AHP-RBF神经网络在煤矿安全风险评价中的应用

煤矿生产的复杂性导致煤矿事故具有动态、随机、模糊的特性,而且影响煤矿安全风险等级的指标众多,风险等级与风险指标之间呈现出复杂的非线性关系。传统的BP神经网络评价方法的准确率低,本文提出一套新的煤矿安全风险评价方法。首先建立煤矿安全风险指标体系,然后利用AHP确定各风险指标权重,并对其进行重要性排序,最后将RBF神经网络作为评价工具,建立基于AHP-RBF神经网络的煤矿安全风险评价模型。通过案例分析表明该模型能够科学有效的对煤矿安全状况进行评价。