简介:摘要:随着全球气候变暖、空气污染加剧、化石等不可再生能源日趋减少,世界各国越发重视可持续发展,对绿色可再生能源的开发利用趋之如骛。太阳能作为取之不尽的绿色能源,其利用技术光伏发电技术又十分成熟,这使得各国为了本国更好地可持续发展而竞相在国内推广光伏发电。我国作为光伏发电的后起之秀,经过多年发展,光伏发电累计装机容量与年度新增装机容量均居全球首位,国内光伏发电逐渐形成了东中西部共同发展、集中式与分布式并举的格局。此外光伏发电还能与农业、渔业、林业等各种产业相互融合,共同发展。目前我国光伏制造产业化水平不断提高,光伏发电技术革新加快,组件成本与价格不断下降,光伏产业政策体系逐步确立,这一切使得我国具备了大规模推广光伏发电的条件,唯一美中不足的就是推广光伏发电的法律体系不够完善,存在诸多法律与实际光伏发展所需不适应的情况,制约了光伏发电在我国的普及,亟待解。
简介:为了分析煤矿工人的情境意识要素间的因果关系结构,建立更具鲁棒性的情境意识驱动模型,提出了一种基于DEMATEL和ISM法耦合的矿工情境意识驱动模型构建方法。首先,在构建情境意识概念模型的基础上从组织、个人和环境3个维度辨识矿工情境意识驱动要素;然后,运用熵值法计算矿工情境意识驱动要素的权重,并借助DEMATEL和ISM方法确定情境意识驱动要素间的因果作用关系,进而构建矿工情境意识驱动模型。结果表明,班组安全氛围是矿工情境意识的根本影响因素;生理心理状况、工作记忆、作业能力和作业经验是直接影响因素;组织制度、人岗匹配性、物理生产环境、培训组织、作业规程和作业负荷设计是间接影响因素。
简介:换道是驾驶员达到快速通行目标的一种常用手段,但换道会带来很多公路交通事故。为有效避免交通事故,需给驾驶员提供换道安全预警。构建了安全换道决策模型,将换道决策分为换道意图识别和换道条件判断分别建立模型以提高预测精确度。通过神经网络方法SOM(Self-Organization-Map)聚类及BP(BackPropagation)建立换道意图识别模型,基于贝叶斯理论建立最小风险贝叶斯换道条件判别模型。模型开发和测试采用车辆轨迹数据集(NGSIM),提取数据中的换道行为特征参数作为模型的输入,将驾驶员换道决策预测视为输入变量的函数。通过对比最小贝叶斯和最小风险贝叶斯方法发现,由后者构建的换道条件判别模型效果较好,对于不换道行为的预测精度为90.4%,换道行为的预测精度为73.8%。鉴于错误的换道决策可能导致交通事故,而错误的不换道决策只会导致失去一次换道的机会,在换道辅助系统中,不换道决策的精确度要求需高于换道决策的精度。最后,在微观交通仿真系统中加入换道决策模型,其结果验证换道决策安全。最小风险贝叶斯换道条件判别模型的引入,使得换道决策系统能够通过修正风险系数,进一步提高换道判别精度,减少不安全的换道概率。
简介:随着人们服装消费需求的不断提高,各种各样的名牌服装专卖场层出不穷,如杭州的银泰、杭州大厦,宁波的天一、万达等大型卖场。而这些商场商品集中,人员流动量大,往往多发商品失窃的问题,因此如何防止和减少服装的失窃也就成了各大商店安防工作的重点。在分析与介绍了目前服装商场的安防现状和主要防盗措施后,着重研究了电子商品防盗系统(EAS系统)的技术体系构建与应用。