基于人工神经网络的煤矿安全评价研究.pdf

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1、分类号：单位代码：安工夂论文题目：基于人工神经网络的煤矿安全评价研究作者姓名胡瑞卿专业名称安全工程导师姓名蔡峰副教授完成时问：二—五年六月中图分类号：论文编号学科分类号：密级：公开安徽理工大学硕士学位论文基于人工神经网络的煤矿安全评价研究作者姓名：胡瑜卿专业名称：安全工涯研究方向：做安全评价理论与技术导师姓名：赛峰副教授导师单位：安徽理工大学答辩委员会主席：李德成论文答辩日期：年月日安徽理工大学研究生处年月日ADissertationinSafetyTechnologyandEngineeringTheSafetyEva

2、luationStudyoftheCoalMineBasedontheArtificialNeuralNetworkMeasureCandidate:HuRui-qingSupervisor:CaiFengSchoolofEnergyandSafetyAnHuiUniversityofScienceandTechnologyNo.168，独创性声明本人声明所呈交的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。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方以外，论文中不包含其他人巳经发表或撰写过的研究成果，也不包含

3、为获得安徽理工大学或其他教育机构的学位或证书而俅用过的材料。与我一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。学位论文作者签名：曰期：办沾年月日学位论文版权使用授权书水学位论文作者完全了解安徽理工大学有保留、使用学位论文的规定，卩：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属于安徽理工大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权安徽理工大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论

4、文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名签字日期年月日导师签名：签字曰期厂年《月§曰摘要摘要煤炭产业是我国国民经济的支柱产业，对国民经济的发展起着至关重要的作用，但目前我国的煤矿安全现状却不容乐观，煤矿事故伤亡发生率居世界首位，因而安全评价工作成为了煤矿企业安全管理的重要环节。本文选取具有高度非线性、容错性、自组织的人工神经网络的方法对煤矿进行安全评价工作，主要研究工作如下：一、经过比较、分析传统的安全评价方法，指出其具有“线性”、“局部性”和“确定性”的缺点，而神经网络评价方法具有自组织、自学习和高度

5、非线性逼近的特点，便于联想、综合和推广，从而确定了神经网络用于煤矿安全评价的可行性。二、在充分了解煤矿生产系统特征的基础上，根据煤矿安全风险指标体系设计原则，从煤矿固有风险因素、人员风险因素、设备风险因素、管理风险因素、环境风险因素五个方面建立了煤矿安全评价指标体系。三、探讨了人工神经网络隐含层层数和隐含层节点数的选取问题，确定了神经网络的网络结构，利用软件编程，运行在的平台上，分别釆用神经网络的附加动量算法、弹性算法、算法对煤矿进行评价，评价结果表明三种算法都可以完成煤矿的评价工作，但附加动量算法运算速度慢、步数多，弹

6、性算法在逼近目标值方面存在欠缺，算法不仅运算速度快、步数少、在逼近精度方面也是前两种算法无法比拟的。四、介绍了一种无论在精度逼近能力、分类识别能力还是网络训练速度方面都优于普通神经网络的神经网络。利用神经网络对煤矿进行评价，评价结果显示神经网络比普通神经网络算法训练速度快，时间短，精度高，可以和神经网络的算法相媲美，能够很好地完成煤矿的评价任务，应该得到大力推广。本文的研究表明：人工神经网络评价方法与传统的安全评价方法相比具有明显的优点，其可操作性强，评价结果精确，可以提高煤矿企业安全评价工作的效率。图表参关键字：安全评

7、价指标体系神经网络神经网络分类号：AbstractAbstractAsthepillarindustryofournationaleconomy，，，，，，，，安徽理工大学硕士论文，目录目录录绪研究背景及意义国内外安全评价研究现状国外煤矿安全评价现状国内煤矿安全评价现状传统安全评价方法存在的缺点神经网络的特点神经网络用于煤矿安全评价可行性本文研究目的和意义本文研究的内容和技术路线主要研究内容技术路线煤矿安全风险综合评价指标体系的构建煤矿安全风险系统的特点分析煤矿安全风险评价系统的特点分析煤矿安全风险评价指标体系的设计原则

8、安全风险指标体系的选择基础指标体系的设计流程步骤国内煤矿安全风险因素分析煤矿安全风险因素各因素之间的相互作用煤矿安全风险综合评价指标体系的结构评价指标分级本章小结人工神经网络理论人工神经网络模型安徽理工大学硕士论文人工神经网络模型神经网络模型的选取神经网络的结构类型神经网络的学习类型本章小结基于神经网络的煤矿安全评价