事件的时空动态分析(TSDA)

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事件树分析

事件树分析
生的逻辑和表示时,须采取的对策是使可能发生事故的所有阶段 中的安全措施都成功。

7.事故防止对策的种类,包括体制方面、物的对策和人的对
策。
• 串联物料输送系统的示意图和事件树图 • 并联物料输送系统的示意图和事件树图 • 简化的事件树
• 系统的概率:
• P(S)=P(A)P(B)P(C)
• 系统的失败概率,即不可靠度:
意以下几点:
• 1.在确定和寻找可能导致系统严重事故的初因事件和系统 事件时,要有效地利用平时的安全检查表、巡视结果、未遂事 件和故障信息,以及相关领域、类似系统和相似系统的数据资 料。


2 .选择初因事件时,重点应放在对系统安全影响大、发生
频率高的事件上。 3.对开始阶段选择的初因事件应进行分类整理,对于可能 导致相同事件树的初因事件要划分为一类,然后分析各类初因 事件对系统影响的严重性,应优先做出严重性最大的初因事件 的事件树。


4.在根据事件树分析结果制定对策时,要优先考虑事故发生
概率高、事故影响大的项目。
5.当系统的事故发生概率是由组成系统的作业过程中各阶段 安全措施的程序错误或失败概率的逻辑积表示时,其对应的措施 是使发生事故的各阶段中任何一项安全措施成功即可,并且对 • 策的时机越早越好。

6.系统中事故发生概率是由构成系统的作业过程中各事故赛
事件树分析(ETA)
• ETA的理论基础是系统工程的决策论。与FTA恰 好相反,该方法是从原因到结果的归纳分析法。 其分析方法是:从一个初因事件开始,按照事故 发展过程中事件出现与不出现,交替考虑成功与 失败两种可能性,然后再把这两种可能性又分别 作为新的初因事件进行分析,直到分析最后结果 为止。其特点是能够看到事故发生的动态发展过 程。在进行定量分析时,各事件都要按条件概率 来考虑,即后一事件是在前一事件出现的情况下 出现的条件概率。

