基于小波神经网络的矿井安全综合指标评价方法分析

通过参考不同的矿井安全评价体系,文章构建了一套新的矿井安全评价应用研究体系,给影响矿井安全关键因素赋予不同的权值,引入到小波神经网络方法中去。小波神经网络是结合小波分析和神经网络思想构建的一种新型神经网络模型,提出了一种构建指标和它们的权重的实践方法,并且讨论了使用小波神经网络方法评价矿井安全的原理。小波神经网络方法是一种极好的矿井安全的综合评价方法。     

基于神经网络理论的矿井安全管理评价

文章在研究神经网络理论的基础上,结合矿井安全管理的实际情况,建立了一个基于神 经网络理论的矿井安全管理评价模型,能够使评价结果更加客观可信。     

矿井自然安全条件安全程度的模糊综合评价

针对矿井自然安全条件安全程度与煤矿安全管理的工作模式,结合模糊数学综合评价的方法提出了矿井自然安全条件安全程度模糊综合评价模型并应用于实例.     

矿井安全管理有效性评价

针对当前各大煤矿存在的安全问题,借用数据包络分析理论,提出了矿井安全的管理有效性评价.此种评价旨在打破传统的排序评价,从管理角度探讨怎样改善矿井的安全,保障矿工权益.管理有效性评价结果反映出各矿在提高矿井安全时付出的实质性努力,能够给煤矿管理决策者制订安全生产方案时提供理论依据.     

矿井内因火灾的安全评价研究--基于熵值法和突变理论

针对矿井内因火灾的突发性、不确定性和高危害性等特点,提出熵值法和突变理论相结合的矿井内因火灾安全评价方法。选取人、物、环境和管理4个方面的因素建立了4级共20个评价指标的矿井内因火灾安全评价指标体系,运用熵值法判断各个指标的权重,利用突变级数法计算突变级数值,避免了单一熵值法主观人为赋权的弊端。以陕西省红石岩煤矿为例,运用该评价方法对其进行了内因火灾安全评价,其评价结果符合该矿井的安全状况,验证了该评价方法的可行性、实用性。     

BP算法在矿井通风系统评价中的应用

矿井通风系统安全评价是矿井通风安全现代化管理的重要内容。根据煤矿通风系统安全评价指标体系建立原则,建立多因素控制的煤矿安全评价BP人工神经网络模型。在此基础上,运用Matlab编制BP网络程序对网络进行训练,建立煤矿通风系统BP网络安全评价模型。预测结果表明,应用BP神经网络进行通风系统安全评价,网络收敛性满足要求,评价精度比较高。     

煤矿本质安全管理评价的AHP数学模型及应用

为了判断煤矿本质安全管理的优劣,根据煤矿安全管理的基本原理,设计了用于评价煤矿安全生产的指标体系,并利用层次分析法,建立煤矿本质安全管理综合评价指标体系的数学模型,依据煤矿企业的特点选择6个准则层、21个指标作为评价等级.评定级别为4级:本质安全型矿井Ⅰ、本质安全型矿井Ⅱ、本质安全型矿井Ⅲ和非本质安全型矿井.应用层次分析法对煤矿本质安全管理体系进行综合安全性评价,可以将定性的问题进行定量评价,合理地反映煤矿本质安全管理的现状,便于各个煤矿根据评价结果采取相应的措施,提高煤矿本质安全管理的安全生产水平.     

矿井安全管理水平横向评价方法的研究

<正> 一、引言 正确评价一个煤矿企业管理部门所属各矿井安全管理水平的高低以及相互间的差距,不仅有助于加强矿井自身的安全管理,提高企业的安全意识。而且还能为企业管理部门考核矿井的安全管理水平和对企业实行月、季、年度奖励提供一种依据。特别是企业升级和现代化矿井建设等活动的开展,对正确评价煤矿企业安全管理提出了更高的要求。 由于煤矿生产情况和自然条件复杂,决定了它客观上有发生某些灾害、危险的可能。为了保证安全生产,就需要在正确     

基于BP神经网络的矿井通风安全评价系统的设计

由于矿井通风系统安全评价的常用方法存在着指标权重标准不统一的问题,往往使评价结果带有主观性,构建了基于BP神经网络的矿井通风安全评价模型,它超强的非线性逼近能力可以提高评价结果的客观性.为了提高矿井通风安全评价的自动化水平,基于ADO和ActiveX技术,利用数学分析软件Matlab和数据库管理系统SQL Server 2000,在VB环境下开发出简易直观的评价系统.     

