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基于不平衡支持向量機的煤礦應(yīng)急救援能力評價研究

發(fā)布時間:2017-04-09 10:15

  本文關(guān)鍵詞:基于不平衡支持向量機的煤礦應(yīng)急救援能力評價研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


【摘要】:煤炭作為我國的主要能源,在未來相當(dāng)長一段時間內(nèi)仍然占據(jù)著主要地位。我國煤礦安全問題雖然近些年有所改善,但是依然面臨著嚴(yán)峻的形勢。以現(xiàn)階段我國的科技水平,無法做到完全避免煤礦事故的發(fā)生,但是高效的應(yīng)急救援行動可以最大程度的降低危害后果,將人員傷亡和經(jīng)濟損失降低到最低。因此,開展煤礦應(yīng)急救援能力評價研究具有非常重要的科學(xué)意義和廣闊的應(yīng)用前景。 本文主要在國內(nèi)外關(guān)于應(yīng)急救援體系研究的基礎(chǔ)上,擴大到煤礦應(yīng)急救援能力評價理論的研究領(lǐng)域中。通過分析問題,充分利用已有的研究成果,研究出-種模型化的評價方法,為煤礦應(yīng)急救援能力評價實踐提供有力的決策支持。 首先論文分析了國內(nèi)外在應(yīng)急救援方面的研究成果,通過對傳統(tǒng)方法的評價引導(dǎo)出本課題研究的意義和思路。然后分析了煤礦綜合致因理論,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了由5個二級指標(biāo)和18個三級指標(biāo)的煤礦應(yīng)急救援能力評價指標(biāo)體系。這里在運用層次分析法對指標(biāo)進(jìn)行第一次篩選的基礎(chǔ)上,引入熵權(quán)法來確定各個指標(biāo)的熵權(quán)重,并根據(jù)這一結(jié)果進(jìn)一步篩選指標(biāo),得到適合支持向量機(SVM)學(xué)習(xí)的指標(biāo)體系。接著,文章介紹了傳統(tǒng)支持向量機理論知識,并根據(jù)煤礦應(yīng)急救援能力評價樣本的特點,引入不平衡調(diào)節(jié)因子,建立了基于煤礦應(yīng)急救援能力評價的不平衡支持向量分類機模型。最后搜集1組訓(xùn)練樣本和1組預(yù)測樣本,并運用MATLAB2012b中的SVM軟件包進(jìn)行演算,通過與模糊綜合評價法和專家評價的結(jié)果進(jìn)行比較,證明了基于煤礦應(yīng)急救援能力評價的不平衡支持向量機模型比傳統(tǒng)支持向量機模型擁有更好的分類精度,滿足煤礦應(yīng)急救援能力評價的要求。
【關(guān)鍵詞】:煤礦應(yīng)急救援能力 熵權(quán)法 層次分析法 支持向量機 不平衡支持向量機
【學(xué)位授予單位】:安徽理工大學(xué)
【學(xué)位級別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類號】:TD77;TP18
【目錄】:
  • 摘要5-6
  • Abstract6-10
  • 插圖或附表清單10-11
  • 引言11-12
  • 第一章 緒論12-21
  • 1.1 選題背景和研究意義12-14
  • 1.1.1 選題背景12-14
  • 1.1.2 研究意義14
  • 1.2 國內(nèi)外應(yīng)急能力評價研究狀況14-17
  • 1.2.1 國外應(yīng)急能力評價研究14-16
  • 1.2.2 我國應(yīng)急能力評價研究16-17
  • 1.2.3 傳統(tǒng)評價方法的局限性17
  • 1.3 研究內(nèi)容17-18
  • 1.4 研究方法18-19
  • 1.5 創(chuàng)新點19
  • 1.6 技術(shù)路線19-21
  • 第二章 煤礦應(yīng)急救援能力評價體系的建立21-33
  • 2.1 煤礦事故致因理論21-23
  • 2.1.1 人失誤主因輪21-22
  • 2.1.2 事故軌跡交叉連鎖論22
  • 2.1.3 事故綜合原因理論22-23
  • 2.2 指標(biāo)體系的建立的原則23-24
  • 2.3 指標(biāo)體系的建立24-27
  • 2.4 評價指標(biāo)的量化處理27-31
  • 2.5 基于熵權(quán)法的指標(biāo)篩選31-33
  • 第三章 支持向量機和不平衡支持向量機33-43
  • 3.1 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論33-35
  • 3.1.1 經(jīng)驗最小化原則33
  • 3.1.2 VC維33-34
  • 3.1.3 結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化原理34-35
  • 3.2 支持向量機35-39
  • 3.2.1 線性支持向量機36-37
  • 3.2.2 非線性支持向量機37-38
  • 3.2.3 常用支持向量機參數(shù)求解方法38-39
  • 3.3 不平衡支持向量機39-41
  • 3.3.1 不平衡調(diào)節(jié)因子39-40
  • 3.3.2 不平衡支持向量機40-41
  • 3.4 不平衡支持向量機性能分析41-43
  • 第四章 基于不平衡支持向量機的煤礦應(yīng)急救援能力的評價研究43-55
  • 4.1 層次分析法進(jìn)行第一輪指標(biāo)篩選43-47
  • 4.2 熵權(quán)法進(jìn)行第二輪指標(biāo)篩選47-50
  • 4.3 不平衡支持向量機模型的訓(xùn)練50-51
  • 4.4 不平衡支持向量機模型的預(yù)測與結(jié)果分析51-53
  • 4.5 不平衡支持向量機在煤礦應(yīng)急救援能力評價中的優(yōu)勢53-55
  • 結(jié)論55-57
  • 參考文獻(xiàn)57-61
  • 附錄61-66
  • 致謝66-67
  • 作者簡介及讀研期間主要科研成果67

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳洪興;彭宇;彭喜元;;適用于不平衡樣本數(shù)據(jù)處理的支持向量機方法[J];電子學(xué)報;2006年S1期

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3 陳祖云;楊勝強;鄔長福;;基于熵權(quán)與未確知測度模型及其在煤礦安全評價中的應(yīng)用[J];礦業(yè)安全與環(huán)保;2007年01期

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6 王朝飛;蔡立勇;夏妮;魯杰;;基于事故致因理論分析煤礦安全事故[J];工業(yè)安全與環(huán)保;2009年06期

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9 陶曉燕;姬紅兵;馬志強;;基于樣本分布不平衡的近似支持向量機[J];計算機科學(xué);2007年05期

10 秦傳東;劉三陽;張市芳;;基于不平衡數(shù)據(jù)分類的一種平衡模糊支持向量機[J];計算機科學(xué);2012年06期


  本文關(guān)鍵詞:基于不平衡支持向量機的煤礦應(yīng)急救援能力評價研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



本文編號:295024

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