论文（设计）-基于人工神经网络的矿山综合经营效果分类

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1、拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人民币，每年实现利润1.68亿元人民币，实现就业和创业人员约2万以上。专业好文档基于人工神经网络的矿山综合经营效

2、果分类冯述虎（1.中国矿业大学北京校区，北京海淀区，;2.中国煤炭经济学院，山东烟台，）　　摘　要　建立了矿山综合经营效果分类指标体系，并根据具体情况对各指标进行了量化。利用BP人工神经网络建立了矿山综合经营效果的分类模型，利用改进学习算法对BP网络进行训练，并利用训练网络模型对实际矿山进行了分类。　　关键词　人工神经网络　经营效果　综合评价　分类　模型　　1　引言　　能源是国民经济发展和人民生活所必需的重要物质基础，而煤炭又是我国能源的重要组成部分之一，其所占比例一直在70％以上，据预测2010年在一次性能源构成中仍占69.4

3、％。　　对每个企业的经营效果进行合理评价和分类不仅有利于政府的宏观管理，而且对调动企业的积极性也有十分重要的现实意义。过去已有人采用层次分析法、模糊综合评价等方法对其经营效果进行评价，并取得了较好的效果。但这些方法在指标权值的确定中存在有很大的主观性，同时在评价指标的构造中也很难反映出矿山可持续发展的能力。本文从可持续发展的角度建立矿山经营效果的评价指标体系，并用BP人工神经网络方法对矿山综合经营效果进行分类，可为政府宏观管理提供决策依据。　　2　矿山综合经营效果分类指标体系的建立　　2.1　指标体系选择的原则矿山综合经营效果的

4、分类涉及到诸多方面，要对其进行合理地评价、分类，必须建立完善的指标体系。因此，在选择评价、分类指标体系时应遵循如下原则：　　（1）所选的评价指标应便于实际操作；　　（2）所选指标应全面反映矿山经营管理水平；　　（3）在指标体系选择时应能反映出矿山可持续发展的能力；　　（4）在指标选择时应具有全局观点，要把矿山经济效益和全社会经济效益结合起来。　　2.2　指标体系的建立　　根据分类指标体系选择的原则，我们选择4大类指标来全面评价矿山的经营效果，即矿山技术经济指标、矿山管理水平指标、矿区环境保护指标和矿山发展能力指标。其中每一大类指

5、标中又包括若干个指标，共22个指标见图1所示。　　2.3　指标评价值的确定及无量纲化处理　　在22个指标中有定性指标和定量指标之分。根据指标的评价准则又可分为3类指标：正向指标，负向指标和优化指标。由于不同的指标是从不同的侧面反映矿山的经营绩效的，指标之间无法进行比较。因此，为了便于最终评价值的确定，需对各指标进行无量纲化处理。并考虑神经网络训练的收敛问题，对所有指标分3种情况进行无量纲化处理。　　（1）定性指标　　在矿山经营绩效评价指标体系中，定性指标有矿山接续情况、矿山规章制度的完善程度、矿山规章制度的执行情况、矿井通风管理

6、水平、职工素质、矿区社会保障体系的完善程度等。这些指标的评价值我们采用专家打分的办法进行评价，其取值为0～1之间。　　图1　矿山经营绩效综合评价指标体系（略）　　（2）正向定量指标　　正向定量指标是指标值越大越好的指标。在矿山经营绩效综合评价指标中，正向定量指标有：矿山机械化程度、矿山全员效率、矿山利税指标、职工平均工资、矿产资源深加工比例、废水排放达标率、废气排放达标率、矿石综合治理达标率、地貌破坏综合治理达标率、科技投入比例、非煤产值所占比重、职工子女入学率、职工人均居住面积等。因这类指经济增长：在优化结构、提高效益和降低消

7、耗的基础上，“十一五”期市GDP年均增长12%以上（现14%以上），2010年达到650亿元以上，人均GDP力争1000美元；财政收入达到80亿元；规模以上工业销售达到550亿以上；全社会固定资产投资年均长20%，五年累计1000亿元；社会消费品销售额260亿元，年均增长20%，外贸进口总额2.5亿美元，年均增长15%；五年累计招商引资突破500亿元，力争达到600亿元拟建中的阜阳市中国XXXX国际服装城依托中国XX国际服装城，拟建成为皖西北地区规格最高、规模最大、商务及功能最优的现代化、国际化服装专业市场，建设规模占地约128

8、亩，建筑面积约25万平方米，项目总投资约5亿元人民币。经过1--2年的开发建设，能达到正常运营期的中国XX.XX国际服装城将吸纳全国和世界各地的经销商、代理商企业物流总部等500—1000家，预计年交易额实现68亿元人民币，每年实现税收8000—10000万元人