简介：
简介：为更好地预测城轨列车故障率,提出基于粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）的故障率预测模型,对城轨列车转向架轮对轴箱进行故障率预测。采用Matlab中的Newff函数,运用误差反向传播神经网络（BP）和粒子群算法优化的BP神经网络（PSO-BP）分别对城轨列车故障率预测、建模和仿真。结果表明PSO改进的BP神经网络故障率预测模型的效果明显优于传统BP神经网络预测模型。
简介：环境群体性事件的发生是在非线性机制作用下的发展过程,具有复杂的发生机理和影响机制。环境群体性事件构成了对社会秩序稳定运行的冲击,造成了国家和人民利益的损失。政府部门要从维护人民群众利益的角度出发,努力从源头上消除环境污染与生态破坏;要加强教育宣传,提高社会公众的科学素养和政治素养;要建立健全环境信息公开制度、公众参与环境问题的民主决策制度和环境监管制度,充分听取社会公众的生态利益诉求;要建立健全环境群体性事件的应急决策与处理机制以及善后处理机制。
焕发生命活力蕴涵人文阳光——从一节课谈数学课的人文性
基于PSO-BP神经网络的城轨列车转向架轮对轴箱故障预测
环境群体性事件的发生机理、影响机制与防治措施——基于复杂性视角下的分析