生存分析与事件历史分析

生存分析与事件历史分析

生存分析与事件历史分析生存分析与事件历史分析是一种统计方法,用于分析个体或群体在特定时间段内发生特定事件的概率和持续时间。

这两种分析方法在生物医学领域、经济学领域以及社会科学领域等具有广泛的应用。

一、生存分析生存分析是一种用来评估疾病进展、死亡风险、治疗效果等的统计方法。

它主要通过构建生存函数(Survival Function)来描述事件发生的概率。

在生存分析中,我们通常研究两个主要的参数:生存时间(Survival Time)和生存状态(Survival Status)。

生存时间指的是从某一特定时间点到目标事件(如死亡、复发等)的时间间隔,而生存状态则指示个体在该时间间隔内是否发生目标事件。

在生存分析中,经常使用的方法包括卡方检验、Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

卡方检验常用于比较不同组别(例如治疗组和对照组)之间生存时间的差异。

Kaplan-Meier曲线能够画出生存函数估计曲线,帮助我们观察不同组别之间的生存差异。

Cox比例风险模型则能够同时考虑多个危险因素对生存时间的影响。

二、事件历史分析事件历史分析是一种研究个体或群体在不同时间节点上发生事件的方法。

它主要关注于事件发生的时间模式和发生率的变化。

事件历史分析用于研究各种类型的事件,例如出生和死亡、婚姻和离婚、就业和失业等。

事件历史分析通常使用的方法包括卡方检验、Kaplan-Meier曲线和Cox比例风险模型。

卡方检验用于比较不同群体(例如男性和女性)之间事件发生率的差异。

Kaplan-Meier曲线能够显示事件发生率随时间的变化趋势。

Cox比例风险模型则用于估计多个危险因素对事件发生率的影响。

三、生存分析与事件历史分析的应用生存分析和事件历史分析在不同领域有着广泛的应用。

在医学领域,生存分析可用于评估药物疗效、预测患者生存时间,并帮助医生制定个体化的治疗方案。

在经济学领域,生存分析可用于研究企业的存续时间、分析经济周期,并对市场趋势进行预测。

突发事件数据分析及预测

突发事件数据分析及预测

数据技术的进步
近年来,大数据和人工智能技术 的快速发展为突发事件数据分析 及预测提供了新的方法和手段。
学术研究的需要
目前对于突发事件的研究主要集 中在事件发生后的应急响应和处 置方面,而对事件发生前的预测 和预防研究相对较少,因此开展 突发事件数据分析及预测研究具 有重要的学术价值和实践意义。
研究目的和意义
突发事件数据分析及 预测
汇报人:可编辑
2024-01-05
目录
CONTENTS
• 引言 • 突发事件数据类型及来源 • 突发事件数据分析方法 • 突发事件预测模型 • 案例分析 • 结论与展望
01
引言
研究背景
社会安全形势的变化
随着社会的发展,突发事件的发 生频率和影响范围逐渐增大,对 社会安全和人民生命财产安全构 成严重威胁。
VS
详细描述
疫情数据分析及预测涉及大量数据来源, 包括病例报告、实验室检测、人口普查等 。通过对数据的收集、整理和分析,可以 了解疫情的传播规律和特征,预测疫情的 发展趋势和影响,为政府和公众提供决策 依据。
案例三:交通事故数据分析及预测
总结词
交通事故数据分析及预测是利用交通事故数 据和相关技术手段,对交通事故发生的原因 、规律和趋势进行监测、预警和预测,以减 少交通事故的发生和损失。
机器学习方法
01
分类算法
通过训练已知类别的数据集,学 习分类器模型,将未知类别的数 据预测归类。
聚类算法
02
03
深度学习
将相似的事件或数据点聚类分组 ,找出数据之间的相似性和差异 性。
利用神经网络等模型,对大量数 据进行学习,挖掘数据中的复杂 模式和关联。
大数据处理技术
数据清洗

安全事故分析方法

安全事故分析方法

安全事故分析方法1.事故树分析法(FTA)事故树分析法是一种定性和定量相结合的事故分析方法,通过将事故发展过程可视化为树状结构,从顶层事件逐级分解,找出导致事故发生的所有可能原因,以便识别事故的根本原因。

基本步骤包括定义事故目标、构建事故树、分析树节点概率与频率以及评估风险并制定控制措施。

2.事件树分析法(ETA)事件树分析法是一种逆向分析方法,在事故发生后,通过建立事件树模型,从事故发展的起始状态开始,根据各个事件之间的逻辑关系,进行系统性分析。

