粗糙集和神经网络相融合的物探作业风险评估模型的研究

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1、图书分类号：ＴＰ３学校代码！１０６巧备余為钟乂乐砸尘卷位论变＞ＭａｓｔｅｒｓＴｈｅｓｉｓ论文题目粗抢集和神经网络相融合的物探作业风险评估横型的研究研究生姓名奎迎（教授）导师姓名李建学科专业软件工程研究方向数据挖掘二〇—六年六月西南石油大学研究生学位论文知识产权声明书及学位论文版权使用授权书本人完全了解学校有关保护知识产权的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于西南石油大学。学校有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和电子版。本人允许论文被查阅

2、和借阅。学校可Ｗ将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学一位论文。同时，本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再撰写的文章律注明作者单位为西南石油大学。本学位论文属于１、保ｆ（），在年解密后适用本授权书。２、不保密（＂＂（请在Ｗ上相应括号内打Ｖ）指导教师签名：学位论文作者签名：走哀＿＾＿｜＿＾心（年年６月＾曰ｆ知於西南石油大学研究生学位论文独创性声明本人声明：所呈交的研究生学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我

3、所知，除了文中特别加Ｗ标注和致谢的地方外，本论文不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含其他人为获得西南石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。ｆ学位论文作者签名：专瓜Ｊ月＾１（年（１＾摘要石油与天然气开采的前提就是需要物探公司通过相关工作来确定油气层的位置、估算含量Ｗ及开采难度。然而物探施工作业因其施工环境多在野外，并且作业危险性高、施工困难等特点一，在施工过程中存在大量的隐患，旦这些因素导致相应的事故发生

4、，就会造成人、财、物Ｗ及环境等受到伤害或破坏，影响石油与天然气的开采。为了减少施工作业过程中事故的发生一，本文将粗趟集与ＢＰ神经网络结合起来构建了个风险评估模型，该模型的作用是保证施工作业过程中的安全状况得到有效监管。本文主要完成Ｗ下几个方面的工作：（１）研究基于属性依赖度或基于信息煽来计算属性重要度的不完备性，将属性的依赖度和信息楠结合起来构建了一个新的属性重要度。蚁群优化算法作为现代组合优化－领域中比较成熟的算法，在解决ＮＰＨａｒｄ问题方面有很大的优势，因此本文将构建的属性重要度作为蚁群优化算法的启发式信息设计

5、了基于蚁群优化算法的属性约简算法。＂＂（２）Ｗ实验室为某钻探公司开发的施工作业现场安全监管预警系统项目为依一据，根据物探施工作业过程中出现的违章隐患，从人和物的角度出发构建了个影响物探施工作业安全情况的Ｈ层指标体系。根据指标体系中的第王级指标当天的发生次数Ｗ及当天的事故复杂情况来构建数据集，并使用设计的基于蚁群优化算法的属性约简算法对数据集进行约简。（３）根据约简结果Ｗ及事故的伤亡程度所对应的风险等级，来构建ＢＰ神经网络的输入层和输出层，并根据输入层和输出层神经元的个数采用试凑法确定了网络的隐含层的神经元数量范围

6、；然后采用训练样本对不同神经元个数所对应的网络模型进行训练，选择网络误差最低的网络所对应的神经元数量作为最终建立模型中网络隐层神经元的数量，保证；最后采用测试数据对建立的网络模型进行验证模型的可行性。（４）Ｃ＃程序设计语言实现了所建立风险评估模型采用。关键词：ＢＰ神经网络；粗糖集；风险评估模型；属性约简；物探作业；蚁群优化；Ａｂｓｔ化ａｃ了ｈｅｐｒｅｍｉｓｅｏｆｅｘｔｒａｃｔｉｎｇｏｉｌａｎｄ打ａｔｕｒａｌｇａｓｉｓｔｏｄｅｔｅｒｍｉ打ｅｔｈｅｌｏｃａｔｉｏ打ｏｆｏｉｌａｎｄｇａｓ＇ｌ

7、ａｅｒｓｓ１：ｏｒａｇｅａｎｄｍｉｎｉｎｇｄｉｆｉｃ山ｔｙｂｙｇｅｏｈｓｉｃａｌＣｏｍａｎｙｓｒｅｌａｔｅｄｗｏｒｋ．Ｈｏｗｅｖｅｒｙ，，ｐｙｐｂｅｃａｕｓｅｏｆｔｈｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｏｆｅｏｈｓｉｃａｌｒｏｓｅｃｔｉｎｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎｗｏｒｋｉｓｃｏｍｌｅｘ呂ｐｙｐｐｇｐ，－ｉｓｋｏｂａｎｄＣＯ打ｓｒｕｃｔｉｏ打ｄｉｆｉｃｕｌｔｉｅｓｅｅａｅａｏｔｏｆｈｉｇｈｒｔｒｉｓｋｓｉｎｔｈｅｃｏｎｓｔｍｃｉｏ打ｒｏｃｅｓｓ．Ｔｈｒｒｌｔｊｐ，ｏ打ｃｅｔｈｅｓｅ

8、ｆａｃｔｏｒｓｒｅｓｕｌｔｉ打ｃｏｒｒｅｓｏ打ｄｉｎａｃｃｉｄｅｎｔｓｉｔｗｉｌｌｃａｕｓｅｈｕｍａｎｆｉｎａｎｃｉａｌｍ