基于GIS的危险源智能辨识与事故模拟

摘要

本文对基于GIS的危险源智能辨识与事故模拟进行了研究。文章在对现有危险源辨识分级方法进行综合分析的基础上，结合火灾危险源的特点，确定了采用动态辨识分级的方法——模糊综合评判法。在分析该方法的基础上，提出了基于粒子群与模糊评判的危险源辨识方法，并提出了一种火灾事故模拟的方法。本文采取量化的方法解决了现行相关文件、标准中对危险源定义相对模糊的问题、火灾事故模拟问题。在将PSO算法与模糊评判法结合中，提出了模糊评判法的性能评估指标，给出了评价规则的适应度函数。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1地理信息系统及其发展现状

1.2危险源辨识的研究现状

1.3本文研究的意义

1.4本文主要内容

1.5本文结构

第二章危险源辨识与风险评价

2.1概述

2.2危险源辨识方法

2.2.1危险因素与危害因素分类

2.2.2危险源的辨识内容

2.2.3危险源辨识准备

2.2.4危险源辨识方法

2.2.5重大危险源辨识的确定

2.3风险评价办法

2.3.1专家打分评价法

2.3.2作业条件危险性评价法

2.4火灾危险源智能辨识及分级方法评析

2.5本章小结

第三章粒子群优化算法

3.1算法介绍

3.2粒子群优化算法的发展

3.2.1惯性权重模型

3.2.2收敛因子模型

3.2.3跟踪并优化动态系统

3.2.4 PSO模型的改进

3.3粒子群优化算法的应用

3.4常用测试函数

3.5本章小结

第四章基于PSO与模糊评判的危险源辨识

4.1方法模型

4.2模糊评判法的适应度

4.3方法介绍

4.4实验结果

4.5本章小结

第五章事故模拟

5.1开展事故模拟研究的意义

5.2火灾事故后果模型

5.2.1热通量伤害准则

5.2.2计算公式

5.2.3伤亡区域的确定

5.3本章小结

第六章结论

致谢

参考文献

附录