事件树分析法主要用于评估事故的可能性和后果严重性,以制定相应的应急处理和控制措施。

3.失效模式与影响分析法(FMEA)失效模式与影响分析法是一种系统性的分析方法,用于评估系统、设备或过程的潜在失效模式及其对系统性能和运行的影响。

它通过确定失效模式和评估失效的严重程度、频率和可探测性等,以便制定相应的预防措施和改进措施。

4.健康、安全与环境风险评估(HSERA)HSERA是一种综合性的风险评估方法,重点考虑健康、安全和环境方面的风险因素。

它通过收集和分析有关系统、设备或过程的数据,评估各种潜在风险的可能性和后果,以便制定相应的风险控制和管理措施。

5.故障树分析法(FTA)故障树分析法是一种定性和定量相结合的分析方法,主要用于系统、设备或过程的故障分析和可靠性评估。

它通过建立系统性能失效的树状结构,追溯系统故障的根本原因,以便制定相应的故障预防和恢复措施。

在实际应用中,以上几种安全事故分析方法可以相互结合,针对具体情况选择合适的方法。

另外,还需要注意保持分析过程的客观性和科学性,及时整理和总结事故分析结果,并将其应用于安全管理和控制措施的改进。

只有通过深入的事故分析,才能发现事故的隐藏原因,从而更好地预防和控制类似事故的发生。

微震事件时空分布影响因素与监测预警方法

微震事件时空分布影响因素与监测预警方法

型,说明周期来压期间工作面上覆岩层的破断不是一次完成的,顶板经历“失稳
(释放能量)-短暂平衡(积聚能量)-失稳(释放能量)”的过程。在周期来压
基本完成后微震活跃程度逐渐下降到最低点,煤岩体重新开始积聚能量进入下一
次循环。
由以上分析可知:401102 工作面的微震活动受周期来压影响较大,在大的
时间段内随周期来压有“M”型周期性,在周期来压期间随老顶能量释放存在小
天地科技股份有限公司 2019.7.23
微震事件时空分布影响因素与监测预警方法
微震监测系统主要针对井下因为采掘活动而引起的微地震进行监测,通过统 计已经发生的微震事件的发生次数、事件的能量以及事件发生的位置划定矿井的 冲击危险区域,并对冲击地压的发生做出预警。
1 微震事件的影响因素分析
1.1 采空区对微震事件分布的影响
重点关注微震事件聚集区,并分析微震事件聚集原因(如采掘影响,断层活 化,向斜背斜影响等)。微震事件的密集区应当在矿区平面图上圈定,并将该图 发放到各个井下作业单位。微震事件聚集区会随着采掘工作的进行而产生变化, 在聚集区域发生变化时,需在矿区平面图上进行及时的更改并通知各相关单位。
图 1 微震事件平面分布规律
图 2 微震事件剖面分布规
1.2 周期来压对微震事件与频次变化的影响
当微震事件的频次和能量出现明显变化时需要重点关注,寻找变化的原因。 若能量和频次曲线采用的是全矿井统计,此时必须针对每个微震事件聚集区做能 量和频次曲线,确定引起突变的是哪个区域;若该次事件不在以往的微震聚集区
危险等级 无 弱 中 强
2.3、综合预警法
综合预警法将工作面分为掘进巷道和开采工作面,分解根据能量范围和能量
最大值不同将危险等级分为:

时空数据分析算法及其

时空数据分析算法及其

时空数据分析算法及其应用研究时空数据分析算法及其应用研究空间和时间是现实世界最基本、最重要的属性,许多空间应用系统都需要表达地学对象的时空属性,例如在地理位置变更、环境监测、城市演化等领域都需要管理历史变化数据,以便重建历史、跟踪变化、预测未来。

面向对象的技术是用在软件设计中的一种方法,它用在时空数据[1]表达中主要是为了克服给定实体的空间或非空间属性在不同时间不同频率变化而出现的复杂问题[2]。

下面从KNN 、RNN 、SkyLine 三种时空数据分析算法出发,论述时空数据分析算法的应用。

1、KNN 分析算法的基本概述及应用分析KNN 算法是非参数回归模型的基本算法之一,通过在状态空间中搜索与待测点X 相近的k 个样本(X i ,Y i )估计g n (x),因此又称为k 最近邻非参数回归,其预测函数[3]可表示为Y=g(X)=∑=k 1i W i (X ;X k 1,…,X k k )Y i =∑=k 1i k i Y i (1)其中X k 1.表示与x 距离最近的点,并赋予权值k 1;X k 2则被赋予权值k 2;以此类推,得到k 个权函数k 1,k 2,⋯,k k ,满足k 1≥k 2≥…≥k k ≥0,∑=k 1i i k =1 (2)KNN 算法通过计算样本个体之间的距离或者相似度来寻找与每个样本个体最相近的K 个个体,在这个过程中需要完成一次样本个体的两两比较,所以算法的时间复杂度,跟样本的个数直接相关。

K 最近邻算法通常情况下是用于分类的,这只是对K 近邻算法用途的本质说明[4]。

从实际来看,K 近邻算法可以应用的地方还有很多,比如系统推荐等等。

简单的讲,就是挖掘出客户喜欢的相同商品,来进行相似物品的推荐。

另外区分客户群体,从而使我们更好的为客户服务。

下面是KNN 分类器构建实例。

KNN 的实现分训练和识别两步。

训练时,把每类样本降维后的结果作为KNN 的输入。

如图1所示,圆圈表示待识别数据所处的位置,选择K 值为3时,选中实线圆中的3个数据,识别结果为三角形代表的类;选择K 值为5时,选中虚线圆中的5个数据,识别结果为正方形代表的类。

2-6 事件树分析

2-6  事件树分析

能有多个,即可以通过若干途径来防止事故发生。
以应该尽可能地从最先发挥功能的安全功能着手。
事件树定量分析
事件树定量分析是指根据每一事件的发生概
率,计算各种途径的事故发生概率,比较各个途
径概率值的大小,作出事故发生可能性序列,确 定最易发生事故的途径。一般地,当各事件之间 相互统计独立时,其定量分析比较简单。当事件 之间相互统计不独立时(如共同原因故障,顺序 运行等),则定量分析变得非常复杂。这里仅讨 论前一种情况。
P(B’)=(1-0.9) P(C)=0.9
(11) 0.855
(101) 0.0855
0 0
P(C’)=(1-0.9)
0
(100) 0.0095
(0) 0.05
所以,P(S)=0.855+0.0855=0.9405 P(S)=0.0095+0.05=0.0595

