达性分析,探究风险因素的作用机制,将N-K模型计算值作为权重值,对节点接近中心度值进行耦合修正,识别关键风险因素,并提出针对性的干预建议。结果表明:环-管系统间存在较强的耦合作用,显著增加装配式建筑施工安全事故风险发生的可能性。干预“管理失效”与“人的不安全行为”维度中相关因素有助于减少风险事故发生。同时,现场信息沟通、交叉作业安全和施工自然环境等是导致事故发生的关键因素,需重点防范。 展开更多
关键词 安全工程 装配式建筑 风险因素 n-K模型 复杂网络 耦合分析
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融合N-K-DBN模型的船舶自沉事故风险因素动态耦合分析
4
作者 崔秀芳 曾杰熙 +1 位作者 邵志鹏 安楠楠 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第6期2080-2091,共12页
我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网... 我国海上事故频发,当多个风险因素动态耦合时易超系统阈值导致船舶自沉事故,造成人员伤亡、经济损失和环境危害。因此,有必要定量分析影响船舶自沉风险演化特征之间的动态耦合关系,以识别造成事故的关键因素。采用N-K模型和动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)研究船舶自沉风险因素的动态耦合特性,通过文本挖掘技术分析中国海事局(CMSA)公布的146起船舶自沉事故报告,对风险因素进行分类并探究其耦合机制。首先,利用N-K模型量化各风险因素间的耦合度和关系;然后,利用贝叶斯网络(BN)模型在N-K模型基础上进一步量化和优化了耦合风险,减少其主观性;最后,在BN结构上加入时间序列建立N-K-DBN风险动态耦合模型,通过风险概率分析、敏感性分析、正向推理、反向诊断和不确定性分析等,确定影响动态风险关联性的关键因素及催化因素,实现对航行中耦合风险的动态控制,并提出风险管理策略和防范措施,以提升海上安全。结果表明:船舶自沉事故的发生与耦合值呈正相关,耦合因素越多风险值越高,耦合相互作用越强。事故初期,人为因素和管理因素是船舶自沉事件的关键致因,其交叉耦合时风险更为显著。随着时间推移,船舶因素对事故的影响逐渐提高,更易与人为因素发生交叉耦合导致动态风险增强,而恶劣气象是触发船舶与其他因素耦合的催化因素,易诱发多因素的交叉耦合风险,导致事故发生概率增大。通过研究识别出安全意识淡薄、公司管理不到位、船舶故障、船舶不适航、船舶管理不当和公司未履责等是引发自沉事故的关键动态风险耦合因素,以及恶劣气象这一重要的动态风险耦合催化因素,这些因素须受到高度重视并对它们采取相应防范措施。 展开更多
关键词 安全工程 船舶自沉事故 n-K模型 动态贝叶斯网络 风险动态耦合分析
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基于N-K模型和贝叶斯网络的船舶载运汽车火灾风险耦合分析 被引量:2
5
作者 王意如 王彦富 +1 位作者 乔健 李逊 《消防科学与技术》 北大核心 2025年第4期439-447,共9页
风险之间由于传播效应和相互作用而产生的风险因素耦合,可能导致重大事故的发生。为了分析船舶载运汽车火灾事故风险的耦合性,提出N-K模型和贝叶斯网络(BN)模型相结合的一种新的定量分析方法。首先,通过对历史事故的统计分析,探讨船舶... 风险之间由于传播效应和相互作用而产生的风险因素耦合,可能导致重大事故的发生。为了分析船舶载运汽车火灾事故风险的耦合性,提出N-K模型和贝叶斯网络(BN)模型相结合的一种新的定量分析方法。首先,通过对历史事故的统计分析,探讨船舶载运汽车火灾事故的原因,明确人员、机械、电气和环境因素的风险耦合类型;其次,构建N-K模型研究各因素之间的耦合关系和风险耦合机制;最后,根据上述结果构建BN模型并验证。此外,我们还将开展敏感性分析和反向推理分析等深入研究,以确保模型的准确性。结果表明:船舶载运汽车发生火灾概率最高的耦合类型是“人员-机械”耦合,发生概率为14.795%;发生火灾概率最低的是“人员-机械-电气-环境”耦合,发生率为1.354%,但其风险耦合值最大,约为0.43。我们应当特别关注与人员操作和机械故障相关的风险因素,以预防这些因素的共存或多重叠加,进而有效降低船舶载运汽车火灾事故的发生,本研究的成果不仅对提升船舶载运汽车的防火规范具有指导意义,同时也为风险评估和消防救援工作提供了参考依据。 展开更多
