地铁应对恐怖袭击时的人流模型及其建筑安全设计

地铁作为一种高风险建筑设施,面临着各种形式的恐怖威胁。文中分析了可能威胁到地铁运营安全的爆炸、生化及放射性袭击、纵火等主要恐怖活动,并从地铁设计、现行地铁设计规范、制度管理、设备设施等方面,给出了地铁应对恐怖袭击的解决方案。     

网闻乐荐

印度电视台称孟买爆炸死亡人数已达172人据印度NDTV电视台报道,至少172人在7月11日孟买的火车连环爆炸中丧生。一共七次爆炸发生在不同的火车站,印度总理辛格称这是恐怖分子制造的一次袭击。这是近年来发生在印度的最为恶性的恐怖袭击,挤满了人的车厢被炸得支离破碎。印度情报机构消息人士称,孟买火车爆炸是克什米尔激进组织“虔诚军”和“印度伊斯兰学生运动”制造的恐怖袭击,其目的是想在印度的金融首都孟买制造公共灾难。刘翔12秒88成110米栏之王刷新世界纪录北京时间7月12日凌晨,在国际田联超级大奖赛洛桑站110米栏比赛中,刘翔继雅典…     

伦敦不相信眼泪

2005年7月5日，伦敦在取得了2012年奥运会主办权后不到20个小时，地铁、公车就接连受到恐怖袭击，爆炸四起，52人丧生，700多人受伤。两周之后，地铁再次发生爆炸。本文所述是一位中国人的伦敦亲历，遭遇突发公共事件时，公众最重要的不是愤怒和恐惧，而是克制和理智。[编者按]     

网安新趋

在中国人和金世界华人忙于迎接和欢度新春佳节的日子里,网络安金界特别是黑客们却丝毫没有体假歇歇的意思。美国担忧金融网络恐怖袭击,美圆国防郄长表示,对金融市场、电网和政府系统发动网络袭击会成为“下一个诊殊港事件”。     

基于机器学习的恐怖分子预测算法

当今世界恐怖袭击事件频繁发生,通过对嫌疑人进行预测分析,有利于尽早发现新生或者隐藏的恐怖分子并对其进行针对性打击,以减少人员和财产损失。为此,使用机器学习方法,提取恐怖袭击事件的多方面特征,对一个或多个嫌疑人进行预测。采用贝叶斯优化对Bagging、决策树、随机森林和全连接神经网络4种算法进行寻优,将预处理后的数据输入优化后的算法模型对恐怖袭击事件嫌疑人进行预测,以准确率、召回率、精度和F 1值作为指标评价算法性能。实验结果表明,当预测结果仅输出一个嫌疑人时,基于树的算法预测结果普遍较好,其中Bagging算法的预测精度最高为0.911,而全连接神经网络可以得到多个嫌疑人的预测结果,其预测精度为0.8778。     

城市安防，如何应对反恐时代来临

2005年7月7日，命运跟伦敦人开了一个巨大的“玩笑”：在不到24小时里，伦敦市民就经历了从申奥成功的狂欢之峰，跌入恐怖爆炸的惊魂之谷。当天下午，伦敦发生的6起以地铁和公共汽车为目标的爆炸袭击案震惊了全世界！安全——成了动后人们对城市生活的最大呼唤。     

化学品贮罐火灾爆炸模拟评价方法的研究及软件开发

大多数危险化学品都具有火灾爆炸危险特性，尤其是化学品贮罐，一旦发生泄漏事故，遇到火源，极有可效预防和扑灭贮罐火灾爆炸的关键。应用计算机来模拟评价危险化学品贮罐火能发生灾难性的火灾爆炸事故。研究火灾的发生、发展规律，预测其危险性是有灾爆炸事故的后果及其对环境的影响已成为更为可行的手段。针对化学品贮罐的危险特性，研究了贮罐火灾爆炸模拟评价的方法，并据此开发一种化学品贮罐火灾爆炸模拟评价软件。软件系统主要由贮罐重大危险源辨识系统、火灾爆炸模拟评价系统和后台数据库系统等3个子系统组成。应用表明，本软件可进行重大危险源辨识和快速分级，能够对每种事故伤害模型的后果（危险区域范围、人员伤亡和经济损失等）进行定量的模拟计算和定性的等级划分。     

