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高铁施工安全双重预防机制优化路径研究
1
作者
闫皓
《门窗》
2025年第6期223-225,共3页
基于风险管理理论与系统韧性思维,剖析高铁施工领域双重预防机制的实施瓶颈,揭示风险辨识静态化、隐患治理闭环不足、多方协同缺位等核心矛盾,提出以动态风险数据库构建、隐患溯源治理、跨主体责任联动为核心的优化路径。研究表明,通过...
基于风险管理理论与系统韧性思维,剖析高铁施工领域双重预防机制的实施瓶颈,揭示风险辨识静态化、隐患治理闭环不足、多方协同缺位等核心矛盾,提出以动态风险数据库构建、隐患溯源治理、跨主体责任联动为核心的优化路径。研究表明,通过量化分级标准绑定管控措施、搭建信息共享平台破除协同壁垒、激活基层参与动力等举措,能够实现风险隐患的全周期精准管控,为高铁施工安全管理体系革新提供了理论参考,对推动工程建设从被动应对向主动防御转型具有实践价值。
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关键词
高铁
施工
安全
双重预防机制
优化路径
协同治理
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职称材料
高铁智能作业安全管理系统的设计及应用
被引量：
1
2
作者
唐明发
《工程建设与设计》
2020年第17期147-148,159,共3页
随着我国高铁事业的飞速发展,铁路信息化要求的不断提高,对铁路现场人员的安全管控提出了更高的要求.结合高铁现场的实际生产过程,利用智能化终端集成多种硬件技术于一体,实现了“三位一体”安全保障体系中人防和技防的有机结合,有效解...
随着我国高铁事业的飞速发展,铁路信息化要求的不断提高,对铁路现场人员的安全管控提出了更高的要求.结合高铁现场的实际生产过程,利用智能化终端集成多种硬件技术于一体,实现了“三位一体”安全保障体系中人防和技防的有机结合,有效解决安全生产难题,建设集监测、监控和管理于一体的安全监管信息系统,通过即时采集、系统分析、科学评估、智能预警,实现对安全生产动态信息的实时监测监控,可以有效约束规范现场作业行为,促进养成现场规范作业行为习惯,杜绝现场违章违纪事件发生.
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关键词
高铁安全
管理
现场作业
系统设计
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职称材料
基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法
被引量：
1
3
作者
敬海泉
钟仁东
+1 位作者
何旭辉
王皓
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期221-228,共8页
为保障大风场景下的高铁运行安全,针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警(LSTM-GMM-MELW)方法。首先,通过长短期记忆网络和高斯混合模型(LSTM-GMM)建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度,以此确定...
为保障大风场景下的高铁运行安全,针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警(LSTM-GMM-MELW)方法。首先,通过长短期记忆网络和高斯混合模型(LSTM-GMM)建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度,以此确定风速预测值的概率密度;然后,通过多级预警方法计算风速预测值落在高铁限速风速区间的概率值并结合实际情况设置不同阈值,当得到超出阈值的概率时输出阈值对应的预警等级;最后,采用预测区间的覆盖概率、平均宽度和覆盖宽度评价LSTM-GMM方法的概率性预测结果,而采用预警准确率评价多级预警方法的预警效果。依托平潭海峡公铁两用大桥29个风速样本进行实例分析,结果表明:95%置信度下的预测区间的覆盖概率为96%,平均宽度为1.51;第1、第2级别的预警准确率分别高于85%和93%,预警准确率达到100%的风速样本达14个,总体预警准确率高。该方法能有效避免风速在限速分界线附近波动时的误报。
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关键词
高铁安全
大风预警
风速预测
概率性预测
长短期记忆网络
高斯混合模型
多级预警
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职称材料
题名
高铁施工安全双重预防机制优化路径研究
1
作者
闫皓
机构
中铁十九局集团华东工程有限公司
出处
《门窗》
2025年第6期223-225,共3页
文摘