关键词 船舶载运汽车火灾 风险耦合分析 Bn模型 n-K模型
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基于KAN-N-Beats的可解释性滑坡位移预测
6
作者 刘慧婷 谢凯 +2 位作者 田宏岭 贺建飚 张伟 《人民长江》 北大核心 2025年第8期133-138,共6页
针对现有滑坡位移预测模型预测精度不高、泛化性差、模型复杂度高以及传统深度学习算法可解释性差的问题,提出了一种基于KAN-N-Beats的滑坡位移预测模型。使用KAN代替N-Beats中的全连接层,利用KAN采用自适应学习机制的特点,提高了预测... 针对现有滑坡位移预测模型预测精度不高、泛化性差、模型复杂度高以及传统深度学习算法可解释性差的问题,提出了一种基于KAN-N-Beats的滑坡位移预测模型。使用KAN代替N-Beats中的全连接层,利用KAN采用自适应学习机制的特点,提高了预测精度以及泛化性能;同时KAN通过稀疏性、可视化、剪枝、符号化及仿射拟合等多种手段,提高了模型的可解释性。N-Beats则将预测任务分解为趋势和季节性成分,便于理解不同时间序列特征的提取,使得KAN-N-Beats模型预测结果具有更高的可解释性;利用N-Beats模型内部可分解的能力将滑坡位移分解后预测,不需要大量特征工程,减少了KAN-N-Beats模型复杂度,提高了预测效率。使用国家冰川冻土沙漠科学数据中心的三峡库区白水河滑坡和八字门滑坡的数据作为研究数据集,该方法在白水河滑坡ZG118监测点的预测结果与真实位移高度重合,R^(2)和RMSE分别为0.9887和5.0313 mm。在白水河滑坡ZG118以及八字门滑坡ZG110、ZG111监测点的泛化性测试表明,该算法优于其他对比模型,可提高滑坡预测精度,且具有可解释性。研究成果可为提升滑坡位移预测效率提供参考。 展开更多
关键词 滑坡位移预测 可解释性 KAn-n-Beats模型 时序预测 深度学习 白水河滑坡 八字门滑坡
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基于灰色关联分析与GM(1,N)模型的新疆棉花产量影响因素分析及预测
7
作者 杨伟 邹昕彤 宋玉兰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第11期90-97,116,共9页
为研究影响新疆棉花产量的关键因素,预测未来5年的产量变化趋势,采用灰色关联分析方法对影响因素进行深入分析,并筛选出关联度系数大于0.7的影响因素,构建灰色GM(1,N)预测模型。结果表明,化肥施用量、棉花播种面积、农业机械总动力、地... 为研究影响新疆棉花产量的关键因素,预测未来5年的产量变化趋势,采用灰色关联分析方法对影响因素进行深入分析,并筛选出关联度系数大于0.7的影响因素,构建灰色GM(1,N)预测模型。结果表明,化肥施用量、棉花播种面积、农业机械总动力、地膜覆盖面积和棉花从业劳动力是影响新疆棉花产量变化的主要因素。预测模型的平均相对残差为3.41%,即模型具有较高的精度和稳健性,未来5年新疆棉花产量呈微量上升趋势。该模型可用于实际的棉花产量预测工作,能有效指导新疆棉花产业的生产和经营活动。为保证新疆棉花产量的稳定、市场供给的平衡以及棉花生产者和经营者利益,提出应当完善棉花政策补贴机制,调整优化棉花种植区域,鼓励棉农科学施肥,加强田间管理种植技术和增加农业机械化投入等相关对策建议。 展开更多
关键词 新疆 棉花 灰色关联分析 GM(1 n)模型 产量预测
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“1+1+N”模式管理医疗集团内基层医疗机构实践探索
8
作者 朱显泽 何超杰 +2 位作者 黄瑞岁 吕思霖 陈龙 《中国卫生产业》 2025年第12期245-248,共4页
