【摘要】：科學(xué)地進(jìn)行煤礦安全管理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè),準(zhǔn)確找出煤礦安全管理風(fēng)險(xiǎn)因子,是實(shí)現(xiàn)煤礦企業(yè)本質(zhì)安全的重要前提和基礎(chǔ)。為了提高預(yù)測(cè)的精度和運(yùn)算速度,文章建立了基于RS-SVM的煤礦企業(yè)安全管理風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型,首先運(yùn)用粗糙集理論約簡(jiǎn)出影響煤礦安全管理的重要風(fēng)險(xiǎn)因子,然后運(yùn)用SVM對(duì)訓(xùn)練樣本進(jìn)行訓(xùn)練和學(xué)習(xí),再對(duì)測(cè)試樣本的風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè)。實(shí)證研究表明該模型具有很好的適用性。
[Abstract]:Scientific prediction of coal mine safety management risk and accurate identification of coal mine safety management risk factors are the important prerequisite and foundation for realizing the essential safety of coal mine enterprises. In order to improve the precision and speed of prediction, this paper establishes the risk prediction model of coal mine safety management based on RS-SVM. Firstly, the important risk factors affecting coal mine safety management are reduced by rough set theory. Then SVM is used to train and learn the training samples, and then the risk state of the test samples is predicted. Empirical research shows that the model has good applicability.
【作者單位】： 安徽理工大學(xué)能源與安全學(xué)院;淮南師范學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;安徽理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51374114;51274008;51474007) 安徽省高校人文社會(huì)科學(xué)研究重大項(xiàng)目(SK2014ZD046) 教育部人文社會(huì)科學(xué)研究項(xiàng)目(13YJCZH077) 安徽省高校人文社科基地項(xiàng)目(zxyb201311) 安徽省產(chǎn)學(xué)研重點(diǎn)項(xiàng)目(KJ2012A087)
【分類號(hào)】：F426.21;X936

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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4 劉英林;劉洪鵬;g竊，

本文編號(hào)：2145582