基于风险管理理论与系统韧性思维,剖析高铁施工领域双重预防机制的实施瓶颈,揭示风险辨识静态化、隐患治理闭环不足、多方协同缺位等核心矛盾,提出以动态风险数据库构建、隐患溯源治理、跨主体责任联动为核心的优化路径。研究表明,通过量化分级标准绑定管控措施、搭建信息共享平台破除协同壁垒、激活基层参与动力等举措,能够实现风险隐患的全周期精准管控,为高铁施工安全管理体系革新提供了理论参考,对推动工程建设从被动应对向主动防御转型具有实践价值。
关键词
高铁
施工
安全
双重预防机制
优化路径
协同治理
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
高铁智能作业安全管理系统的设计及应用
被引量：
1
2
作者
唐明发
机构
中国铁路南昌局集团有限公司厦门工务段
出处
《工程建设与设计》
2020年第17期147-148,159,共3页
文摘
随着我国高铁事业的飞速发展,铁路信息化要求的不断提高,对铁路现场人员的安全管控提出了更高的要求.结合高铁现场的实际生产过程,利用智能化终端集成多种硬件技术于一体,实现了“三位一体”安全保障体系中人防和技防的有机结合,有效解决安全生产难题,建设集监测、监控和管理于一体的安全监管信息系统,通过即时采集、系统分析、科学评估、智能预警,实现对安全生产动态信息的实时监测监控,可以有效约束规范现场作业行为,促进养成现场规范作业行为习惯,杜绝现场违章违纪事件发生.
关键词
高铁安全
管理
现场作业
系统设计
Keywords
high-speed railway safety management
on-site operation
system design
分类号
U216.2 [交通运输工程—道路与铁道工程]
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职称材料
题名
基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法
被引量：
1
3
作者
敬海泉
钟仁东
何旭辉
王皓
机构
中南大学土木工程学院
中南大学高速铁路建造技术国家工程重点实验室
中交建冀交高速公路投资发展有限公司
出处
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第3期221-228,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(52078502,51925808,U1934209)
湖南省科技创新计划项目(2021RC3017)
河北省交通运输厅科技项目(TH1-202008)。
文摘
为保障大风场景下的高铁运行安全,针对风的强随机特性提出一种基于长短期记忆网络和高斯混合模型的多级预警(LSTM-GMM-MELW)方法。首先,通过长短期记忆网络和高斯混合模型(LSTM-GMM)建立风速误差值与风速预测值的联合概率密度,以此确定风速预测值的概率密度;然后,通过多级预警方法计算风速预测值落在高铁限速风速区间的概率值并结合实际情况设置不同阈值,当得到超出阈值的概率时输出阈值对应的预警等级;最后,采用预测区间的覆盖概率、平均宽度和覆盖宽度评价LSTM-GMM方法的概率性预测结果,而采用预警准确率评价多级预警方法的预警效果。依托平潭海峡公铁两用大桥29个风速样本进行实例分析,结果表明:95%置信度下的预测区间的覆盖概率为96%,平均宽度为1.51;第1、第2级别的预警准确率分别高于85%和93%,预警准确率达到100%的风速样本达14个,总体预警准确率高。该方法能有效避免风速在限速分界线附近波动时的误报。
关键词
高铁安全
大风预警
风速预测
概率性预测
长短期记忆网络
高斯混合模型
多级预警
Keywords
High-speed railway security
Gale early warning
Wind speed prediction
Probabilistic prediction
Long short-term memory network
Gaussian mixture model
Multi-level early warning
分类号
U298 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
高铁施工安全双重预防机制优化路径研究
闫皓
《门窗》
2025
0
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职称材料
2
高铁智能作业安全管理系统的设计及应用
唐明发
《工程建设与设计》
2020
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于LSTM-GMM模型的大风多级预警方法
敬海泉
钟仁东
何旭辉
王皓
《中国铁道科学》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
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