“1+1+N”模式管理医疗集团内基层医疗机构的实践探索,旨在通过优化医疗资源配置,促进优质医疗资源下沉,提升基层医疗机构的服务能力,实现医疗服务的连续性和协同性。本文从构建“1+1+N”模式、开展人才培养工作、培育特色和重点医疗项... “1+1+N”模式管理医疗集团内基层医疗机构的实践探索,旨在通过优化医疗资源配置,促进优质医疗资源下沉,提升基层医疗机构的服务能力,实现医疗服务的连续性和协同性。本文从构建“1+1+N”模式、开展人才培养工作、培育特色和重点医疗项目、开展专科建设、以“六个抓手”为核心的多措并举出发,分析“1+1+N”模式管理医疗集团内基层医疗机构的成效,以为医疗集团内基层医疗机构全方位沉浸式管理提供借鉴。 展开更多
关键词 “1+1+n”模式 医疗集团 管理运营 基层医疗机构
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基于STL分解与N-BEATS的铁路货运站短期装车量组合预测模型
9
作者 马亮 陈奕霖 +2 位作者 郭进 胡宸瀚 金福才 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第3期216-228,共13页
针对铁路货运站短期装车量的波动性与随机性特征导致其时序特征较难提取的问题,提出基于STL分解方法与N-BEATS神经网络模型的组合预测模型STL-N-BEATS。先通过STL分解方法将原始数据分解为趋势序列、周期序列和剩余项序列,再利用N-BEAT... 针对铁路货运站短期装车量的波动性与随机性特征导致其时序特征较难提取的问题,提出基于STL分解方法与N-BEATS神经网络模型的组合预测模型STL-N-BEATS。先通过STL分解方法将原始数据分解为趋势序列、周期序列和剩余项序列,再利用N-BEATS模型对各分量分别建模并重构预测结果,最后基于某铁路运输企业的4个货运站546 d的历史装车数据,对比所提模型与其他6种模型的预测性能。结果表明:A站测试集下,其他6种模型的预测均有一定滞后性,而所提模型可以较好地拟合真实值曲线,计算得到的对称平均绝对百分比误差、平均绝对误差和均方根误差3项指标均最低,这是由于所提模型分解时序特征后得到的趋势序列和周期序列主导了预测结果,降低了整体数据的不确定性和波动性;预测步长分别为3和7 d时,在B,C,D这3个货运站日装车量预测和D站不同去向、不同品名日装车量预测场景下,所提模型的3项指标仍均最低,标志着其具有良好的预测性能和泛化能力。 展开更多
关键词 铁路货运 短期装车量预测 深度学习 STL分解方法 n-BEATS模型
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“住有所居”到“住有优居”——以山东省淄博市创推“1+4+N”模式建设高品质“好房子”的探索与实践 被引量:1
10
作者 郝雨诺 张进 沈小玥 《住宅产业》 2025年第4期63-65,共3页
随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,人民群众对住房的需求已经从“住有所居”转变为“住有优居”。本文旨在探讨山东省淄博市如何通过构建“1+4+N”工作模式,在政策保障、标准制定、关键环节优化以及解决突出问题等方面的具体措... 随着经济社会的发展和人民生活水平的提高,人民群众对住房的需求已经从“住有所居”转变为“住有优居”。本文旨在探讨山东省淄博市如何通过构建“1+4+N”工作模式,在政策保障、标准制定、关键环节优化以及解决突出问题等方面的具体措施和实施效果,助力企业打造安全、舒适、绿色、智慧的好房子,满足人民群众多样化、多元化的居住需求。并提出打造“好房子”建设典范城市需从供给侧向需求端精准适配、从单一功能向复合场景升维迭代、从建设监督管理向全周期服务延伸拓展、从试点孵化向制度图谱重构跃迁,为其他地区提供了有益借鉴。 展开更多
关键词 高品质住宅 “1+4+n”模式 制度规范
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融合N-Gram和多重注意力机制的能源领域新词发现方法
11
