【摘要】：科學地進行煤礦安全管理風險預測,準確找出煤礦安全管理風險因子,是實現煤礦企業(yè)本質安全的重要前提和基礎。為了提高預測的精度和運算速度,文章建立了基于RS-SVM的煤礦企業(yè)安全管理風險預測模型,首先運用粗糙集理論約簡出影響煤礦安全管理的重要風險因子,然后運用SVM對訓練樣本進行訓練和學習,再對測試樣本的風險狀態(tài)進行預測。實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】： 安徽理工大學能源與安全學院;淮南師范學院經濟與管理學院;安徽理工大學經濟與管理學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51374114;51274008;51474007) 安徽省高校人文社會科學研究重大項目(SK2014ZD046) 教育部人文社會科學研究項目(13YJCZH077) 安徽省高校人文社科基地項目(zxyb201311) 安徽省產學研重點項目(KJ2012A087)
【分類號】：F426.21;X936

【參考文獻】

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本文編號：2145582