本文關(guān)鍵詞：粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的物探作業(yè)風(fēng)險評估模型的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：石油與天然氣開采的前提就是需要物探公司通過相關(guān)工作來確定油氣層的位置、估算含量以及開采難度。然而物探施工作業(yè)因其施工環(huán)境多在野外,并且作業(yè)危險性高、施工困難等特點,在施工過程中存在大量的隱患,一旦這些因素導(dǎo)致相應(yīng)的事故發(fā)生,就會造成人、財、物以及環(huán)境等受到傷害或破壞,影響石油與天然氣的開采。為了減少施工作業(yè)過程中事故的發(fā)生,本文將粗糙集與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來構(gòu)建了一個風(fēng)險評估模型,該模型的作用是保證施工作業(yè)過程中的安全狀況得到有效監(jiān)管。本文主要完成以下幾個方面的工作：(1)研究基于屬性依賴度或基于信息熵來計算屬性重要度的不完備性,將屬性的依賴度和信息熵結(jié)合起來構(gòu)建了一個新的屬性重要度。蟻群優(yōu)化算法作為現(xiàn)代組合優(yōu)化領(lǐng)域中比較成熟的算法,在解決NP-Hard問題方面有很大的優(yōu)勢,因此本文將構(gòu)建的屬性重要度作為蟻群優(yōu)化算法的啟發(fā)式信息設(shè)計了基于蟻群優(yōu)化算法的屬性約簡算法。(2)以實驗室為某鉆探公司開發(fā)的“施工作業(yè)現(xiàn)場安全監(jiān)管預(yù)警系統(tǒng)”項目為依據(jù),根據(jù)物探施工作業(yè)過程中出現(xiàn)的違章隱患,從人和物的角度出發(fā)構(gòu)建了一個影響物探施工作業(yè)安全情況的三層指標(biāo)體系。根據(jù)指標(biāo)體系中的第三級指標(biāo)當(dāng)天的發(fā)生次數(shù)以及當(dāng)天的事故復(fù)雜情況來構(gòu)建數(shù)據(jù)集,并使用設(shè)計的基于蟻群優(yōu)化算法的屬性約簡算法對數(shù)據(jù)集進(jìn)行約簡。(3)根據(jù)約簡結(jié)果以及事故的傷亡程度所對應(yīng)的風(fēng)險等級,來構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和輸出層,并根據(jù)輸入層和輸出層神經(jīng)元的個數(shù)采用試湊法確定了網(wǎng)絡(luò)的隱含層的神經(jīng)元數(shù)量范圍；然后采用訓(xùn)練樣本對不同神經(jīng)元個數(shù)所對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練,選擇網(wǎng)絡(luò)誤差最低的網(wǎng)絡(luò)所對應(yīng)的神經(jīng)元數(shù)量作為最終建立模型中網(wǎng)絡(luò)隱層神經(jīng)元的數(shù)量；最后采用測試數(shù)據(jù)對建立的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行驗證,保證模型的可行性。(4)采用C#程序設(shè)計語言實現(xiàn)了所建立風(fēng)險評估模型。
【關(guān)鍵詞】：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 粗糙集 風(fēng)險評估模型 屬性約簡 物探作業(yè) 蟻群優(yōu)化
【學(xué)位授予單位】：西南石油大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：P631;TP18
【目錄】：

• 摘要3-4
• abstract4-7
• 第1章 緒論7-12
• 1.1 研究背景7-8
• 1.2 研究意義8
• 1.3 國內(nèi)外風(fēng)險管理研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3.1 國外風(fēng)險管理研究現(xiàn)狀8-9
• 1.3.2 國內(nèi)風(fēng)險管理研究現(xiàn)狀9-10
• 1.4 本論文的主要研究內(nèi)容10-12
• 1.4.1 主要研究內(nèi)容10-11
• 1.4.2 論文結(jié)構(gòu)11-12
• 第2章 相關(guān)理論基礎(chǔ)12-26
• 2.1 風(fēng)險評估理論12-15
• 2.1.1 風(fēng)險評估流程12-13
• 2.1.2 常用的風(fēng)險評估方法13-15
• 2.2 粗糙集理論15-18
• 2.2.1 粗糙集理論的基本概念15-17
• 2.2.2 屬性的約簡17-18
• 2.3 蟻群優(yōu)化算法18-20
• 2.3.1 蟻群優(yōu)化算法的原理18
• 2.3.2 蟻群優(yōu)化算法的數(shù)學(xué)描述18-20
• 2.3.3 蟻群優(yōu)化算法的流程20
• 2.4 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論20-25
• 2.4.1 人工神經(jīng)元模型21-22
• 2.4.2 常用的激活函數(shù)22-23
• 2.4.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)23
• 2.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型23-24
• 2.4.5 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對物探作業(yè)風(fēng)險評估的可行性24-25
• 2.5 本章小結(jié)25-26
• 第3章 基于蟻群優(yōu)化算法的屬性約簡算法26-33
• 3.1 知識的信息表示26-27
• 3.2 屬性重要度的不完備性27-30
• 3.3 完備的啟發(fā)式信息30-31
• 3.4 約簡算法31-32
• 3.5 本章小結(jié)32-33
• 第4章 物探施工作業(yè)風(fēng)險評估模型的構(gòu)建33-45
• 4.1 風(fēng)險評估的影響因素33-35
• 4.2 風(fēng)險評估模型的構(gòu)建35-41
• 4.2.1 粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的可行性36
• 4.2.2 粗糙集理論在風(fēng)險評估模型中的應(yīng)用36
• 4.2.3 物探施工作業(yè)風(fēng)險評估模型36-37
• 4.2.4 風(fēng)險評估模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計37-41
• 4.3 風(fēng)險評估模型的驗證41-44
• 4.4 本章小結(jié)44-45
• 第5章 物探施工作業(yè)風(fēng)險評估模型的程序設(shè)計45-52
• 5.1 粗糙集模塊的程序設(shè)計45-48
• 5.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊的程序設(shè)計48-51
• 5.3 本章小結(jié)51-52
• 第6章 總結(jié)及展望52-53
• 6.1 總結(jié)52
• 6.2 展望52-53
• 致謝53-54
• 參考文獻(xiàn)54-57
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及科研成果57

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  本文關(guān)鍵詞：粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相融合的物探作業(yè)風(fēng)險評估模型的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：477782