作者 王祎涵 张思佳 +2 位作者 曹恒 刘珈宁 张正龙 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7668-7677,共10页
随着能源行业的快速发展和技术革新,大量的专业术语和表达方式不断更新,新词不断涌现。然而,传统的新词发现方法通常依赖于词典或规则,且难以高效率地处理和更新大量的专业术语,特别是在快速变化的能源领域。因此,结合能源领域文本数据... 随着能源行业的快速发展和技术革新,大量的专业术语和表达方式不断更新,新词不断涌现。然而,传统的新词发现方法通常依赖于词典或规则,且难以高效率地处理和更新大量的专业术语,特别是在快速变化的能源领域。因此,结合能源领域文本数据特性,提出了一种融合N-Gram和多重注意力机制的能源领域新词发现方法(new word discovery method in the energy field combining N-Gram and multiple attention mechanism, ENFM)。该方法首先利用N-Gram模型对能源领域的文本数据进行初步处理,通过统计和分析词频来生成新词候选列表。随后,引入融合多重注意力机制的ERNIE-BiLSTM-CRF模型,以进一步提升新词发现的准确性和效率。与传统的新词发现技术相比,在新词的准确识别和整体效率上均有显著提升,将其于能源领域政策文本数据集,准确率、召回率和F1分别为95.71%、95.56%、95.63%。实验结果表明,该方法能够准确地在能源领域的大量文本数据中识别新词,有效识别出能源领域特有的词汇和表达方式,显著提高了中文分词任务中对能源领域专业术语的识别能力。 展开更多
关键词 能源领域 新词发现 预训练模型 n-GRAM 中文分词
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基于N-K模型的电动车火灾事故风险因素耦合分析
12
作者 张庆 伍爱友 曾雯 《矿业工程研究》 2025年第1期24-28,共5页
为减少电动车火灾事故的发生,提高电动车安全管理水平,收集和整理了2018年—2022年发生的206起电动车火灾事故报告,分析引发电动车火灾的主要风险因素,并探讨各因素的耦合作用对电动车火灾事故的影响.基于N-K模型构建电动车火灾事故多... 为减少电动车火灾事故的发生,提高电动车安全管理水平,收集和整理了2018年—2022年发生的206起电动车火灾事故报告,分析引发电动车火灾的主要风险因素,并探讨各因素的耦合作用对电动车火灾事故的影响.基于N-K模型构建电动车火灾事故多风险因素耦合模型,并进行耦合交互信息值的计算,得到不同风险因素耦合发生的概率.研究表明:参与耦合的风险因素数量增加,耦合值也相应增加,各因素之间的相互影响愈加密切.物-环境-管理是三因素耦合中造成电动车火灾事故风险最大的耦合因素;人-物是双因素耦合中造成电动车火灾风险最大的耦合因素,减少风险因素耦合能降低事故发生的概率.研究成果可为电动车火灾事故的防控提供理论参考和决策支持. 展开更多
关键词 电动车火灾 风险分析 n-K模型 耦合值
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基于N-K模型的燃气与电缆通道多因素耦合风险分析
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作者 赵小龙 张金金 +4 位作者 范明豪 祝琳 马双阳 赵冬月 方芳 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第5期589-593,620,共6页
近年来,燃气管道破损渗漏进入相邻封闭通道发生火灾爆炸的安全事故频发,然而城市燃气管道与电缆通道空间关系却错综复杂。为明确该类事故的耦合风险因素,分析埋地燃气管道渗漏扩散到相邻电缆通道的特点及规律,从人为因素、燃气与电力管... 近年来,燃气管道破损渗漏进入相邻封闭通道发生火灾爆炸的安全事故频发,然而城市燃气管道与电缆通道空间关系却错综复杂。为明确该类事故的耦合风险因素,分析埋地燃气管道渗漏扩散到相邻电缆通道的特点及规律,从人为因素、燃气与电力管道设备设施、环境因素、管理因素等4个方面进行风险辨识。研究发现:四因素风险耦合处于最高水平;三因素风险耦合中,人为因素、燃气与电力管道设备设施本身以及管理因素相互耦合所导致的风险最高;而在双因素风险耦合中,城市燃气与电力管道设备设施本身以及管理之间的耦合风险最为显著。耦合因素包括燃气与电力之间的交叉耦合、并行间距不足、管道的材质老化腐蚀、电缆通道破裂、电缆敷设密集、通风不良、电缆老化错搭、燃气与电力行业管理的信息孤岛等因素。根据对风险耦合值大小评估,为城市燃气管道安全风险管理提供新的思路和方法。 展开更多
