BP评价模型煤矿安全管理论文【推荐3篇】
BP评价模型煤矿安全管理论文 篇一
煤矿安全是我国煤炭行业发展的重中之重，也是保障矿工生命安全和煤矿设施稳定运行的基础。为了提高煤矿安全管理水平，许多研究学者提出了各种各样的评价模型。本文将重点介绍BP（Back Propagation）评价模型在煤矿安全管理中的应用，以期提供一种全面有效的评价方法。
BP评价模型是一种基于人工神经网络的模型，它通过学习和训练，能够自动从大量的数据中提取出特征，并进行分类和预测。在煤矿安全管理中，我们可以将各项指标作为输入节点，将煤矿安全等级作为输出节点，通过BP模型进行训练和学习，最终得到一个准确可靠的安全评价结果。
首先，我们需要确定评价指标。在煤矿安全管理中，常用的指标包括事故发生率、煤尘浓度、瓦斯浓度、通风系统效果等。这些指标反映了煤矿的安全状况和管理水平，是评价煤矿安全的重要依据。
其次，我们需要收集并整理相关数据。这些数据可以从煤矿的监测系统和安全管理部门获取，包括历年的事故数据、监测数据、管理措施等。这些数据将成为BP模型学习和训练的基础。
然后，我们可以利用BP模型进行训练和学习。首先，我们需要将数据进行预处理，包括数据的归一化、特征选择等。然后，将数据分为训练集和测试集，通过训练集进行BP模型的学习和调整参数。最后，通过测试集对模型进行验证和评价，得到一个准确可靠的安全评级结果。
最后，我们可以利用BP评价模型进行煤矿安全管理。通过不断收集和更新数据，对煤矿的安全状况进行评价和监测，及时发现和解决安全隐患，提高煤矿的安全管理水平。
综上所述，BP评价模型在煤矿安全管理中具有重要的应用价值。它能够通过学习和训练，从大量的数据中提取出特征，并进行分类和预测，为煤矿安全管理提供了一种全面有效的评价方法。通过BP模型的应用，我们可以提高煤矿的安全管理水平，保障矿工生命安全和煤矿设施稳定运行。
BP评价模型煤矿安全管理论文 篇二
煤矿安全是我国煤炭行业发展中的重要问题，也是社会关注的焦点。为了提高煤矿安全管理水平，许多研究学者提出了各种各样的评价模型。本文将介绍BP（Back Propagation）评价模型在煤矿安全管理中的应用，并探讨其优缺点，以期为煤矿安全管理提供一种有效的评价方法。
BP评价模型是一种基于人工神经网络的模型，它通过学习和训练，能够自动从大量的数据中提取出特征，并进行分类和预测。在煤矿安全管理中，我们可以将各项指标作为输入节点，将煤矿安全等级作为输出节点，通过BP模型进行训练和学习，最终得到一个准确可靠的安全评价结果。
与传统的评价方法相比，BP评价模型具有以下优点：首先，它能够自动从大量数据中提取出特征，并进行分类和预测，减少了人工评价的主观性和误差。其次，它能够处理多个指标之间的复杂关系，将各项指标综合考虑，得出一个综合的安全评价结果。最后，它具有较高的准确性和可靠性，能够为煤矿安全管理提供一个全面有效的评价方法。
然而，BP评价模型也存在一些缺点。首先，由于BP模型的训练和学习需要大量的数据，对数据的要求较高，因此在实际应用中可能面临数据收集和处理的困难。其次，BP模型的训练和学习时间较长，需要耗费较多的计算资源和时间。最后，BP模型对初始参数的选择较为敏感，不同的初始参数可能得到不同的结果，因此需要进行多次实验和调整。
综上所述，BP评价模型在煤矿安全管理中具有一定的应用价值，它能够通过学习和训练，从大量的数据中提取出特征，并进行分类和预测，为煤矿安全管理提供了一种全面有效的评价方法。尽管BP模型存在一些缺点，但通过合理应用和改进，可以克服这些问题，提高煤矿的安全管理水平，保障矿工生命安全和煤矿设施稳定运行。
BP评价模型煤矿安全管理论文 篇三
BP评价模型煤矿安全管理论文
1煤矿安全评价指标体系建立
1.1煤矿安全评价等级设置
本文数据来源于山西省煤矿工业管理局提供的
2煤矿安全评价数据标准化
根据综合评价的目标取向不同，本文将指标按照其变化方向分为两类：正向指标和逆向指标。正向指标（如效益型的、产出型指标）是指那些能够随着指标值增大而对综合评价结果起积极作用的指标；逆向指标（如成本型的、投资型指标）是指那些随着指标值增大而对综合评价结果起消极作用的指标。在对对象系统进行综合评价的过程中，不同指标的量纲之间具有明显差异，需要对对象系统的各指标值做标准化处理，以消除不同指标之间的量纲差异。
3煤矿安全评价指标赋权
3.1基于因子分析法的'客观赋权
本文从监测数据中整理出20组初始实例样本数据，作为安全风险评价模型的原始数据。通过因子分析法，结合MATLAB软件进行统计计算，得到影响煤矿安全的主要影响因素。主要安全影响因素对于安全评价结果的影响力，可依据主成分累计贡献率从大到小排序，依次为：危险作业场所比例，设备维修保养合格率，设备完好率，作业人员培训比例，顶板管理难易程度，安全管理人员管理能力，风量供需比，采掘工作面富水系数，技术人员技术素质，平均瓦斯涌出量，作业人员工作能力。
3.2基于层次分析法的主观赋权
层次结构通常可分为目标层、准则层和方案层。目标层为安全评价，准则层按照人—机—环境分为三层，方案层为因子分析法确定的11个主要影响因子。
4煤矿安全评价模型检验
将5组用于模型检验的样本数据分别带入煤矿安全评价模型，评价结果。模型对煤矿安全等级分类基本准确，结合主成分分析法中的得分计算，不仅可以对煤矿进行安全评价，并且可以得到诱发安全事故的主要影响因素。
5结论
（1）提出基于因子分析法和层次分析法的主客观组合赋权方法，较为客观、全面的评价了矿井安全指标在安全评价体系中的影响能力。
（2）将专家经验存储在BP神经网络中，并通过大量现场数据进行学习，可以实时修正由于环境等现场条件变化带来的评估误差，使结果尽可能的符合实际情况，为安全评价提供科学、准确的依据。
（3）本文提出的基于BP神经网络和组合赋权的煤矿安全评价模型有助于树立煤矿安全管理的规范性、权威性、公正性和责任性，对大力推动煤矿安全评价工作的开展和管理，提高企业的安全投入决策和安全效益水平，减少事故特别是重大事故的发生具有重要意义。
