基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全評(píng)價(jià)研究.pdf

1、煤炭產(chǎn)業(yè)是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展起著至關(guān)重要的作用，但目前我國(guó)的煤礦安全現(xiàn)狀卻不容樂觀，煤礦事故傷亡發(fā)生率居世界首位，因而安全評(píng)價(jià)工作成為了煤礦企業(yè)安全管理的重要環(huán)節(jié)。本文選取具有高度非線性、容錯(cuò)性、自組織的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)煤礦進(jìn)行了安全評(píng)價(jià)工作。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴經(jīng)過比較、分析傳統(tǒng)的安全評(píng)價(jià)方法，指出其具有“線性”、“局部性”和“確定性”的缺點(diǎn)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)方法具有自組織、自學(xué)習(xí)和高度非線性逼近

2、的特點(diǎn)，便于聯(lián)想、綜合和推廣，從而確定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于煤礦安全評(píng)價(jià)的可行性。⑵在充分了解煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)特征的基礎(chǔ)上，根據(jù)煤礦安全風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)原則，從煤礦固有風(fēng)險(xiǎn)因素、人員風(fēng)險(xiǎn)因素、設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)因素、管理風(fēng)險(xiǎn)因素、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)因素五個(gè)方面建立了煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。⑶探討了BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層層數(shù)和隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)的選取問題，確定了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，利用MATLAB軟件編程，運(yùn)行在MATLAB7.0的平臺(tái)上，分別采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的附加動(dòng)量算法

3、、彈性算法、L-M算法對(duì)煤礦進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果表明三種算法都可以完成煤礦的評(píng)價(jià)工作，但附加動(dòng)量算法運(yùn)算速度慢、步數(shù)多，彈性算法在逼近目標(biāo)值方面存在欠缺，L-M算法不僅運(yùn)算速度快、步數(shù)少、在逼近精度方面也是前兩種算法無法比擬的。⑷介紹了一種無論在精度逼近能力、分類識(shí)別能力還是網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練速度方面都優(yōu)于普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)煤礦進(jìn)行評(píng)價(jià)，評(píng)價(jià)結(jié)果顯示RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比普通BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法訓(xùn)練速度快，時(shí)間短，精度高，