关键词 燃气管道 电缆通道 耦合风险分析 n-K模型 风险辨识
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基于灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络的民航旅客运输服务投诉预测模型 被引量:1
14
作者 户志浩 赵健 陈洪根 《郑州航空工业管理学院学报》 2025年第2期67-76,共10页
针对民航旅客服务投诉预防问题,综合使用灰色GM(1,N)预测模型、马尔科夫过程和神经网络方法,提出民航旅客运输服务投诉预测的灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络预测模型。该模型包含初步预测、修正、调整三个过程。首先,利用灰色GM(1,N)对历... 针对民航旅客服务投诉预防问题,综合使用灰色GM(1,N)预测模型、马尔科夫过程和神经网络方法,提出民航旅客运输服务投诉预测的灰色GM(1,N)马尔科夫神经网络预测模型。该模型包含初步预测、修正、调整三个过程。首先,利用灰色GM(1,N)对历史数据进行预测,得到初步预测结果;然后,针对灰色预测结果往往呈现弱波动无法反映真实数据的强波动性问题,利用马尔科夫模型对预测残差进行修正,得到拟合度更高的预测修正值;在此基础上,针对灰色马尔科夫模型在处理民航旅客服务投诉等复杂非线性数据时存在精度不足问题,进一步引入神经网络模型对预测结果进行调整和优化。实证研究结果表明,相对于仅用灰色预测模型或灰色马尔科夫预测模型,该模型能够较好地捕捉投诉数据的趋势和随机波动性,得到了更加精确的预测结果。 展开更多
关键词 民航旅客服务投诉 灰色GM(1 n) 马尔科夫模型 神经网络
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“1+N”延续护理模式结合饮食干预在糖尿病患者中的护理效果及影响研究 被引量:1
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作者 吴长花 彭丹 黄星瑜 《宜春学院学报》 2025年第3期86-89,共4页
目的:分析“1+N”延续护理模式结合饮食干预在糖尿病患者中的护理效果及影响。方法:在东方社区中随机抽取120例糖尿病患者,就诊时间为2020年7月-2024年8月,采用数字表法,将其分为参照组、研究组,每组患者60例。参照组实施常规延续护理,... 目的:分析“1+N”延续护理模式结合饮食干预在糖尿病患者中的护理效果及影响。方法:在东方社区中随机抽取120例糖尿病患者,就诊时间为2020年7月-2024年8月,采用数字表法,将其分为参照组、研究组,每组患者60例。参照组实施常规延续护理,研究组实施“1+N”延续护理及饮食干预,对比两组护理前后自我管理能力、血糖指标、生活质量。结果:护理后,研究组糖尿病自我管理能力评估量表(Summary of Diabetes Self-Care Activities,SDSCA)评分高于参照组(P<0.05);研究组空腹血糖、餐后2小时血糖、糖化血红蛋白水平均低于参照组(P<0.05);研究组糖尿病生存质量特异性评估工具(Diabetes-Specific Quality of Life,DSQL)评分低于参照组(P<0.05)。结论:“1+N”延续护理模式结合饮食干预可有效控制糖尿病患者血糖,提升自我管理能力,提高生活质量。 展开更多
关键词 糖尿病 “1+n”延续护理模式 饮食干预
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基于N-K和SNA模型的旧工业建筑施工改造风险耦合分析
