《基于rsfnn的水电工程施工安全事故预警研究》由会员分享，可在线阅读，更多相关《基于rsfnn的水电工程施工安全事故预警研究（46页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、三峡大学 硕士学位论文 基于RS-FNN的水电工程施工安全事故预警研究 姓名：陈述 申请学位级别：硕士 专业：管理科学与工程 指导教师：郑霞忠;黄正伟 20100401 II 内 容 摘 要 为了解决国民经济发展中的能源短缺问题，改善生态环境，促进区域经济的协调 和可持续发展，“十一五”和“十二五”将迎来我国水电建设的黄金时期，但是重大 水电工程均处于我国西部高山峡谷和高地震区，地质条件复杂，施工环境差，危险控 制难度大，水电建设项目整体安全生产形势严峻。同时，当前我国水电工程安全管理 缺乏事前的预防控制手段，预警方法落后。因此，对水电工程施工安全事故预警问题 进行研究就具有重要的理论和现实意
2、义。 由于我国水电工程施工安全事故的动态性、随机性和模糊性特点，各参数之间相 互制约，许多问题表现出明显的非线性关系，传统“线性的” 、 “局部的”和“确定型 的”分析和预警方法，未能解决因素和事故的映射关系、定权和变权、随机性和模糊 性等问题，通过引入粗糙集和模糊神经网络方法，分析了这两种方法应用在水电工程 施工安全事故预警的可行性。 围绕水电工程施工过程，探索水电工程施工安全事故的成因机理，建立施工与运 行相耦合的事故预警指标；利用粗糙集理论对指标进行预处理，优化训练集，减少预 警指标数量，寻找影响安全生产目标的最小预警指标因素集；运用模糊神经网络对水 电工程施工安全样本进行训练，构造决策
3、函数，生成模式聚类规则，初步设计水电工 程施工安全事故预警模型，构建一种能对同性质施工安全事故具有免疫功能，并对各 种施工安全事故具有预防和矫正功能的“自组织”机制，保证水电工程施工处于有序 的安全状态。并结合实际工程，不断检验和修正模型，从而为水电工程施工安全事故 预警和控制提供决策支持保障。 关键词：水电工程 RS-FNN关键词：水电工程 RS-FNN 安全评价 事故预警 安全评价 事故预警 III Abstract In order to solve the problem of energy shortage of in the national economic developmen
4、t, improve ecological environment and harmonious and sustainable development, our country will encounter the gold age of hydropower construction during “the eleventh five- year plan” and “the twelfth five- year plan”. But the key hydroelectric projects are located in canyon region of west China and
5、high seismic zone typically marked by complicated geological conditions, poor construction environment, multiply major accidental hidden danger, abundant types of perils and high control difficulty levels. Recently, major and extraordinarily serious accident happens on occasion during the process of
6、 construction and the whole safety production condition of hydropower construction project is severely urgent. One of the critical reasons caused more construction accident is that hydropower project security technology and management level fall behind with the need of safety production. And warning
7、 measure is backward. Therefore, its of theoretical and realistic significance that we study the warning issue of construction security for hydropower project. Due to the dynamic, random and fuzzy property of construction security for hydropower project in China, the parameters restrict mutually. Pl
8、enty of issues exhibit significantly nonlinear relation. The problem of mapping relation between factors and accident, fixed weight and variable weight, randomness and fuzziness cant be tackled by virtue of traditional linear, local and deductive analysis and warning method. By introducing rough set
9、 and fuzzy neural network, the feasibility of two methods applied in the early warning to construction of water conservancy and hydropower engineering are analyzed. Centering on the construction process of water conservancy and hydropower engineering, this paper explores the genetic mechanism of its
10、 safety accidents and establishes accidents warning indexes coupling with operation. And it pre- processes those indexes by means of rough set theory. In that case it enables training set to be optimized, reduces the amount of attributes based on expression of information and seeks for the minimum i
11、ndex factor set affecting safety production target. Then it trains the sample of construction safety for water conservancy and hydropower engineering utilizing the fuzzy neural network. On this account, the decision function is constructed and the pattern IV classification rule is generated as well.
12、 Therefore, it designs the warning model of construction safety for water conservancy and hydropower engineering preliminarily and builds a self- organization mechanism, which can avoid the connatural construction accidents, prevent and rectify the construction safety accidents of all descriptions.
13、For this reason, the construction of hydraulic engineering can be ensured in orderly safety order. Ultimately, combining with the practical engineering, this model is tested and revised constantly. Thus it offers decision support for the early warning and control to construction of water conservancy
14、 and hydropower engineering. Key words: Water Hydropower Project Rough Sets and Fuzzy Neural Network Safety Estimation Accident Early Warning I 三峡大学学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作 所取得的成果，除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经 发表或撰写过的作品成果。 对本文的研究做出重要贡献的个人和集体均已在文中以明 确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。 学
15、位论文作者签名： 日 期： 1 1 绪论 1.1 研究背景及意义 我国的水电资源丰富，总量居世界第一。根据国家发改委水力资源调查，我国水 电资源理论蕴藏量年电量 6.08 万亿千瓦时，理论蕴藏量装机 6.94 亿千瓦；技术可开 发装机 5.42 亿千瓦，技术可开发年电量 2.47 万亿千瓦时；经济可开发装机 4.02 亿千 瓦，经济可开发年电量 1.75 万亿千瓦时，分别占技术可开发装机容量和年发电量的 74.2%和 70.9%。然而，到 2010 年，中国水电总装机大约 1.9 亿千瓦，水电资源开发 利用程度，按技术可开发量计算为 35.1、按经济可开发量计算为 47.3，远低于发 达国家水
16、平（平均为 60以上，美国、日本、法国、挪威、瑞士等国均在 80以上） 。 如果能赶上美国、日本等发达国家的开发程度，可以再增加供电量 3 亿多千瓦时，相 当于每年节约原煤 4 亿吨左右，亦可每年减少二氧化碳排放量 6 亿至 7 亿吨，生态和 环保效益十分显著。 中国经济已进入新的发展时期，国民经济持续快速增长、工业现代化进程加快， 但同时能源供应出现紧张局面，以煤为主的能源结构产生的环境问题日益严重，能源 资源和环境问题已成为制约中国经济社会发展的重要因素。 据统计， 常规能源资源 （包 括煤炭、石油、天然气和水能，按使用 100 年计算）探明（技术可开发）总储量约 8450 亿吨标准煤，探明剩余可采（经济可开发）总储量为 1590 亿吨标准煤，分别约 占世界总量的 2.6%和 11.5%。能源探明总储量的构成为：原煤 85.1%，原油 2.7%， 天然气 0.3%，水能 11.9%，能源剩余可采总储量的构成为：原煤 51.4%，原油 2.9%， 天然气 1.1%，水能 44.6%（如图 1 所示） ，水能开发潜力巨
