煤炭產(chǎn)業(yè)是特殊的高安全風(fēng)險(xiǎn)行業(yè),安全狀況的好壞直接影響煤炭工業(yè)能否健康、可持續(xù)地發(fā)展。一直以來,我國煤炭事故頻發(fā),導(dǎo)致了巨大的社會(huì)經(jīng)濟(jì)損失,己然成為煤炭行業(yè)發(fā)展的“瓶頸”。因此研究煤礦安全綜合評(píng)價(jià)來有效地控制煤礦生產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)具有十分重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。本文在閱讀了大量國內(nèi)外文獻(xiàn)和專家研究成果的基礎(chǔ)上,綜述了國內(nèi)外煤礦安全評(píng)價(jià)理論和方法的研究現(xiàn)狀,以支持向量機(jī)分類原理為理論基礎(chǔ),結(jié)合熵的指標(biāo)權(quán)重確定法,建立了一種新的煤礦安全評(píng)價(jià)模型,并結(jié)合現(xiàn)場煤礦數(shù)據(jù)進(jìn)行了應(yīng)用研究。首先,論文分析了我國煤礦安全現(xiàn)狀來引發(fā)對開展煤礦安全評(píng)價(jià)工作必要性的思考,概況了國內(nèi)外安全評(píng)價(jià)理論和技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀及現(xiàn)有的評(píng)價(jià)方法,提出課題研究的意義、研究思路和創(chuàng)新點(diǎn)。然后,根據(jù)現(xiàn)代事故致因理論,結(jié)合人-機(jī)-環(huán)分析法與層析分析法分析了影響煤礦安全的指標(biāo)因素,構(gòu)建了由10個(gè)一級(jí)指標(biāo),40個(gè)二級(jí)指標(biāo)組成的較全面的煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并應(yīng)用熵值法來確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。接著,在闡述了支持向量機(jī)相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí),尤其是支持向量分類機(jī)原理的基礎(chǔ)上,根據(jù)支持向量機(jī)具有比傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方法諸多優(yōu)勢的特點(diǎn)和已建立的煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,利用CMSVM... 

【文章來源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
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引言
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究的必要性
        1.1.3 研究意義
    1.2 安全評(píng)價(jià)的幾個(gè)基本概念
    1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.3.1 國外煤礦安全評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀
        1.3.2 我國煤礦安全評(píng)價(jià)研究現(xiàn)狀
        1.3.3 傳統(tǒng)的安全評(píng)價(jià)方法及存在的問題
    1.4 本文研究思路和基本方法
    1.5 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
2 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系研究
    2.1 煤礦安全生產(chǎn)分析原理
        2.1.1 事故致因理論
        2.1.2 安全評(píng)價(jià)原理
        2.1.3 煤礦生產(chǎn)系統(tǒng)分析方法
    2.2 建立煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的意義
    2.3 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立
        2.3.1 指標(biāo)及指標(biāo)體系
        2.3.2 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取原則
    2.4 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系
        2.4.1 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的結(jié)構(gòu)
        2.4.2 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)量化
        2.4.3 煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)的賦權(quán)方法
3 支持向量機(jī)基礎(chǔ)理論
    3.1 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論
        3.1.1 VC維
        3.1.2 結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化原理
    3.2 最優(yōu)分類超平面
    3.3 支持向量分類機(jī)
        3.3.1 線性支持向量分類機(jī)
        3.3.2 非線性支持向量分類機(jī)
    3.4 核函數(shù)及參數(shù)的選取
4 熵權(quán)支持向量機(jī)的煤礦安全評(píng)價(jià)模型應(yīng)用研究
    4.1 建立基于熵權(quán)的支持向量機(jī)評(píng)價(jià)模型
        4.1.1 數(shù)據(jù)處理階段
        4.1.2 輸入數(shù)據(jù)文件準(zhǔn)備階段
        4.1.3 SVM訓(xùn)練和測試階段
        4.1.4 查看輸出結(jié)果階段
    4.2 基于熵權(quán)的支持向量機(jī)評(píng)價(jià)模型的優(yōu)勢
    4.3 煤礦安全評(píng)價(jià)模型的訓(xùn)練
        4.3.1 樣本輸入數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
        4.3.2 SVM訓(xùn)練過程及結(jié)果
    4.4 評(píng)價(jià)結(jié)果
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
附錄
致謝
作者簡介及讀研期間主要科研成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[7]噪聲環(huán)境下的基于GMM/SVM說話人識(shí)別算法[D]. 劉春山.哈爾濱工程大學(xué) 2007
[8]用于回歸估計(jì)的支持向量機(jī)的學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用[D]. 丁蕾.安徽大學(xué) 2005
[9]基于危險(xiǎn)源理論的煤礦瓦斯事故風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究[D]. 孫斌.西安科技大學(xué) 2003



本文編號(hào)：3224461