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SOM网络在铁路危险货物专用线风险评价中的应用
被引量:
3
1
作者
关守安
朱立富
潘科
《大连交通大学学报》
CAS
2015年第3期104-108,共5页
为合理确定铁路危险货物专用线的风险水平,提出了一种基于神经网络技术的风险评价模型.根据铁路危险货物专用线运营的特点及国家相关标准的要求,比较全面、系统地构建了铁路危险货物专用线及附属设施风险评价指标体系.为了弥补现有铁路...
为合理确定铁路危险货物专用线的风险水平,提出了一种基于神经网络技术的风险评价模型.根据铁路危险货物专用线运营的特点及国家相关标准的要求,比较全面、系统地构建了铁路危险货物专用线及附属设施风险评价指标体系.为了弥补现有铁路危险货物专用线定量风险评价方法的不足,提出了基于自组织特征映射(SOM)网络的铁路危险货物专用线风险评价模型,并将训练后的模型应用于中石油某线路的风险评价,确定了该线路的风险等级.实例计算表明,该模型假设合理,计算结果符合实际情况.
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关键词
铁路危险货物专用线
自组织
特征
映射
(
som
)
神经网络
指标体系
风险评价
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职称材料
题名
SOM网络在铁路危险货物专用线风险评价中的应用
被引量:
3
1
作者
关守安
朱立富
潘科
机构
辽宁省安全科学研究院
大连交通大学土木与安全工程学院
出处
《大连交通大学学报》
CAS
2015年第3期104-108,共5页
文摘
为合理确定铁路危险货物专用线的风险水平,提出了一种基于神经网络技术的风险评价模型.根据铁路危险货物专用线运营的特点及国家相关标准的要求,比较全面、系统地构建了铁路危险货物专用线及附属设施风险评价指标体系.为了弥补现有铁路危险货物专用线定量风险评价方法的不足,提出了基于自组织特征映射(SOM)网络的铁路危险货物专用线风险评价模型,并将训练后的模型应用于中石油某线路的风险评价,确定了该线路的风险等级.实例计算表明,该模型假设合理,计算结果符合实际情况.
关键词
铁路危险货物专用线
自组织
特征
映射
(
som
)
神经网络
指标体系
风险评价
Keywords
railway siding
transporting hazardous materials
som
neural network
index system
risk assessment
分类号
U294.83 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
SOM网络在铁路危险货物专用线风险评价中的应用
关守安
朱立富
潘科
《大连交通大学学报》
CAS
2015
3
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