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作者 骆明真 李红星 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第5期2293-2302,共10页
为解决多风险因素耦合作用对旧工业建筑安全施工改造项目的影响,发现并控制关键风险因素,防止旧工业建筑施工改造过程中安全事故发生。利用文本分析法解析2010—2024年间130起国内各地区旧工业建筑改造项目施工安全事故报告,并提炼出5... 为解决多风险因素耦合作用对旧工业建筑安全施工改造项目的影响,发现并控制关键风险因素,防止旧工业建筑施工改造过程中安全事故发生。利用文本分析法解析2010—2024年间130起国内各地区旧工业建筑改造项目施工安全事故报告,并提炼出5种影响旧工业建筑施工安全的重要风险因素,包括管理、旧工业建筑物、人员、设备及材料、环境。融合N-K模型与(social network analysis,SNA)SNA模型,形成新的风险耦合分析框架,为探究旧工业建筑施工改造的风险耦合性提供工具。首先,利用N-K模型对2010—2024年旧工业建筑施工改造事故案例原因进行耦合分析,计算各一级风险的耦合值;其次,利用SNA模型分析风险网络因素的中心度和可达性,得到系统网络中各风险因素的关键性评价;最后,将N-K模型的风险耦合值与SNA模型的出度接近中心度进行耦合因素修正,确定最终旧工业建筑施工改造项目的关键风险因素。结果显示:风险耦合值大小基本与参与耦合的风险因素数成正比,参与耦合因素越多,风险耦合值越大则施工风险越大;人员的不安全因素诱发管−物−人−设多风险耦合能力较强;强风、暴风雨、安全管理制度、施工人员专业素养不足是施工事故的关键风险因素,应采取相应措施重点防范。研究结果识别出旧工业建筑施工改造阶段中关键的风险因素,可为该类改造工程风险决策提供参考。 展开更多
关键词 建筑改造 风险耦合 n-K模型 SnA模型 安全事故
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海上起重机人员转运事故的N-K模型风险耦合分析
17
作者 李杨 董雪 +4 位作者 杨霄 李明丹 张扬冰 屈衍 孙海莹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第5期1675-1682,共8页
为了识别海上起重机人员转运事故发生的耦合风险因素,采用N-K模型探究该过程中的安全风险问题,以减少海上人员转运事故的发生。基于所收集的104例海上起重机人员转运事故,通过计算交互信息值T,量化分析风险的耦合情况。结果表明:(1)在... 为了识别海上起重机人员转运事故发生的耦合风险因素,采用N-K模型探究该过程中的安全风险问题,以减少海上人员转运事故的发生。基于所收集的104例海上起重机人员转运事故,通过计算交互信息值T,量化分析风险的耦合情况。结果表明:(1)在多风险耦合分析中,人员、机器和环境因素耦合下的交互信息值最高,因此,在海上起重机人员转运的风险管控中,应重点关注人员培训、设备检修以及环境实时监测等问题,其中,对人员的风险控制更加重要;(2)当双因素风险耦合发生时,管理和环境的风险耦合更容易引起事故发生,因此应加强对管理风险的控制;(3)对于4个风险因素耦合情况,虽然本研究的交互信息的理论计算值为0,但该情况的可能性不容忽视。在实际工程中,应对每一个风险因素采取预防措施,以减少事故发生的概率。将N-K模型应用于海上起重机人员转运事故安全风险的定量分析,拓宽了N-K模型的应用领域,为海上作业安全管理提供了新的理论依据和实践指导。 展开更多
关键词 安全工程 海上起重机人员转运 n-K模型 风险耦合分析
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融合N-K模型与动态贝叶斯网络的燃气管网耦合风险评估
18
作者 冯登 曹洪伟 +2 位作者 祝东 刘玉峰 张晓剑 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第7期2484-2492,共9页
