基于BP神经网络法的煤矿安全评价系统研究

【摘要】：煤炭在我国能源中是最重要的基础能源和工业原料,煤炭工业是促进我国经济发展的重要基础产业,它直接关乎国家的经济命脉,是经济发展的基本保障,与此同时,煤炭工业又是高危险行业,每年都会有大量的伤亡事故,而且在我国,安全评价在煤矿方向的研究相对滞后,且大多评价方法并不适用复杂的煤矿系统,因此,对于煤矿安全评价的研究势在必行。 本文以马兰煤矿为例,通过研究其在安全评价方面存在的问题,综合运用决策科学、系统科学和信息科学等理论与方法,对煤矿安全评价指标体系进行研究,分析比较目前存在的安全评价方法的优劣,最终确定将BP神经网络应用于安全评价中,构建了基于BP神经网络的安全评价模型,并对该模型进行应用研究和基于马兰煤矿的实例分析,针对马兰煤矿提出相应的对策和建议,最后将计算机信息技术与安全评价模型相结合,对马兰煤矿安全评价系统的功能需求和模块设计进行详细论述,构建了基于B/S结构的马兰煤矿安全评价决策支持系统,以期辅助马兰煤矿更好的进行安全评价工作,达到马兰煤矿安全评价过程信息化的目的。 通过建立一个比较完整有效的安全评价系统,运用先进的评价决策理论,旨在提高马兰煤矿安全评价工作的效率,减少企业在安全评价方面不必要的投入,增强企业的市场竞争力。 【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;F426.21;X936

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