例4、1984年,某厂工人甲等2人上班,欲从仓 库乘升降机上二楼,因不懂开机。请教在场的
事件树中最终达到安全的途径指导我们如何采取 措施预防事故。在达到安全的途径中,发挥安全 功能的事件构成事件树的成功连锁。

如果能保证这些安全功能发挥作用,则可以 防止事故。一般地,事件树中包含的成功连锁可 显然,成功连锁越多,系统越安全,成功连锁中 事件树越少,系统越安全。 由于事件树反映了事件之间的时间顺序,所

事件树分析把事故的发生发展过程表述得清楚而 有条理,对设计事故预防方案,制定事故预防措 施提供了有力的依据。 从事件树上可以看出,最后的事故是一系列危害 和危险的发展结果,如果中断这种发展过程就可 以避免事故发生。因此,在事故发展过程的各阶 段,应采取各种可能措施,控制事件的可能性状 态,减少危害状态出现概率,增大安全状态出现

事件分析法

事件分析法

事件分析法事件分析法是一种常用的分析工具,用于深入剖析事件的各个方面,以便更好地理解事件的原因、影响和解决方案。

本文将从定义、目的、基本步骤、实施过程和应用范围等方面全面介绍事件分析法。

一、定义事件分析法是一种系统化的分析方法,主要用于对特定事件进行深入的研究,以便找出事件的原因、影响和解决方案。

通过事件分析,可以揭示事件的内在联系和发展规律,提出相应的应对措施,为决策提供科学依据。

二、目的事件分析法的主要目的是通过全面、系统的分析,找出事件的根本原因,了解事件对相关方面的影响,为解决问题或制定决策提供决策依据。

三、基本步骤事件分析法一般包括以下几个基本步骤:1. 事件定义:明确所要分析的事件,界定事件的范围和关键因素。

2. 事件描述:详细描述事件的发生背景、过程、影响等重要信息,尽量客观、全面地呈现事件的真实情况。

3. 事件因素识别:通过数据收集和分析,找出事件中的关键因素和影响因素,确定其对事件的作用和影响。

4. 事件根本原因分析:通过对事件的因果关系进行分析,找出造成事件发生的根本原因,进一步探索问题背后的深层次原因。

5. 事件影响评估:评估事件对相关方面的影响,包括经济、社会、环境等各个方面的影响,分析事件造成的利弊和长远影响。

6. 解决方案提出:根据事件分析的结果,制定解决方案和对策,针对事件的根本原因提出相应的改善措施,以解决问题或制定决策。

四、实施过程事件分析法的实施过程一般包括以下几个关键步骤:1. 问题定义:明确研究的问题或事件,确立分析的目标和范围。

2. 数据收集:收集与事件相关的资料和数据,包括文献调研、实地调查、专家访谈、统计数据等。

3. 数据分析:对收集到的数据进行整理、归纳和统计分析,提取关键信息,并进行因果分析。

4. 结果评估:评估事件的根本原因和影响,分析事件造成的利弊和长远影响。

5. 解决方案制定:根据事件分析的结果,制定相应的解决方案和对策,以解决问题或制定决策。

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事件的时空动态分析(TSDA) 张国庆 (安徽省潜山县林业局 246300) 摘要:本文首先对事件发生过程的各时空因子进行了数学表达,接着对事件间的关联和事件过程进行了数学动态描述,提出了事件流、研究对象状态模拟和事件过程分析方法,最后简述了事件时空动态分析的应用。 关键词:事件;时空动态分析(TSDA);事件流;仿真;模拟

每一个事件的发生,都离不开时间和空间,并且可能与其它事件存在一定的关联。例如,某一台汽油机突然熄火,可能与化油器故障有关。如果老是出现类似故障,那很可能该种类化油器存在质量问题或设计上的缺陷。再例如,上游暴雨,导致下游发生洪水灾害,洪灾过后,有可能发生瘟疫。