传统燃气管网风险评估常基于风险因素独立进行分析,忽略了因素间存在的相互作用关系,针对因素间存在的耦合作用,提出融合N-K模型与动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的耦合风险评估方法。首先,基于事故数据构建人为、设备... 传统燃气管网风险评估常基于风险因素独立进行分析,忽略了因素间存在的相互作用关系,针对因素间存在的耦合作用,提出融合N-K模型与动态贝叶斯网络(Dynamic Bayesian Network, DBN)的耦合风险评估方法。首先,基于事故数据构建人为、设备、环境和管理4大类风险因素及其20项子因素的评估指标体系;然后,运用N-K模型量化因素间的耦合程度,建立考虑耦合的DBN模型;最后,以事故数据为例对所提方法进行验证,采用比例变化值法进行敏感性分析。结果表明:考虑因素耦合的燃气管网初始泄漏概率为7.587×10^(-2),随时间变化概率增加至1.893×10^(-1),较高于传统DBN模型的结果,经敏感性分析得出造成燃气泄漏的关键子因素。 展开更多
关键词 安全工程 燃气管网 n-K模型 动态贝叶斯网络 风险评估 比例变化值法
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多维灰色模型GM(1,N)在铁路物流中心运量预测中的应用
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作者 邢雪生 张小虎 《高速铁路技术》 2025年第1期63-67,73,共6页
在深化铁路货运改革、建设现代化大物流的发展背景下,为完善铁路物流中心运量预测方法、提高货运量预测精度、推进铁路物流系统建设,本文在利用灰色系统理论进行货运量预测过程中,结合灰色关联度理论、熵权理论,对多维灰色模型GM(1,N)... 在深化铁路货运改革、建设现代化大物流的发展背景下,为完善铁路物流中心运量预测方法、提高货运量预测精度、推进铁路物流系统建设,本文在利用灰色系统理论进行货运量预测过程中,结合灰色关联度理论、熵权理论,对多维灰色模型GM(1,N)在铁路物流中心货运量预测方面进行深化拓展。结果表明:该模型能够依靠小样本进行原始数据重生成、预测发展趋势,对复杂非线性因素影响下的货运量预测具有较高的精确度,能够为铁路物流行业科学发展提供参考依据。 展开更多
关键词 铁路物流中心 运量预测 多维灰色模型 灰色关联度 熵权理论
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(n,k)-排列图的t/s诊断度与t/s诊断算法研究
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作者 张世豪 冷明 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期893-901,共9页
鉴于多处理器系统中日益严峻的故障风险挑战,特别是在超级计算机领域,如何有效提升系统的可靠性和容错能力成为了亟待解决的关键问题。(n,k)-排列图作为一种新型的互连网络拓扑结构应运而生,它是基于星图网络的推广和变形。它在保留星... 鉴于多处理器系统中日益严峻的故障风险挑战,特别是在超级计算机领域,如何有效提升系统的可靠性和容错能力成为了亟待解决的关键问题。(n,k)-排列图作为一种新型的互连网络拓扑结构应运而生,它是基于星图网络的推广和变形。它在保留星图网络原有的对称性和容错性的同时,具有更好的灵活性。目前对于(n,k)-排列图的可靠性研究尚不全面。基于此,展开了对(n,k)-排列图的t/s和t/s诊断算法研究。首先,给出了(n,k)-排列图的系列拓扑性质;然后,度量了(n,k)-排列图在PMC(Preparata,Metze,Chien)模型下的t/s诊断度;最后,设计了一个时间复杂度为O(N log2N)的快速诊断算法,用于识别(n,k)-排列图的所有故障结点。(n,k)-排列图的t/s诊断度被确定,进一步完善了(n,k)-排列图网络的可靠性指标,为其在应用和推广中的可靠性提供了重要的依据。 展开更多
关键词 可靠性 t/s诊断度 t/s诊断算法 (n k)-排列图 PMC模型
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