三维爆炸与冲击问题的图形仿真

对三维爆炸场进行图形仿真，可以便于研究人员对难于直接观察、分析的爆炸场进行全貌和细节的观察和分析。在三维多流体网格法(3DMMIC)数值模拟结果的基础上，采用体视化方法对三维爆炸场进行图形仿真。用Visual C 编制了相应计算机仿真程序，通过实例的仿真结果的动画模拟与理论上爆炸冲击过程的比较，验证了算法的正确性与可行性，仿真效果比较满意。     

基于社会网络可视化分析的数据挖掘

把社会等复杂系统看作网络的思想由来已久.利用社会网络分析的方法,能够对各种社会关系进行精确的量化表征和分析。从而揭示其结构,对一系列当代社会的现象进行更加深入而具体的解释.结合社会网络可视化分析和数据挖掘的理论与方法,引入相关的地理信息,对包含1980-2002年间世界范围内1417例恐怖袭击事件的数据库进行数据分析,以这些恐怖袭击事件各要素节点之间关系作为基本分析单位,对恐怖组织之间的活动模式和发展特点等内在规律进行挖掘与解释,得出有意义的结果.提出的方法可以有效地推广应用于蛋白质结构分析、生物基因分析以及各类社会问题的分析过程.     

京奥安保没有旁观者

据相关媒体报道，8月4日新疆喀什发生恐怖袭击事件，两名恐怖分子驾车袭击武警喀什边防支队，并引爆炸弹，造成16名人员死亡，16名人员受伤。联系年初至今的一系列恐怖破坏活动（包括未遂），让我们清醒地认识到，原来只是在电视中才看到的恐怖事件与我们并不遥远。于是，我们发现政府为了“平安奥运”所做的一系列工作是有道理的。对于由于安保工作对个人造成的一些困扰，人们也逐渐地接受。     

基于特征选择和超参数优化的恐怖袭击组织预测方法

针对恐怖袭击事件难以找到恐怖袭击组织以及恐怖袭击事件数据的样本不平衡问题,提出了一种基于特征选择和超参数优化的恐怖袭击组织预测方法。首先,利用随机森林（RF）在处理不平衡数据上的优势,通过RF迭代来进行后向特征选择;然后,利用决策树（DT）、RF、Bagging和XGBoost这四种主流分类器对恐怖袭击组织进行分类预测,并利用贝叶斯优化方法对这些分类器进行超参数优化;最后,利用全球恐怖主义数据库（GTD）评价了这些分类器在多数类样本和少数类样本上的分类预测性能。实验结果表明：所提方法提高了对恐怖袭击组织的分类预测性能,其中使用RF和Bagging时的分类预测性能最佳,准确率分别达到0.823 9和0.831 6,特别是在少数类样本上的分类预测性能有明显提高。     

桥梁作为潜在恐袭目标的ANP仿真模型

为评估桥梁恐怖袭击风险,提出了一种基于网络分析法（ANP）的桥梁恐怖袭击风险评估仿真模型,通过构建桥梁恐怖袭击风险评估指标体系和ANP网络模型,采用delphi咨询法和Saaty标度法对部分定性评估指标进行了量化,利用Super Decision软件,分别使用ANP和AHP两种方法对某地区5座桥梁作为潜在恐袭目标进行了风险评估和对比分析。仿真结果表明,ANP方法能改进AHP风险评估模型的不足,评估结果可为相关部门反恐提供决策参考依据。     

2018年上半年国际恐怖主义态势报告

2018年1月至6月,在全球42个国家发生了639起恐怖袭击案件,比2017年同期略为增长,增长幅度为0.6%,恐怖袭击造成了3305名人员死亡,死亡人数较去年同期大幅下降,下降比例达19.6%。中东、北非等地区仍是国际暴恐活动的重灾区与策源地,也是国际反恐行动的重点区域;南亚地区发生的恐怖袭击数量及死伤人数有明显下降,东南亚、欧洲、中亚地区成为恐怖主义新活跃区,反恐形势依然严峻。     

基于数字仿真的储油罐爆炸过程的研究

油田生产过程及储运中，储油罐区比较多，它是一个充满危险的重要区域，该文根据均匀能量加入的流体模型建立了储油罐爆炸过程的数学模型，利用数值仿真方法对储罐非理想爆炸过程在不同位置，不同时间所受应力波的变化进行了仿真研究，其结果对储油罐区的设计及火灾扑救具有指导意义。     