1.事件因子的描述 将研究区域划分为若干个单元,用1,2,…,i,…表示;第i单元共有若干事件(已发生事件或潜在事件),用1,2,…,j,…表示;第j事件有若干种发生动因(激发因子),用1,2,…,k,…表示;第i单元共有若干种事件作用对象,用1,2,…,l,…表示。那么,有关事件因子可以描述为: (1)动因强度 激发事件发生的因子的作用强度,用M表示。 (2)单元稳定性阈值 表示单元稳定性的标志值用S表示。动因作用于单元,导致单元标志值S发生变化,当S变化超过范围(Smin,Smax)时,事件就发生。(Smin,Smax)就叫做某事件的单元稳定性阈值,

用TS表示,Smin与Smax是临界点。由于事件的不同,(Smin,Smax)有所不同,如,某地对某种

作物,气温超过38℃或低于12℃,就会产生高温或低温灾害,其稳定性阈值可以表示为(12,38);标准状况下,水低于0℃就结冰,表示为(0,+∞),高于100℃就沸腾,表示为(-∞,100)。 (3)事件发生区间 只有当单元标志值突破单元稳定性阈值TS,事件才发生。导致事件发生的单元标志值区

间,叫做事件发生区间,用TO表示。显然,TO=Not(TS)-{ Smin,Smax },即扣除临界点Smin,

Smax,TO与TS互为补集。

如,上例中高温事件发生区间为(38,+∞),低温事件发生区间为(-∞,12);结冰事件发生区间为(-∞,0),沸腾事件发生区间为(100,+∞)。 当然,有些事件的发生,可能包括临界点,如高温与低温事件,有可能表示为[38,+∞)、(-∞,12]。而有些事件的发生,则不包括临界点,或者单元处在临界点状态并需要持续一段时间,事件才发生。 (4)环境因子 支持事件发生的环境因子,用E1,E2,…,Er,…表示。

(5)时间因子 事件的发生,需要动因在一定强度下作用一段时间才发生,并且事件的发生也需要一个过程。因此,事件的发生与时间密切相关。在事件中,时间因子用T表示。 (6)事件结果 事件发生后,导致单元标志值发生突变,或者作用对象状态发生突变。事件发生的结果,就用其变化值表示。用R*表示事件结果,则 ⎩⎨⎧Δ=∗示用作用对象状态变化表

示 表 值 志 标 元 单 用 S

MuR

SΔ是单元标志值的变化量,是作用对象状态变化数值化表示。R表示事件结束时

研究对象的状态,R=RMu

0+R*,R0为初始状态或前一状态。 第i单元第j事件的结果Rij为:

⎪⎩

⎪⎨

=∑

∫∫∫

))((离散事件连续事件TEMTTrijkTTrijkrijkijrijkOOTEMfdTdEdMTEMfR,,,, ),,(

),,(

如果以作用对象为研究对象,则第i单元第j事件第l作用对象的结果Rijl:

⎪⎩

⎪⎨

=∑

∫∫∫

))((离散事件连续事件TEMTTrijklTTrijklrijklijlrijkOOTEMfdTdEdMTEMfR,,,, ),,(

),,(

第i单元第j事件的结果Rij为:

∑=

lijlijRR

(7)事件间关联 事件间的关联,可以用赋权有向网络Rel(Eve,Con,W)表示,Eve为事件集合,Con为事件间关联弧集合,W为关联强度集合。 在同一单元内,事件间的关联表示为: Rel(i)(Eve(i),Con(i),W(i)),即单元i内事件间的关联。 在不同单元间,如果研究的只是单元间的关联,则单元间关联表示为: Rel(U)(Eve(U),Con(U),W(U)),即研究区域U内各单元间的关联。 如果对单元间关联进行深入研究,进入事件间关联水平,则单元间事件关联表示为: Rel(I-J)(Eve(i-j),Con(i-j),W(i-j)) 如果还需要进行更深入的研究,则进入动因、作用对象层次: 作用对象层次:Rel(I-J-l)(Eve(i-j-l),Con(i-j-l),W(i-j-l)) 动因层次:Rel(I-J-k)(Eve(i-j-k),Con(i-j-k),W(i-j-k)) 动因—作用对象层次:Rel(I-J-k-l)(Eve(i-j-k-l),Con(i-j-k-l),W(i-j-k-l)) 事件间的作用,其实质是不同事件对同一或不同对象的作用强度。

