基于人工神经网络的煤矿安全评估模型研究.pdf

维普资讯 第 lO卷第 1期 工 业 工 程 V01．1ONo．1 2007年 1月 IndustrialEngineeringJournal January2007 基于人工神经网络的煤矿安全评估模型研究 黄辉宇 ，李从东2 (1．天津大学 管理学院，天津 300072；2．暨南大学 管理学院，广东 广州510632) 摘要：针对现有煤矿安全程度评估方法存在的不足，探讨了一种基于人工神经网络的煤矿安全程度评估模型。阐述 了这一方法的优点 ，并对其构建过程进行了详细分析。结合实例说明了其应用 ，结果表明使用人工神经网络方法对 煤矿安全程度进行评估 ，能取得比较理想的评估效果。 关键词 ：煤矿；安全程度评估；人工神经网络 中图分类号：C931 文献标识码：A 文章编号 ：1007-7375(2007)01-0112-04 Research ontheM odelforSafetyGradeEvaluationofCoal M ines basedonArtificialNeural Networks HUANGHui—yu ，LICong—dong (1．SchoolofManagement，Ti柚jinUniversity，Tianjin300072，China； 2．SchoolofManagement，JinanUniversity，Guangzhou510632，China) Abstract：Inview oftheweaknessofexistingevaluationmehtodsforsafetygradeofcoalmines，anew one basedonartificialneuralnetworksisinvestigated．Theadvantagesofhtismodelaredescribednadhtecon— struttingprocessisalsoexpounded．Finally，hteapplicationisillustratedwiht na example．Itisfoundhtat htenew methodiseffective． Keywords：coal mines；artificial neural newtorks；safetyrgadeevaluation 对煤矿安全程度进行评估是一项基础而重要的 不见得一定合适；3)不同规模不同年代不同所有制 工作，但同时也是一项复杂而困难的工作。随着各 形式的煤矿有其 自身的特点，使用相同的模型带来 种理论和技术手段的发展、完善和应用，新的评估方 的误差会比较大。总之，煤矿安全受到人、机、物、环 法也不断出现，如指数评估方法、概率风险评估法、 境等诸多因素影响，常常表现为各种各样确定或不 综合评估方法、人工智能法等 ¨J。其趋势是由传统 确定的、非线性的、已知或未知的信息。如何在煤矿 的定性分析发展为定性与定量相结合并使整个评估 安全程度评估中准确地表达这些信息一直是人们探 过程定量化。不过这些方法都想利用一个数学模型 索和讨论的问题。 (或者一个或几个公式)，根据对各安全因素的评分， 近年来，人工神经 网络 (ArtificialNeuralNet— 计算出煤矿安全的总体评分，从而确定煤矿安全状 works，ANN)在很多领域得到了广泛的应用，且取得了 况等级。这就存在如下问题：1)该数学模型与实际 显著的成果。本文将建立一个基于人工神经网络的