摘要
针对煤矿安全生产的特点,对安全生产隐患进行识别,建立了基于员工因素、机器设备因素、环境因素、管理因素、信息因素的煤矿安全预警评估指标体系;提出了基于遗传神经网络的安全预警评估模型,并对该模型进行了实证分析;实践表明,遗传算法优化的BP神经网络预警评估模型有较好的适应性和预测精度,为煤矿安全生产的长效机制提供决策支持。
In this paper,we established a coal mine safety warning and evaluation index system based on factors of employee,machinery and equipment,environment,management and information,proposed the coal mine safety warning and evaluation model on the basis of genetic neural network and then applying it in an empirical study,demonstrated the high adaptability and forecasting precision of the model.
出处
《物流技术》
北大核心
2012年第8期285-287,305,共4页
Logistics Technology
基金
2012年度国家社科基金项目青年项目(12CGL101)
2012年度河南省科技厅软科学研究计划项目(122400450462)
华北水利水电学院研究生教育创新计划基金项目(YK2011-03)
关键词
煤矿安全
遗传算法
神经网络
预警评估
coal mine safety
genetic algorithm
neural network
warning and evaluation
