我國能源結(jié)構(gòu)以煤炭為主，煤炭行業(yè)的安全生產(chǎn)對國民經(jīng)濟的發(fā)展有著十分重要的作用。但是，近年來伴隨著煤炭開采量的增大，煤礦事故頻頻發(fā)生，煤礦安全狀況不理想，已得到社會各界的密切關(guān)注。況且由于煤礦企業(yè)生產(chǎn)具有特殊的作業(yè)環(huán)境，使得生產(chǎn)過程中潛藏著比普通行業(yè)更大的不安全與危險性因素，盡管煤礦安全的問題早已經(jīng)受到重視，但是對這方面的研究起步較晚，對煤礦安全風(fēng)險的評價基礎(chǔ)薄弱，本文正是在這種背景下開展的。首先，總結(jié)了國內(nèi)外煤礦安全風(fēng)險識別與評價的研究現(xiàn)狀，介紹了煤礦安全風(fēng)險評價的理論基礎(chǔ)與評價方法；其次，通過對我國煤礦生產(chǎn)特點及現(xiàn)有的煤礦安全風(fēng)險識別研究的分析，對煤礦井下安全風(fēng)險影響因素進行識別，識別的主要風(fēng)險因素有人員安全風(fēng)險、管理安全風(fēng)險、設(shè)備安全風(fēng)險、技術(shù)裝備保障安全風(fēng)險、煤礦固有安全風(fēng)險、環(huán)境安全風(fēng)險、事故及職業(yè)傷害安全風(fēng)險，通過識別的因素構(gòu)建了煤礦安全風(fēng)險評價指標(biāo)體系；第三，利用層次分析法對各個安全風(fēng)險指標(biāo)進行風(fēng)險指標(biāo)的排序，選取BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為評價方法，構(gòu)建了基于AHP與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的煤礦井下安全風(fēng)險評價模型；最后，結(jié)合具體的案例對構(gòu)建的評價模型進行網(wǎng)絡(luò)的仿真與實證，并針對礦井實際給... 

【文章來源】：遼寧工程技術(shù)大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】：78 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

安全風(fēng)險因素識別流程

Fig. 4.1 Structure of BP neural netwo看出，樣本數(shù)據(jù)從最底層——輸入層的節(jié)點輸，且每一層的節(jié)點的輸出結(jié)果只影響相鄰的下jy 表示隱含層節(jié)點，ko 表示輸出節(jié)點，jiV 是kj 意味著隱含層節(jié)點和輸出節(jié)點之間的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和閥值，從而使神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的輸出值與目標(biāo)術(shù)從發(fā)展至今已被人們大量的采用，主要是由性能力。能學(xué)習(xí)和存貯大量輸入—輸出模式間的數(shù)學(xué)形式，只要能夠提供充足的訓(xùn)練樣本輸入空間到 m 維的輸出空間的非線性映射關(guān)。當(dāng)向?qū)⑽丛褂眠^的非樣本數(shù)據(jù)輸入網(wǎng)絡(luò)確映射關(guān)系，即泛化能力。

- 44 -圖 4. 3 BP 算法流程圖Fig. 4.3 Flow chart of BP algorithmP 與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦井下安全風(fēng)險P 與 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合的評價模型原理安全風(fēng)險評價模型多以一種單一評價方法為主，然隨著煤礦安全風(fēng)險評價領(lǐng)域的加深，評價體系更加

【參考文獻】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3116767