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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。 相似文献
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基于模糊神经网络方法的信息系统安全风险评价研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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为解决高层建筑构造复杂、人员密度大、火灾触发因素繁多而造成高层建筑火灾安全评价困难的问题,本文提出基于PCA-FPP-BP神经网络的高层建筑火灾安全评价模型。首先运用主成分分析(PCA)对构建的高层建筑火灾安全评价指标降维处理,筛选主要信息;接着基于三角模糊数构建模糊评判矩阵,利用模糊优先规划(FPP)求解指标的权重值,减少主观的影响;最后考虑到指标间关系错综复杂彼此交叉和反馈的特性,选择BP神经网络对高层建筑火灾安全进行评价。通过工程案例证明该评价模型的实用性以及可靠性。 相似文献
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模糊神经网络技术在矿山安全评价中的适应性研究 总被引:6,自引:0,他引:6
我国矿山企业安全生产形势严峻,矿山安全一直是我国矿山企业急需解决的安全评价技术及其应用是预防和控制矿山灾害事故的重要内容.对国内外矿山安全评价理论和技术的研究进展进行了系统的论述,并对国内安全评价理论和技术的研究和应用过程出现的问题进行了分析,指出模糊神经网络技术在矿山安全研究中的可行性,为矿山安全管理和科学决策提供了一种新的思路. 相似文献
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基于人工神经网络理论的建筑物火灾安全评价研究 总被引:3,自引:2,他引:3
依据建筑物火灾危险性的影响因素,应用人工神经网络理论及系统安全方法,建立了建筑物火灾危险性的评价指标体系,该方法摆脱了评价过程中的随机性和参评人员主观上的不确定性及其认识上的模糊性等缺点,大大提高了准确性。为了验证评价模型的准确性,将该理论应用到某高校图书馆火灾危险性评价中,快速、准确地得到了安全评价结果,取得了满意效果,为建筑物防火设计以及安全管理提供了可行的依据。 相似文献
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基于BP神经网络的非煤地下矿山安全评价模型 总被引:3,自引:2,他引:3
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。 相似文献
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王起全 《中国安全科学学报》2010,20(2)
从风险管理的角度,针对航空工业企业安全系统的构成因素,对企业安全系统进行分析和深入研究。基于SHEL模型,通过引入人工神经网络评估方法,选择前馈型BP网络模型,建立网路结构,将企业事故风险系统划分人-硬件、人-软件、人-环境、人-人4个子系统和事故综合评估总系统,辅以DPS软件,以某航空企业为例,进行训练和测试,并分别进行拟合量化分析,得出量化的评估结果及该模型的适用性、可行性和有效性。为航空企业管理者切实改进和完善安全管理提供理论和技术支持。 相似文献
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神经元网络在安全评价中的应用 总被引:4,自引:2,他引:4
利用人工神经元网络进行安全评价可以克服传统的安全评价方法的缺点,提高安全评价方法的精确度和可靠性。笔者在BP神经网络基本原理的基础上,利用机会约束的思想建立了综合安全评价模型;运用反向传播算法和遗传算法对神经元网络进行训练;进而就系统综合安全评价模型进行求解,并对运用神经元网络进行综合安全评价的优点进行了分析。最后,通过对实例进行综合安全评价,得出计算结果,同时也证明将人工神经元网络应用于安全评价的可行性 相似文献
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基于BP网络的建筑安装施工现场安全综合评价的研究 总被引:2,自引:0,他引:2
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。 相似文献
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基于神经网络的安全评价指标重要度判定方法及应用 总被引:4,自引:4,他引:4
安全评价指标重要度判定对合理进行安全管理和有效采取安全对策具有重要意义,它是一个多指标非线性分类问题,很难用数学公式进行描述。以往的判定方法由于受人为因素及模糊随机性影响,准确性较低。神经网络作为一种新技术,具有非线性分类、人工智能的特点。基于此,提出了一种基于人工神经网络的安全评价指标重要度判定方法。该方法最大特点是直接从学习后的网络连接权重中提取评价指标重要度信息。讨论了网络的拓扑结构,以及如何从学习后的网络权重中提取评价指标重要度信息的方法。应用数理统计方法消除了网络学习初始权重对评价结果的影响。用一实例对提出的方法进行了验证,分析了网络隐含层节点数对判定结果的影响。实验表明,该方法具有很强的操作性和较高的准确性。 相似文献
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基于人工神经网络的矿井通风系统评价研究 总被引:8,自引:8,他引:8
以矿井通风系统的“安全可靠、经济合理”和其定义所包含的各项内容为依据,从矿井通风动力、通风网络、通风设施、通风质量、通风监测、防灾抗灾能力、通风电耗、通风能力8个方面,确立了16项矿井通风系统评价指标,建立了一个新的矿井通风系统评价指标体系。采用人工神经网络中的BP网络算法,在VisualC++6.0平台上研制开发了矿井通风系统评价BP网络模型的计算机程序。并经过实际生产矿井检验,预测结果与实际完全吻合,说明了笔者所确定的矿井通风系统评价指标体系可以反映矿井通风系统的状况,所采用的BP网络算法正确,可以用来指导实际工作。该计算程序简单,易于操作,有一定的推广应用价值。 相似文献