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基于SVM模型的瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究

發(fā)布時(shí)間:2017-08-28 14:32

  本文關(guān)鍵詞:基于SVM模型的瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究


  更多相關(guān)文章: 瓦斯爆炸 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn) 粗糙集 支持向量機(jī)


【摘要】:煤礦瓦斯爆炸是嚴(yán)重威脅煤礦安全生產(chǎn)的自然災(zāi)害之一,突發(fā)性和破壞性極強(qiáng),對(duì)煤礦職工的生命安全構(gòu)成威脅,同時(shí)影響了煤炭工業(yè)的可持續(xù)發(fā)展,所以針對(duì)煤礦瓦斯爆炸災(zāi)害進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是有效預(yù)防瓦斯災(zāi)害的重要手段,對(duì)瓦斯進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)警具有重大的理論和實(shí)際意義。 本文根據(jù)災(zāi)害系統(tǒng)理論和風(fēng)險(xiǎn)理論,對(duì)瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)展開(kāi)以下討論,主要研究成果如下:(1)結(jié)合煤礦瓦斯爆炸的特點(diǎn),從災(zāi)害系統(tǒng)的角度出發(fā)分析了影響瓦斯爆炸的孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體三種構(gòu)成瓦斯爆炸災(zāi)害系統(tǒng)內(nèi)各子系統(tǒng)之間的復(fù)雜關(guān)聯(lián)關(guān)系,分析表明大部分瓦斯爆炸災(zāi)害的發(fā)生是三個(gè)子系統(tǒng)同時(shí)存在并相互作用的結(jié)果,并對(duì)子系統(tǒng)的各評(píng)價(jià)要素進(jìn)行了分析。(2)構(gòu)建了由孕災(zāi)環(huán)境、致災(zāi)因子、承災(zāi)體3個(gè)子系統(tǒng)組成的煤礦瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)初級(jí)指標(biāo)體系,并采用粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法進(jìn)行指標(biāo)篩選,在保持?jǐn)?shù)據(jù)完整性的前提下剔除冗余指標(biāo),降低指標(biāo)維數(shù),最終確定瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)。(3)根據(jù)支持向量機(jī)多分類(lèi)和回歸原理,利用SVM優(yōu)良的非線(xiàn)性回歸擬合特性,引入libsvm-mat-3.01加強(qiáng)版工具箱,介紹了基于matlab平臺(tái)的SVM先分類(lèi)再回歸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,并確定風(fēng)險(xiǎn)等級(jí)分界表和模型的預(yù)測(cè)誤差算法。(4)案例研究。在對(duì)收集的樣本的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后,選取訓(xùn)練樣本集和測(cè)試樣本集,并選擇合適的核函數(shù)和參數(shù),運(yùn)用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型對(duì)訓(xùn)練樣本和評(píng)價(jià)樣本先分類(lèi)再回歸預(yù)測(cè),根據(jù)原始樣本分類(lèi)和預(yù)測(cè)樣本分類(lèi)的誤差量對(duì)比分析可以發(fā)現(xiàn),基于支持向量機(jī)先分類(lèi)再回歸的瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,分類(lèi)效果與實(shí)際情況能較好吻合、預(yù)測(cè)精度高,表明該模型具有較好的適用性和可行性,方便了煤礦企業(yè)對(duì)瓦斯爆炸災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià),對(duì)預(yù)防瓦斯爆炸的發(fā)生具有一定積極意義。 通過(guò)論文的分析可知從災(zāi)害系統(tǒng)的角度,將煤礦瓦斯爆炸作為一個(gè)災(zāi)害系統(tǒng)而對(duì)其進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)的思路和方法是可行的,利用SVM先分類(lèi)再回歸算法進(jìn)行瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)是合理的,同時(shí)也為后續(xù)的煤礦其他災(zāi)害事故的分析,提供了一種新方法和手段,具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。
【關(guān)鍵詞】:瓦斯爆炸 災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn) 粗糙集 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】:太原理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2014
【分類(lèi)號(hào)】:TD712.7
【目錄】:
  • 摘要3-5
  • Abstract5-10
  • 1 緒論10-24
  • 1.1 論文的選題依據(jù)及背景10-11
  • 1.2 研究目的及意義11-13
  • 1.2.1 研究目的11-12
  • 1.2.2 理論意義12
  • 1.2.3 現(xiàn)實(shí)意義12-13
  • 1.3 相關(guān)研究現(xiàn)狀13-19
  • 1.3.1 國(guó)外相關(guān)研究進(jìn)展13-15
  • 1.3.2 國(guó)內(nèi)相關(guān)研究進(jìn)展15-18