基于熵权物元可拓的矿井火灾安全评价

基于矿井火灾成因分类和矿井实际情况,提出了矿井火灾评价指标体系,将熵权法融入到物元可拓理论中,建立矿井火灾安全评价的熵权物元评价模型,并采用该模型对贵州省某5个矿井进行评价;结果表明5个矿井火灾安全等级的加权最大关联度分别为0.30、0.16、0.19、0.15、0.29,对应得到的矿井火灾安全等级与矿井实际情况相符,论证了该模型的可行性。     

Analysis on evaluation ability of nonlinear safety assessment model of coal mines based on artificial neural network

Based on the integration analysis of goods and shortcomings of various methods used in safety assessment of coal mines, combining nonlinear feature of mine safety sub-system, this paper establishes the neural network assessment model of mine safety, analyzes the ability of artificial neural network to evaluate mine safety state, and lays the theoretical foundation of artificial neural network using in the systematic optimization of mine safety assessment and getting reasonable accurate safety assessment result.     

蚁群神经网络在煤矿安全评价中的应用

煤矿安全评价是预防和控制煤矿灾害事故的重要内容。将蚁群算法和神经网络结合起来,用蚁群算法来训练神经网络的权值,建立了基于蚁群算法的神经网络安全评价模型,并将其应用于煤矿安全评价。经实践证明,该模型具有神经网络广泛映射能力和全局收敛的性能。     

对煤矿安全评价的几点浅见

煤矿安全评价是煤矿安全管理的核心，其主旨在于充分揭示煤矿生产系统中存在的危险性及其事故发生的可能性，为控制事故的发生提供有力的依据。结合煤矿实际情况，本文讨论了煤矿安全评价的基本原则、依据、程序性以及在煤矿安全评价中应该注意的问题。希望有助于推动煤矿安全评价的科学化、规范化，提高煤矿安全管理水平。     

基于神经网络的矿井安全预测方法

矿井生产系统是一个涉及很多因素的复杂系统,各种自然因素、机器因素与人工因素并存,又受到气体、煤尘等环境因素的影响,不同因素之间还存在相互关联。因此,煤矿安全预测是一个典型的非线性问题。神经网络是一个典型的非线性动力学系统,能够利用历史的训练样例对未来趋势进行准确的预测,非常适于解决矿井安全预测问题。文章提出了将神经网络用于该问题的想法,并分析了可行性。     

基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统

提出一种基于人工神经网络和模糊诊断技术的煤矿安全预测系统,并建立了系统的结构图。该系统结合了人工神经网络和模糊诊断技术的优点,其利用人工神经网络解决非线性问题的优势对数据进行处理,利用模糊诊断技术和经验数据做出安全预测,并给出了安全预测系统的运行流程图和各部分的设计方法。根据算例采用MATLAB进行了仿真验证,结果表明,该系统可以实现对敏感数据的提取和处理,可实现对煤矿安全的准确预测。     

黑龙江省煤矿安全设备制造业现状分析与建议

文章分析了黑龙江省煤矿安全生产的形势,对黑龙江省煤矿安全设备制造业及企业的现状进行了全面分析,通过可行性分析认为黑龙江省煤矿安全设备制造业可行性较强,具有一定的优势,市场前景广阔,最后从政策、政府、技术支持等6个方面提出了发展建议。     

“安全互检双向考核”对于煤矿安全生产的作用

在对煤矿企业的管理工作中,安全管理工作占据着十分重要的地位。但是,在当前煤矿企业安全管理工作中,对煤矿企业的安全管理工作方式较为单一,安全监督检查手段不够丰富。结合当前煤矿安全检查手段,通过分析煤矿企业间开展“安全互检、双向考核”工作,为煤矿企业的安全检查工作提供建议,以满足煤矿企业安全检查需求,改变以往煤矿安全管理中存在的问题。     

Research on safety assessment of gas explosion hazard in heading face based on BP neural network

Introduction Gas explosion hazard is the most dangerous haz-ard and always the archenemy of safety production in coalmine, and it becomes the essential problem of safety production in coalmine at present. It is neces-sary to identify and assess gas explosion hazard be-cause gas accumulates frequently and it is apt to ex-plode in many places of coalmines especially in head-ing face. Statistically, gas explosion in heading face accounts for about 60%~70% of the total gas explo-sion accident[1]. …     

煤矿安全量化管理系统设计

为了提高煤矿安全生产管理水平,通过分析煤矿安全管理现状,结合安全量化管理方法,提出以安全量化管理系统来解决煤矿当前安全管理所面临的问题。确立了系统设计目标和设计思路,设计了系统总体架构和功能结构,对综合治理主要模块、PDCA循环管理应用、智能分析、安全评估等重要环节进行了详细论述,并指出了软件开发的主要技术路线。该系统以人为本,充分运用PDCA循环管理方法,通过贯通监测监控、隐患闭环管理、“三违”管理等安全生产管理“点”,构建煤矿安全生产管理“面”,并可通过安全管理评估指导现场工作,是煤矿提高安全管理水平的重要信息化手段之一。