水煤气-空气混合气体爆炸极限与浓度关系的统计分析

研究水煤气与空气混合时煤气的爆炸极限与所含各组分浓度之间的关系；使用SPSS统计软件，运用相关分析和主成分分析，对大量实验数据进行统计分析，得到了影响水煤气浓度爆炸极限的主要因素以及爆炸极限计算公式；结果表明，煤气中的可燃性组分以各自独特的支链反应特征对爆炸极限产生影响，惰性组分通过改变可燃性组分的相对含量，对爆炸极限产生间接影响，通过主成分回归得到的计算公式能够很好地拟合和预测水煤气一空气多元混合气体的爆炸极限，计算结果明显优于文献方法。     

电话自动监控瓦斯报警器研究与开发

新型电话自动监控瓦斯报警器是在固定式瓦斯报警器的基础上开发研制出来的。它具有在瓦斯浓度超限时进行声光报警功能，同时还具有电话自动监控功能。使煤矿安全官员对基层煤矿负责人、安监员、矿主等人员的失职行为进行监管，避免人为因素造成的瓦斯爆炸事故发生。该文介绍了新型电话自动监控瓦斯报警器的组成结构，对其工作原理进行了详细的分析。     

基于视听分层模型的实时爆炸场景识别

提出在实时环境下使用基于听觉和视觉的分层模型对MPEG多媒体数据流中的“爆炸”场景在压缩域进行识别的算法．首先用一个粗分支持向量机把爆炸和类似爆炸的音频从别的音频中识别出来，然后再分别用几个精细支持向量机把爆炸和类似爆炸的音频区分开，由此得到音频爆炸备选场景．由于大多数爆炸场景均伴随剧烈的视觉突变，因此对得到的音频爆炸备选场景再判断其对应的视觉特征是否发生了变化，得到最后的识别结果。     

油气储罐火灾爆炸风险模拟评估方法研究及软件系统开发

油气储罐由于固有的火灾和爆炸危险性,一旦发生泄漏会导致火灾和爆炸事故的发生,因此研究油气储罐的风险评估方法对于预防和控制事故的发生具有十分重要的意义.随着计算机技术的发展,运用计算机模拟技术模拟危险化学品储罐事故后果,以及对环境的危害过程成为可能.针对油气储罐的火灾爆炸特性,在对现有各种火灾爆炸损伤模型总结分析的基础上,对几种常见事故选择和确定了其模拟数学模型,并开发了火灾爆炸事故评估的软件系统,详细介绍软件系统的功能和组成框架.软件系统由储罐危险源识别系统、火灾爆炸分析评估系统、油气储罐事故预防和控制训练系统和数据库系统组成.该系统可以对事故后果包括危险区域、人员伤害范围、经济损失等进行量化计算和分级,通过对模拟结果的分析与比较可以得剑火灾爆炸事故的等级,软件系统可以完成风险评估,从而大大提高了评估的效率和科学性.     

基于多类别参数随机调优的境外活动安全评估模型研究

为保障境外出行人员的境外活动安全,针对现有的数据存在数据缺失、类型多样且类型不一致等问题,在相关评估标准缺失的情况下提出了一种基于多类别参数随机调优的境外活动安全态势评估模型,构建数据量化、筛选机制,自适应调整模型参数,获得安全评估结果并分级,最终实现对安全态势评估和预警。通过与相关评估方案及国际范围内的真实恐怖袭击事件的分布进行比对分析,验证了安全评估模型的准确性,相应系统具有一定的实用价值。     

基于大数据分析恐怖袭击风险预测研究与仿真

在对恐怖袭击风险预测过程中,在建立预测模型时,由于受到恐怖袭击带有伪装性的影响,存在大量的伪装性样本和干扰性数据,真实的样本不充足、可统计数据波动较大.导致预测过程很容易受到干扰,存在预测精度低的问题.提出了大数据分析的恐怖袭击风险预测方法.建立恐怖袭击风险综合评判的大数据分析模型,采用大数据分析模型对恐怖袭击历史数据中隐含的可演化信息进行学习,利用所获取的结果进行未来的恐怖袭击预测.预测过程中融入多步时间序列预测中的递推计算的思想,将每一步预测的不确定性作为下一次预测迭代的输入要素加以充分考虑,提升预测精确度.仿真结果证明,采用大数据分析的恐怖袭击风险预测方法精确度和效率都比较高.