  • 1.3.3 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究評(píng)述18-19
  • 1.4 研究?jī)?nèi)容、思路及方法19-24
  • 1.4.1 研究?jī)?nèi)容19-21
  • 1.4.2 研究的主要方法21-22
  • 1.4.3 研究技術(shù)路線(xiàn)圖22-24
  • 2 相關(guān)基礎(chǔ)理論24-36
  • 2.1 瓦斯爆炸原理24-25
  • 2.2 災(zāi)害系統(tǒng)理論25
  • 2.3 風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)理論25-26
  • 2.4 粗糙集理論26-28
  • 2.5 支持向量機(jī)理論28-33
  • 2.5.1 支持向量機(jī)基本思想29
  • 2.5.2 支持向量機(jī)分類(lèi)原理29-32
  • 2.5.3 支持向量機(jī)回歸機(jī)32-33
  • 2.6 本章小結(jié)33-36
  • 3 煤礦瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建36-48
  • 3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取原則36-37
  • 3.1.1 科學(xué)性原則36
  • 3.1.2 系統(tǒng)性原則36
  • 3.1.3 可操作原則36
  • 3.1.4 定性與定量相結(jié)合36-37
  • 3.2 評(píng)價(jià)因素分析37-40
  • 3.2.1 孕災(zāi)環(huán)境的穩(wěn)定性38
  • 3.2.2 致災(zāi)因子的危險(xiǎn)性38-39
  • 3.2.3 承災(zāi)體的脆弱性39-40
  • 3.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的初步構(gòu)建40-42
  • 3.4 煤礦瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)篩選42-46
  • 3.4.1 粗糙集屬性約簡(jiǎn)模型42-43
  • 3.4.2 樣本數(shù)據(jù)收集43
  • 3.4.3 指標(biāo)篩選43-46
  • 3.4.4 決策規(guī)則的提取46
  • 3.5 指標(biāo)體系確定46-47
  • 3.6 本章小結(jié)47-48
  • 4 瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的建立48-54
  • 4.1 支持向量機(jī)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建48-51
  • 4.1.1 建模步驟48-49
  • 4.1.2 MATLAB平臺(tái)下的SVM算法實(shí)現(xiàn)49-51
  • 4.2 模型預(yù)測(cè)誤差的確定51
  • 4.3 煤礦瓦斯爆炸災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)等級(jí)的確定51-53
  • 4.4 本章小結(jié)53-54
  • 5 案例研究54-68
  • 5.1 數(shù)據(jù)收集54
  • 5.2 數(shù)據(jù)規(guī)范化54-57
  • 5.3 SVM風(fēng)險(xiǎn)分類(lèi)57-61
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)處理57-58
  • 5.3.2 參數(shù)選擇與優(yōu)化58-60
  • 5.3.3 SVM分類(lèi)訓(xùn)練模型的確立60-61
  • 5.3.4 SVM分類(lèi)結(jié)果分析61
  • 5.4 SVM回歸預(yù)測(cè)分析61-65
  • 5.4.1 修正測(cè)試樣本數(shù)據(jù)61
  • 5.4.2 參數(shù)選擇與優(yōu)化61-64
  • 5.4.3 SVM回歸網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練64
  • 5.4.4 回歸預(yù)測(cè)誤差分析64-65
  • 5.5 結(jié)果分析65
  • 5.6 對(duì)策與建議65-66
  • 5.7 本章小結(jié)66-68
  • 6 結(jié)論與展望68-72
  • 6.1 總結(jié)68-69
  • 6.2 展望69-72
  • 參考文獻(xiàn)72-76
  • 附錄:瓦斯爆炸風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)運(yùn)行代碼76-80
  • 致謝80-82
  • 在學(xué)期間主要成果82

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 李凡修;梅平;;煤礦安全評(píng)價(jià)的等效數(shù)值模型及應(yīng)用[J];礦業(yè)安全與環(huán)保;2009年01期

2 張愛(ài)然;羅新榮;楊飛;康與濤;;基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的瓦斯爆炸危險(xiǎn)性評(píng)價(jià)模型[J];黑龍江科技學(xué)院學(xué)報(bào);2008年01期

3 吳電軍;羅新榮;鄭永坤;王保朕;李國(guó)瑞;;基于危險(xiǎn)源理論的煤礦風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型研究[J];能源技術(shù)與管理;2010年01期

4 陳冰梅;樊曉平;周志明;李雪榮;;支持向量機(jī)原理及展望[J];制造業(yè)自動(dòng)化;2010年14期

5 田水承,李華,陳勇剛;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的掘進(jìn)面瓦斯爆炸危險(xiǎn)源安全評(píng)價(jià)[J];煤田地質(zhì)與勘探;2005年03期

6 賀曉剛;張人偉;王亮;馬志勇;;煤礦瓦斯爆炸的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)[J];煤礦安全;2006年09期

7 王q,

本文編號(hào):748117


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