简介：摘要： 随着经济的发展，公路建设工程的数量也在逐步增加。由于我国公路、隧道工程的快速发展，其工期较长，地形地质等诸多不确定因素，与设计、施工多有交叉，施工难度可想而知。另外，由于施工过程中操作流程和设备种类繁多，一旦出现安全事故，将会严重影响项目的进度和质量。因此，在分析高速公路建设的各种风险因素的基础上，采用科学有效的评估方法，进行全面的预测及安全分析，并制定相应的控制对策，是非常必要的。在工程建设过程中，正确地进行安全风险预测，是进行高质量公路施工工作的关键。

简介：摘要：随着我国经济的发展，各行各业对煤炭资源的需求日益增加，煤矿开采随之增加，煤矿安全问题也越来越突出。煤矿事故发生的原因很复杂，各个因素相互关联。虽然单个事故的发生具有随机性，但是，从整体上看，煤矿安全事故的发生服从一定的统计规律。因此，研究煤矿事故隐患的原因，找到安全风险预测管理措施，为煤矿能够安全开采。

简介：摘要：随着城市化进程的加速，地铁作为现代城市的重要交通方式，其车站建设的安全风险问题日益凸显。地铁车站建设涉及众多复杂的工程环节，对地铁车站建设的安全风险进行准确预测和有效控制，不仅关乎工程质量和进度，也有助于推动整个地铁行业的健康发展。

简介：市场营销风险市场营销风险是指由于企业制定并实施的营销策略与企业营销环境（包括微观环境和宏观环境）的发展变化不协调，从而导致营销策略难以顺利实施、目标市场缩小或消失、产品难以顺利售出、盈利目标无法实现的可能性、具有客观性、偶然性、可变性、投机性等特征。

简介：摘 要：近年来，人们逐渐加大对网络安全的重视关注程度，国家领导人明确阐释了网络强国重要思想，明确了网络安全对社会稳定运行的重要性。2019年我国网络安全等级保护制度进入2.0时代，本文首先针对网络安全问题引入等级保护2.0，接着说明了等级保护2.0对网络安全的核心要求进行了简要介绍，然后阐述了网络安全风险事件的定义，再详细介绍了基于数据驱动的网络安全风险事件预测关键技术，最后总结了关键技术以期提高我国网络安全水平。

简介：摘要：本文旨在探讨基于大数据的网络安全风险评估与预测方法。文章介绍了网络安全面临的挑战，并讨论了传统方法在应对日益复杂的网络威胁时的局限性。本文详细阐述了基于大数据的网络安全风险评估模型，包括数据采集、数据分析和风险预测等关键步骤。通过案例研究，文章验证了该模型的有效性和可行性。本文总结了研究结果，并提出了未来研究的展望，以期为网络安全领域的实践提供有益的借鉴和参考。

简介：最近几十年来，全球过敏性疾病的发生率急剧上升，给家庭与社会带来沉重的负担。过敏已被世界卫生组织列为十一世纪的流行病。

简介：摘要：经济的发展，城镇化进程的加快，促进公路建设项目的增多。公路建设工程是实现国家现代化的必经之路，我国在公路建设上的快速发展并取得较大进步，尤其是我国的公路总里程稳居世界第一。然而，公路受地形地貌、水文地质、气候条件等自然因素的影响，与普通建筑相比，具有潜在危险因素、施工组织困难、施工作业环境差、协调事务多、易发生安全事故等特点，面临的建设难度更大。本文就公路工程施工建设安全风险预测及时序分析展开探讨。

简介：摘要：随着我国在建的公路和隧道工程数量迅速增长，施工安全事故时有发生，通过风险评估实现施工过程的风险控制就显得非常重要。因此，在公路工程项目中，应加强安全风险管理，对工程的风险要素进行识别和评估，制订合理的施工安全风险应对策略，提高公路工程项目的安全性。准确地预测施工建设中的安全风险对于开展高质量的公路建设作业至关重要。本文主要对公路工程施工建设安全风险预测及时序分析，为公路的施工安全提供安全技术支撑。

简介：摘要：随着社会快速的发展，城市建设也在不断进步，城市的发展推动了公路工程的建设，加快了公路建设的步伐，对于公路工程施工质量管理工作得到了更大的重视，需要保障公路的质量。也正是因为如此，目前公路工程施工质量管理问题备受关注，但是仍然存在一些不足，如果对于这些问题不够重视，放任其发展，对于公路建设长远发展是非常不利的。工程施工质量管理为建设公路起到了质量的监督作用，能对施工当中使用的技术和人员进行规范要求，保障道路合理建设。

简介：摘要：本论文旨在研究和探讨基于大数据的工业安全风险预测与分析方法。工业安全是生产过程中至关重要的方面，但传统的风险评估方法往往受限于数据的局限性和时效性。大数据技术的兴起为工业安全风险管理带来了新的机遇。本研究利用大数据分析方法，结合各类传感器和监控设备生成的数据，构建了工业安全风险预测模型。通过分析大数据集，我们能够更准确地识别和预测潜在的风险因素，提前采取措施，降低事故发生的概率，提高工业生产的安全性。本论文将深入探讨大数据技术在工业安全领域的应用，重点关注风险预测和分析的方法与工具。我们相信，大数据将为工业安全管理带来革命性的变革，提高生产过程的安全性和可靠性。

