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綜合管廊風險預警識別關鍵技術與應用 版權信息
- ISBN:9787302608950
- 條形碼:9787302608950 ; 978-7-302-60895-0
- 裝幀:一般膠版紙
- 冊數:暫無
- 重量:暫無
- 所屬分類:>
綜合管廊風險預警識別關鍵技術與應用 本書特色
數據為中心、以知識庫為支撐、以技術集成為依托,面向應用服務
綜合管廊風險預警識別關鍵技術與應用 內容簡介
本書根據“以數據為中心、以知識庫為支撐、以技術集成為依托、面向應用服務”的宗旨,借助優選的物聯網、人工智能、大數據等手段,論述涵蓋風險識別、風險度量和風險應對多維度全生命周期一體化的綜合管廊的綜合監控、巡檢維護、隱患排查、運維管理、應急處置等方面的關鍵技術,解決綜合管廊的集中監管、常態監控、智慧預警和協同應急中的關鍵問題,實現綜合管廊的安全、高效運行,為全國地下城市級綜合管廊的“駕駛艙”式協同監管提供保障。
綜合管廊風險預警識別關鍵技術與應用 目錄
1.1 研究意義和存在的問題
1.2 國內外研究現狀述評
1.2.1 綜合管廊運維管理模式
1.2.2 政策及行業標準
1.2.3 綜合管廊理論研究
1.2.4 算法模型與系統設計
1.3 研究內容
1.4 待解決的問題與重難點分析
1.4.1 待解決的問題
1.4.2 重難點分析
1.5 研究價值與主要創新點
1.5.1 理論價值
1.5.2 應用價值
1.5.3 主要創新點
參考文獻
第2章 基于故障模式與影響分析的綜合管廊風險識別
2.1 評估方法
2.2 綜合管廊日常監管風險因素分析
2.2.1 文獻分析法
2.2.2 綜合管廊日常監管風險因素修正
2.3 基于改進FMEA的綜合管廊日常監管風險因素分析
2.3.1 區間值直覺模糊集理論
2.3.2 基于區間值直覺模糊集的FMEA
2.3.3 綜合管廊日常監管過程中關鍵風險因素分析
2.3.4 綜合管廊日常監管過程中嚴重風險因素防范
2.4 結論
參考文獻
第3章 考慮正向因素傳遞的綜合管廊風險識別
3.1 研究方法
3.1.1 層次分析法
3.1.2 風險結構矩陣
3.2 仿真分析
3.2.1 安全風險因素分析
3.2.2 風險系統路徑確定
3.2.3 構建動力學模型
3.3 仿真結果
3.4 結論
參考文獻
第4章 考慮因素回路的綜合管廊風險識別
4.1 引言
4.2 文獻綜述
4.3 綜合管廊運維風險路徑分析
4.3.1 綜合管廊運維風險因素
4.3.2 綜合管廊運維風險路徑分析
4.4 綜合管廊運維風險系統動力學模型
4.4.1 綜合管廊運維風險系統動力學模型構建
4.4.2 仿真模型實驗
4.5 結論與啟示
參考文獻
第5章 基于本體的綜合管廊施工風險知識庫構建
5.1 研究背景
5.1.1 綜合管廊施工風險管理研究
5.1.2 本體與知識庫相關研究
5.1.3 案例推理相關研究
5.2 研究問題和意義
5.3 研究內容
5.3.1 研究方法
5.3.2 數據來源
5.3.3 技術路線
5.4 綜合管廊施工風險管理知識庫構建
5.4.1 基于本體論的綜合管廊施工風險管理模型
5.4.2 綜合管廊施工風險管理知識庫構建步驟
5.5 結論
參考文獻
第6章 基于改進AHP-CIM的綜合管廊風險評價研究
第7章 本體知識庫結合貝葉斯網絡的綜合管廊風險預警
第8章 基于改進決策樹的綜合管廊風險耦合研究
第9章 基于SEIRS模型的綜合管廊風險傳遞監測
第10章 綜合管廊燃氣泄漏演化與預警仿真研究
第11章 基于Petri網的綜合管廊火災風險評估方法
第12章 基于設備故障率的綜合管廊環境智能調控
第13章 基于智能算法的綜合管廊異常行為識別
第14章 基于融合通信技術的綜合管廊綜合調度指揮
第15章 綜合管廊云服務平臺方案
附錄
綜合管廊風險預警識別關鍵技術與應用 作者簡介
宮大慶,清華大學經濟管理學院博士后,美國加州大學伯克利分校訪問學者,北京交通大學經濟管理學院講師。多個SCI期刊領域主編、國際會議出版主席。研究方向包括:大數據與機器學習、仿真與優化研究。完成國家自然科學基金委、教育bu人文社科、工業和信息化部等相關課題多項,出版專著一部,發表學術論文30余篇,具有較強的學術功底。
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