基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型

针对非煤地下矿山安全评价的复杂性和非线性特性,BP神经网络对非线性动态系统较强的适应性,提出并建立了一种基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型。为提高该模型的可靠性,结合非煤地下矿山生产工艺特点,提出了一套便于统计和赋值的安全评价指标体系;确定了BP神经网络结构和评价结果表征方法;为提高BP神经网络算法的收敛速度和稳定性,对标准BP算法进行有效改进;通过实例运算验证了该模型的可行性。基于BP神经网络的安全评价模型为评价非煤地下矿山安全管理现状及水平提供了可操作的方法,为矿山有关部门提供了科学安全管理的依据。     

基于主成分分析和BP神经网络的综合安全评价模型

提出了基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型.利用主成分分析法的数据降维功能对评价指标进行特征提取,选用合适的主成分作为神经网络的输入,构建网络拓扑结构.在建立多层次道路危险货物运输企业安全评价指标体系的基础上,采用MATLAB对企业安全现状进行实证仿真分析.结果表明,基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型的评价结果优于其他评价模型.研究表明,本文得到的综合模型能够更加客观、准确地反映评价对象的实际情况.     

基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究

为提高信息系统安全风险评价的准确性,提出基于模糊神经网络的信息系统安全风险评价模型。该模型利用模糊理论隶属度反映各因子的相对状态,对模糊性具有很高的识别精度。将风险因子模糊隶属度矩阵输入BP神经网络中,增加了它对模糊性的识别能力。通过非线性分析处理的BP神经网络进行学习和测试,得到输出风险评价等级。实例分析结果证明算法的应用性。误差分析结果证明了模型的有效性。检验结果表明,模糊神经网络模型的识别精度高于单一的模糊评价模型和神经网络模型。     

基于支持向量机的化工工艺安全评价模型构建及优化研究*

为解决现阶段基于风险分级的安全评价方法仍存在着高维数据处理不当、评价智能化程度不高等问题,创建支持向量机的安全评价模型,利用核函数解决安全评价因子分类问题,粒子群算法（PSO）寻找最适合模型的正则项C,进一步提升安全评价模型的正确率,形成适用高维数据的化工工艺安全评价方法。研究结果表明:该模型与经典支持向量机模型和BP神经网络评价模型相比具有更高的正确率,研究结果对借用机器学习来创新安全评价理论及工程应用具有现实意义及理论价值。     

基于人工神经网络理论的船舶动力装置安全综合评价模型

为提高船舶动力装置安全综合评价水平，依据人工神经网络的基本原理，分析了BP神经网络模型的基本原理和优化策略，将其应用于船舶动力装置的安全评价之中。提出了基于神经网络理论的船舶动力装置综合安全评价模型及实现方法，并以实例论证了此方法的可行性。     

基于小波神经网络的事故隐患危险性评价

提出了基于小波神经网络的事故隐患危险性评价方法,建立了小波神经网络模型.以事故隐患危险性评价指标为输入节点,以评价结果作为输出节点,对兴隆庄煤矿的安全状况进行了评价,比较误差得出此方法优于BP网络评价.     

基于PCA-RBF的高校学生宿舍火灾安全评价及应用

为减少我国高校学生宿舍火灾隐患,采用PCA-RBF神经网络模型进行高校学生宿舍火灾安全评价.首先,获取高校学生宿舍火灾发生的主要影响因素,建立火灾安全评价指标体系.进而引入智能化评价方法,构建了基于径向基函数神经网络(Radial Basis Function Neural Network,RBF)的高校学生宿舍火灾安全评价模型.同时,为避免评价指标的冗余性和神经网络评价中维数爆炸的局限性,引入主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对指标体系进行降维处理.最后,通过实例分析验证该评价模型的可行性和有效性.结果表明,引入主成分分析方法有效解决了 RBF神经网络在高校学生宿舍火灾安全评价上存在的多种局限性问题.     

深度置信网络算法在公路边坡工程安全评价中的运用

针对传统边坡工程安全评价方法无法对边坡稳定性进行符合实际情况下工程安全评价的问题,提出一种基于深度置信网络(Deep Belief Networks, DBN)算法的公路边坡工程安全评价方法。首先,使用MATLAB建立模型;然后,对基于DBN算法的边坡稳定性安全评价方法进行研究;最后,使用DBN算法在莆炎高速公路项目中进行公路边坡工程安全评价。结果显示：(1)与反向传播(Back Propagation, BP)神经网络相比,DBN模型得到的预测值误差更小,精度更高,计算复杂度更低、可扩展性更强;(2)在实际工程中,DBN算法能够有效地对众多非线性因素共同作用下的公路边坡进行符合实际的安全评价。     

基于AHP-模糊综合评价集成法的氧枪系统综合安全评价

在转炉炼钢过程中氧枪系统出现故障易导致钢水喷溅爆炸。为了有效预防转炉炼钢氧枪系统发生事故,综合考虑层次分析法(AHP)和模糊综合评价方法的优缺点,应用AHP-模糊综合评价集成分析法对氧枪系统的安全性进行深入研究。首先建立了氧枪系统综合安全评价指标体系,然后采用层次分析法确定了指标体系中各级指标的权重,利用模糊理论建立了氧枪系统综合安全评价模糊数学模型,同时根据建立的指标体系和模糊综合安全评价模型对某炼钢厂转炉炼钢氧枪系统进行评价。评价结果表明,利用基于AHP-模糊综合评价集成分析法对转炉炼钢氧枪系统进行综合安全评价是可行的。该转炉炼钢车间氧枪系统的综合安全等级为"较安全",但还需加强联锁装置的检维修工作,健全安全生产责任制度和安全教育培训制度,并定期对预案进行演练和评估,以保证氧枪系统的安全运行。     

改进粒子群神经网络在煤矿安全评价中的应用

基于改进粒子群的神经网络基本原理,综合考虑煤矿安全评价的各项指标,建立了一个综合型的评价模型。该模型的方法以神经网络为基础,用改进粒子群算法来寻找最佳平衡的惯性权值,提高神经网络训练速度和精度。实践证明,模型具有改进粒子群算法的全局寻优能力和神经网络的广泛映照能力,有很强的预测能力,为煤矿安全评价提供了重要的途径。