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矿井运输系统安全目标管理的神经网络方法研究

作　者: 凌学文
导　师: 李树刚
学　校: 西安科技大学
专　业: 安全技术及工程
关键词: 矿井运输系统 安全目标管理 神经网络 灰色聚类分析
分类号: TD79
类　型: 硕士论文
年　份: 2004年
下　载: 257次
引　用: 2次
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内容摘要


矿井运输系统是煤矿生产的重要环节，多发的运输事故对煤矿的安全生产构成严重威胁，所以有必要对矿井运输系统进行安全评价，从人、机、环境、管理四方面对矿井运输系统的安全状况进行划分并实施分级管理。通过对一些煤矿的调研，找到了矿井运输系统事故的发生条件和规律，对矿井运输系统从人、机、环境、管理四个方面进行详细的因素分析，确定了影响矿井运输系统安全水平的因素集，并将矿井运输系统的安全状况的评语集分为五级；将安全目标管理的思想体系引入到矿井运输系统中来，从安全管理目标的制定与分解、安全目标管理的实施与控制、安全目标管理成果的综合评价与整改三大方面进行控制，至此形成了矿井运输系统安全状况的评价体系。根据多个煤矿广泛调研所得矿井运输系统安全评价的现场资料，应用灰色聚类理论，形成了矿井运输系统样本的安全等级。在此基础上，运用Matlab6.1程序软件编制神经网络程序并进行训练，建立矿井运输系统安全水平的综合评价模型。将建立好的神经网络模型、矿井运输系统的指标样本一起组成了矿井运输系统安全等级的评价系统，并将此系统对具体矿井运输系统进行工程验证，从而提出矿井运输系统的安全措施和整改意见。本文对我国矿井运输系统安全等级的划分，对减少工伤事故次数、减少人员伤亡数目具有一定的指导意义。

全文目录


1 绪论  6-13
  1.1 问题的提出  6
  1.2 目标管理的研究现状  6-8
    1.2.1 目标管理的基本概念  7
    1.2.2 目标管理的产生与发展  7
    1.2.3 安全目标管理  7-8
  1.3 国内外的研究动态及发展趋势  8-9
  1.4 安全评价的目的、方法和程序  9-10
    1.4.1 安全评价的目的  9
    1.4.2 安全评价研究的方法和程序  9-10
  1.5 矿井运输系统安全及其评价  10-11
  1.6 本课题研究的主要内容及意义  11-13
    1.6.1 本课题的主要内容  11-12
    1.6.2 本课题的技术路线  12
    1.6.3 本课题的研究意义  12-13
2 矿井运输系统安全评价因素及因素分析  13-24
  2.1 建立评价因素体系的原则  13
  2.2 确定安全目标评价指标体系的依据  13-14
  2.3 矿井运输系统安全评价因素体系的建立  14-17
  2.4 矿井运输系统安全评价因素分析  17-22
    2.4.1 机械因素分析  17-18
    2.4.2 管理因素分析  18-20
    2.4.3 环境因素分析  20-22
  2.5 评价指标定量化的处理方法  22-23
  2.6 小结  23-24
3 矿井运输系统的安全目标管理方法分析及预测  24-30
  3.1 矿井运输系统的安全管理目标的制定与分解  24-25
    3.1.1 安全管理目标值的预测  24
    3.1.2 安全管理目标制定与分解的关系分析  24-25
    3.1.3 安全管理目标的制定与分解方法  25
    3.1.4 安全管理目标制定与分解的原则  25
  3.2 矿井运输系统安全目标管理的实施与控制  25-27
    3.2.1 矿井运输系统安全目标管理的检查分析  26
    3.2.2 安全目标管理的目标控制  26-27
  3.3 矿井运输系统安全目标管理的成果评价  27-28
  3.4 应用实例  28
  3.5 小结  28-30
4 矿井运输系统的神经网络安全评价模型及程序实现  30-37
  4.1 人工神经网络BP模型的功能  30
  4.2 人工神经网络的发展  30-31
  4.3 神经网络理论在矿井运输系统安全目标管理中的优点  31
  4.4 网络参数的调整  31-32
    4.4.1 隐层数的选择  31
    4.4.2 隐层内节点数的确定  31-32
  4.5 BP人工神经网络的改进算法  32-33
  4.6 BP神经网络的算法  33-34
  4.7 程序的编制和实现  34-36
  4.8 本章小结  36-37
5 矿井运输系统安全目标管理的神经网络评价  37-54
  5.1 神经网络训练样本的确定  37-46
    5.1.1 灰色系统及灰数  37
    5.1.2 灰色聚类分析步骤  37-46
  5.2 神经网络输入参数的选取  46-47
    5.2.1 初始化方法  46-47
    5.2.2 学习速率的选择  47
    5.2.3 期望误差的选取  47
  5.3 神经网络训练过程及其结果  47
  5.4 应用神经网络对运输系统进行等级划分  47-52
  5.5 本章小结  52-54
6 总结  54-55
  6.1 本文研究的主要结论  54
  6.2 不足和需要改进的地方  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-59
附录  59

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中图分类: > 工业技术 > 矿业工程 > 矿山安全与劳动保护 > 劳动安全
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