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基于神经网络的煤矿安全综合评价模型研究

作　者: 陈魏
导　师: 李传贵；柴建设
学　校: 首都经济贸易大学
专　业: 安全技术及工程
关键词: 煤矿安全影响因素指标体系神经网络 BP算法 MATLAB神经网络工具箱评价模型
分类号: TP183
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 273次
引　用: 5次
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内容摘要

本文首先分析了我国煤矿安全现状,论述了开展煤矿安全综合评价的必要性,然后在事故致因理论的基础上,结合煤矿生产系统复杂多样的特点,用事故树分析法、人-机-环境分析法和层次分析法三种常用方法构建煤矿安全指标分析模型,以此作为分析煤矿安全综合评价指标的工具。通过煤矿安全指标分析模型得到煤矿安全评价综合指标体系,将其纵向分为目标层、中间层和因素层三个层次,横向则划分为人员素质因素、生产装备因素、生产环境因素和安全管理因素四个方面总共34个指标。介绍了神经网络的结构、算法等内容,对BP神经网络的学习算法所存在的局部最小问题,采用附加动量法进行了改进,利用改进后的BP神经网络建立煤矿安全综合评价模型,确定了模型为三层(34-14-5)结构,采用MATLAB中的神经网络工具箱进行编程,在计算机中实现了煤矿安全综合评价神经网络模型的建立。采用国内比较具有代表性的20个实例样本对神经网络进行训练,对训练过程中误差函数存在收敛慢的问题,在附加动量法的基础上采用自适应调整步长的方法进行改进,最后通过该模型对义马煤业集团公司下属耿村、常村等矿进行评价,其结果与实际情况相符,说明该模型成功建立起影响因素和煤矿安全状况之间复杂的非线性映射关系,具有一定的实用价值。随着样本库的逐渐充实,该模型的评价结果会越来越精确,其应用价值也会越来越高。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题的研究背景及其意义  8-9
    1.1.1 研究背景  8
    1.1.2 研究意义  8-9
  1.2 煤矿安全评价研究现状  9-11
    1.2.1 安全评价及其发展历程  9-10
    1.2.2 国外煤矿安全评价研究  10-11
    1.2.3 国内煤矿安全评价研究  11
  1.3 课题研究内容和技术路线  11-13
    1.3.1 研究内容  11-12
    1.3.2 技术路线  12-13
2 煤矿安全指标分析模型  13-19
  2.1 煤矿生产安全概述  13-14
    2.1.1 煤矿生产系统的特点  13
    2.1.2 煤矿的主要灾害  13-14
  2.2 事故致因理论  14-16
  2.3 安全分析中的常用方法  16-17
    2.3.1 事故树分析法  16
    2.3.2 层次分析法  16-17
    2.3.3 人-机-环境分析法  17
  2.4 煤矿安全指标分析模型  17-18
  2.5 本章小结  18-19
3 煤矿安全评价综合指标体系研究  19-25
  3.1 煤矿安全评价综合指标体系建立的原则  19
  3.2 煤矿安全评价综合指标体系建立过程  19-23
    3.2.1 根据事故树分析法对煤矿安全影响因素进行辨识  20-21
    3.2.2 根据人-机-环境分析法对煤矿安全评价指标横向分类  21-22
    3.2.3 根据层次分析法对煤矿安全评价指标纵向分层  22-23
  3.3 煤矿安全评价综合指标体系  23-24
  3.4 本章小结  24-25
4 基于神经网络的煤矿安全综合评价模型  25-38
  4.1 神经网络概述  25-28
    4.1.1 神经网络的基本概念及特点  25
    4.1.2 神经元模型  25-26
    4.1.3 神经网络的结构  26-27
    4.1.4 神经网络的学习  27-28
  4.2 BP网络在煤矿安全评价中的适宜性分析  28-29
  4.3 BP神经网络模型及其算法  29-33
    4.3.1 BP神经网络模型  29-30
    4.3.2 BP网络的学习算法推导  30-33
  4.4 BP神经网络模型的局部最小及其改善方法  33-34
    4.4.1 BP算法的误差局部最小问题  33-34
    4.4.2 附加动量的改进算法  34
  4.5 煤矿安全综合评价神经网络模型的建立  34-36
    4.5.1 输入与输出层的设计  34-35
    4.5.2 隐含层及其神经元的设计  35
    4.5.3 初始值的选取  35-36
    4.5.4 煤矿安全综合评价神经网络模型  36
  4.6 本章小结  36-38
5 煤矿安全综合评价模型的应用  38-51
  5.1 数据的采集及归一化处理  38-39
    5.1.1 数据的采集  38-39
    5.1.2 数据的归一化处理  39
  5.2 MATLAB神经网络工具箱程序说明  39-41
  5.3 神经网络的训练  41-48
    5.3.1 神经网络的训练  41-45
    5.3.2 神经网络训练方法的改进  45-48
  5.4 煤矿安全综合评价模型的应用  48-50
  5.5 本章小结  50-51
6 结论  51-52
致谢  52-53
参考文献  53-57
附录  57-72
  附录A 典型事故树分析图  57-68
  附录B 数据采集及处理表  68-72
学术成果  72-73

基于神经网络的煤矿安全综合评价模型研究

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