简介：摘要：本研究基于数据分析技术，旨在构建一种建筑项目安全风险预测模型。我们的主要论点是通过有效的数据收集、处理和分析，可以提前识别潜在的建筑项目安全风险，从而采取相应的措施来减少事故的发生。本模型结合了历史安全数据、项目特征以及环境因素，利用机器学习算法进行训练和预测，为项目管理者提供了有力的决策支持工具。通过此研究，我们旨在提高建筑项目的安全性，减少事故损失，促进工程行业的可持续发展。

简介：摘要：现如今，随着我国经济的加快发展，城市轨道交通建设的快速发展，地铁土建工程的施工已成为城市建设的重要组成部分。地铁土建工程施工具有规模大、工期长、环境复杂等特点，同时也面临着多种类型的安全风险。对于这些安全风险的控制和管理是保证地铁安全运营的重要前提。因此，研究地铁土建工程施工安全风险已成为学术界和工程界的热门议题。本文将针对地铁土建工程施工的特点和安全风险的类型进行探讨，以期为地铁土建工程施工安全风险的控制和管理提供一定的理论支持和实践指导。

简介：摘要本文先是分析了地铁车站的运营事故原因；接着阐述了影响地铁运行的安全风险因素；最后对地铁车站运营安全风险进行了总结。

简介：利用传感网络对公共安全进行实时监测与风险预警,已成为公安信息化重要的一环.围绕公共交通网络中的诸多传感器,收集了海量的监测数据,并将其上传到服务器端进行监测及公共安全风险预测.但其传感数据庞大且密度低,对传输网络带宽及服务器端造成了不小的压力.本文在传感网络的节点端及中继处分别利用加权局部融合和约简融合,消除数据噪声,提高数据密度,剔除冗余属性;在服务器端利用基于遗传算法的BP神经网络进行分析预测,加速收敛速度,降低预测误差6%以上.

简介：摘要：我国是具有中国特色的社会主义国家，以人为本是我国政府奉行的基本理念，因此，国家领导部门始终要求不论在任何形势下，都要以保证人民安全为第一原则，对于本就具备高安全风险特点的矿山行业来说，安全生产更是尤为重要，由于有色金属矿山开采过程中，一旦出现安全事故，就可能会造成重大人员伤亡和经济损失，所以社会反响更加强烈，目前如何保障有色金属矿山安全生产成为相关人员考虑的重点问题，基于此，笔者就围绕有色金属矿山安全生产风险预测系统进行一系列分析，以期对矿山行业健康发展有所助益。

简介：摘要：在当前水利工程管理中，安全风险的识别和预测是极其重要的一环。因此，本文以数据分析为方法，建立起一个详细的水利工程安全风险预测模型，以应对各类风险。首先，根据历史数据进行特征选取，识别和分类关于水利工程安全风险的主要因素；然后，基于各类机器学习算法，如决策树、随机森林和支持向量机等进行预测模型的构建和比较；同时还利用交叉验证等方法，对模型的预测效果进行了检验，以保证模型的稳定性和可靠性。通过实证研究表明，本文所提模型在预测精度、效率和稳定性等方面表现良好，大大提高了水利工程安全风险预防的有效性。此外，本研究进一步提出了针对水利工程安全风险的预防和减少措施，为水利工程的安全管理提供了理论和技术支持。该模型不仅可以用于水利工程的风险预测，也可推广应用到其他工程领域，具有广泛的应用价值和研究意义。

简介：摘要：随着智能化技术在煤矿行业的不断应用，智能化煤矿厂的安全管理面临新的挑战和机遇。安全风险预测与防控作为重要的安全管理手段，对于智能化煤矿厂的安全生产至关重要。当前的安全风险评估方法通常存在主观性高、数据更新滞后等问题，很难满足智能化煤矿厂安全管理的需求。因此，结合智能化技术，如大数据分析、人工智能算法等，对安全风险进行预测与防控的研究显得尤为重要。

简介：摘要：在诸多交通事故之后，观察和评估驾驶员的行为，进而预测可能的风险，已经成为了车辆安全管理中至关重要的一环。对驾驶员行为的分析，主要围绕着他们的独特性格、可预知性以及对安全的影响这三个方面展开。解析驾驶员的行为特征，如驾驶习惯、反应时间以及注意力的集中程度等，为了深层次地了解驾驶员的行为模式。在此过程中，将会借助大数据和机器学习等前沿技术，动态地获取和分析驾驶行为的数据，目的是实现对驾驶员行为的精细观察和预测。借此基础，构建出多角度的风险预测模型，以此评估每个驾驶行为可能造成的风险程度。最后，实验结果显示，我们的驾驶员行为评估与风险预测模型在预测精度和预防交通事故方面具有显著的效果。为了进一步提高系统的预测精度和实用性，将在未来的研究中引入更多的驾驶环境因素和驾驶员个体差异因素。本文的研究结果对于优化车辆安全管理，降低交通事故发生率及提高驾驶人车辆安全性具有重要的理论和实际意义。

简介：本文基于环境风险预测分析的基本思想,应用模糊图、灰色系统、非线性回归、随机过程和可靠性系统工程理论和方法,探讨了环境风险预测的数学模型.给出了环境风险预测的双向模糊图模型、灰色马尔夫预测模型及非线性回归模型,这些模型的应用为环境风险评价和环境风险管理提供了科学依据.