基于物元分析与PCA的部队汽车分队安全评价模型

为改善部队汽车分队的安全状况,建立了基于主成分分析与BP神经网络的部队汽车分队安全评价模型。在利用层次分析法建立分队系统的安全评价指标体系的基础上,将专家作为样本,进行物元分析,两者联合确定指标权重,进而得到相对客观的评价样本。对样本提取主成分,使输入变量降维且相互独立,以提高网络训练和预测效果。结果表明,其预测精度优于不采用主成分分析的BP网络模型,且相对误差在4%以内,模型具有可行性。因此,结合了物元分析与主成分分析的BP网络耦合模型能更加客观、准确地评价和预测被评价对象的实际安全状况。     

基于PCA和BP神经网络边坡稳定性分析

基于影响边坡稳定性各因素之间具有一定的相关性和边坡工程是一个非线性、不确定的动态过程等这些特征,首次应用主成分和BP神经网络的原理和方法,建立了边坡稳定性评价模型,并应用SPSS软件对影响因素进行分析并确定主成分,应用Matlab71神经网络工具箱对一些边坡样本进行训练仿真。对比了经过主成分分析和未经过主成分分析评价结果,结果表明,经过主成分分析的BP神经网络评价精度更高,相对误差更小。表明了建立主成分和BP神经网络评价模型具有较好的可行性和适用性。     

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.     

基于BP神经网络的民航机场安全预警研究

在完善、改进已有民航机场安全预警指标体系及其指标值的基础上,突破民航机场传统的危险预警模式,建立基于BP神经网络的民航机场安全预警模型.采用SPSS主成分分析法对模拟数据进行预处理,基于MATLAB软件实现网络模型的训练与检测,从而实现安全预警.研究表明此模型是可行有效的,可为研究机场安全预警问题提供新的思路和方法.     

基于神经网络理论的炼钢企业安全评价研究

介绍了神经网络的基本原理,对反向传播算法神经网络(Back Propagation Algorithm Neural Network,简称BP神经网络)模型结构和模型基本算法进行了研究,并在此基础上针对炼钢企业建立了基于神经网络理论的安全评价模型.通过将神经网络理论的安全评价方法与传统安全评价方法比较,说明了基于神经网络理论的炼钢企业安全评价方法是可行的.     

基于SKPCA与NEAT算法的煤与瓦斯突出危险性预测

针对煤与瓦斯突出预测精度不足的问题,为了减少突出灾害的危害,提出了基于稀疏核主成分分析法(SKPCA)与增强拓扑神经进化算法(NEAT)的煤与瓦斯突出危险性预测方法.通过核主成分分析法对突出非线性数据进行降维,然后对主成分数据进行稀疏化,减少原始数据中不重要元素对降维后主成分的影响.搭建增强拓扑神经进化网络(NEAT)预测模型,采用进化算法同时优化神经网络的权值和拓扑结构,得到最佳神经网络预测模型.将处理后的主成分数据输入模型预测突出危险指数,结果表明,该方法危险等级预测准确度达到98％,SKPCA-NEAT模型在煤与瓦斯突出预测上相比PCA和BP神经网络具有优势.     

基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究

针对目前我国建筑安装施工现场安全评价技术的不成熟和欠科学性的现状 ,笔者分析和综合了目前安全评价技术 ,结合建筑业特点 ,提出了基于BP神经网络的建筑安装施工现场安全评价方法 ,并对该评价模型的原理、方法及算法进行了研究。首先 ,结合建筑安装施工现场安全生产的特点建立评价指标体系 ,随后 ,运用层次分析法确定指标及准则层的权重 ,并运用模糊综合评价法生成评价样本集 ,最后 ,利用样本集训练BP网络 ,待误差满足要求后 ,即可运用训练成功的BP神经网络进行安全评价。     

基于主成分分析法的危险货物运输企业安全评价

为更准确地评估危险货物运输企业安全等级以降低其运输风险,提出基于主成分分析法(PCA)的危险货物运输企业BP神经网络安全评价模型;在从人-机-物-环境-管理角度构建危险货物运输企业安全评价指标的基础上,分别利用该模型和其他3种模型对3家实例企业进行仿真评价和对比分析。结果表明,该模型的评价结果与期望值间的相对误差约为0.5%～1.2%,计算精度优于其他模型,且具有计算量小等特点。     

基于神经网络的供电企业安全文化评价研究

安全文化建设在保证企业安全生产经营中起着重要的作用。电力是国民经济的基础,为了对供电企业安全文化建设有更加全面的认识和评估,促进企业安全生产,结合供电企业安全文化特点,建立了符合供电企业实际的全面客观的安全文化评价指标,并且利用主成分分析法和BP神经网络相结合的数学模型对供电企业安全文化状况进行评价。通过利用EXCEL,SPSS和MATLAB等软件,结合具体实例,可以方便直观的验证方法的有效性和科学性,为督促供电企业加强安全文化建设提供依据。     

含硫气井完整性风险等级预测研究

为保证含硫气井在开发过程中安全高效生产,提出一种基于主成分分析(PCA)和BP神经网络的含硫气井完整性风险等级预测模型。首先,采用Bow-tie方法得到含硫气井完整性失效风险因素,通过模糊评价法对风险因素进行量化处理;然后,利用PCA提取综合指标,并结合BP神经网络得到预测模型,进而得到风险等级。研究结果表明:通过PCA能使BP神经网络的输入数据由28个减少至4个,所建模型的风险等级预测精度高于未经PCA的BP神经网络;通过PCA与BP神经网络结合的预测模型可识别含硫气井开发过程中完整性失效的风险因素,完善了含硫气井风险等级预测技术。