2.事件间的关联与事件动态描述 事件间的关联,仅仅用赋权有向网络来表示显然是不够的,赋权有向网络仅仅只能表示事件间的静态状况,而事件的发展,是动态的。 为了表示研究区域内事件的动态状况,我们需要对Rel(Eve,Con,W)进行更深入的定义: 整体研究对象的事件用Rel(Eve,Con,W)表示。 (1)Eve={P,R} P为研究对象的全体基本单元集合,根据研究层次不同,可以是单元、事件,也可以是事件作用对象;R是P的状态值集合。 当研究基本对象是单元时,P={i}; 当研究基本对象是事件作用对象是时,P={i-l}; 当研究基本对象是事件时,P={i-j}。 (2)Con={Arc} Arc是单元间、事件间、作用对象间关系弧集合。当二者之间有正向作用时,弧值为1;没有作用时,弧值为0;为反作用时,弧值为-1;有双向作用时,弧值为2。 (3)W={Weigh} Weigh为关联强度集合。当Weigh中某元素值大于0时,该元素值所表示的弧所连接的两个对象间作用为正向作用;小于0时,为反作用;等于0时,无作用;若有双向作用,则用(a,b)表示,a为正向作用强度,b为反向作用强度。 作用方向的确定,依据具体研究对象和作用时间顺序确定。 (4)时间因子 事件的发生与发展,在空间上,通过划分单元来描述,通过对单元的合理编号,调查测定单元状态,来描述事件的静态状况。 实际上,事件是动态的,其发生发展除了与空间因子密切相关外,还与时间因子密切相关。对于事件的事件因子描述,可以使用两种描述方式:时间增量描述方式和特定事件发生事件描述方式。 ①时间增量描述方式 使用符合研究精度要求的时间增量⊿t,来描述事件的动态发展状况:

Rel[i,T](Eve,Con,W,E)= tΔtΔtfΔ)dEW)Con(Eve,]-T(Rel[it,,,,∫

E为环境因子集合,E={ E1,E2,…,Er,…},E1,E2,…,Er,…为不同环境因子数据集合。 ②特定事件发生事件描述方式 设特定事件发生事件序列为t1,t2,……,则:

Rel[i,t1](Eve,Con,W,E)= TTtftt)dEW)Con(Eve,](Rel[i010,,,,∫−Rel[i,t2](Eve,Con,W,E)=

TTtfttdEW)Con(Eve,](Rel[i121),,,,∫

−…………

事件时空分析数据表达示意图 3.事件的时空动态分析 事件的时空动态分析,主要有事件流分析、研究对象状态模拟和事件发生过程分析。触发分析计算发生可以依据时间因子表示方法,采取事先确定时间增量来触发分析计算,或设定特定事件发生来触发分析计算。 (1)事件流分析 事件流分析主要是进行关联强度分析。事件流分析,可以对Rel(Eve,Con,W)描述方式进行简化,简化成标准的网络流表达方式。简化后,可以采取网络流分析技术,计算最大流、最小流、增益流等。 (2)研究对象状态模拟 通过对事件的仿真模拟,可以计算出各单元、单元内各事件对象的状态。 (3)事件发生过程分析 按照时间序列,仿真模拟各事件序列,可以对事件过程、单元或事件对象状态进行详细分析,找出特定、特殊事件或状态,研究特定、特殊事件或状态发生动因。通过事件发生过程分析,还可以事件上述事件流分析和研究对象状态模拟。

4.应用 通过事件的时空分析,了解事件发生的详细机理,可以广泛应用于系统控制过程分析、大型设备质量监测与故障分析仿真模拟、生物生理分析、生态分析、灾害事件分析与仿真模拟、经济事件分析、公共政策分析等。

Time-Space Dynamic Analysis of Event(TSDA) Zhang Guoqing (Anhui Province Qianshan County forestry bureau 246300) Abstract: This article express the Time-Space factor of the event on mathematics, dynamic represent the process of event. Put the forward about Time-Space Dynamic Analysis of Event(TSDA), sketch apply TSDA in all fields. Key word: Event; Time-Space dynamic analysis(TSDA); Event class; Simulation; Imitation

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