整合AHP与BP模型的煤矿安全投入经济效益优化策略

该篇文章《基于BP模型的煤矿安全管理投入经济分析》主要探讨了在煤炭工业背景下，如何有效利用有限的安全投入资源，提高煤矿系统的经济效益。作者杨力和于海云针对煤矿安全管理中的投入问题，提出了一个创新的方法，即整合了层次分析法(AHP)和BP神经网络模型。 首先，他们构建了一个综合评价模型，通过AHP对煤矿安全投入的各项因素进行权重分配，确保了各个指标的相对重要性得到恰当考虑。AHP方法能够处理多目标决策问题，帮助确定哪些投入项目对于整体安全更为关键。然后，利用BP神经网络技术，这个模型能避免局部最优问题，提高了预测的精度，使得决策者能够更准确地预估不同投入组合对煤矿安全的影响。 文章特别关注到煤矿系统中安全投入的不平衡现象，这在现实中普遍存在。为了解决这个问题，作者借鉴了西方经济学原理，对生产函数中的各要素投入量进行了调整，以寻求投入效率的最大化。通过这种方法，作者实现了对煤矿安全投入的动态优化，确保资源分配更符合经济效益最大化的原则。 二次预测阶段，作者运用已经验证过的BP神经网络技术，对优化后的投入方案进行进一步预测，这不仅能提供更精确的经济效益预期，也为煤矿企业的决策制定提供了科学依据。研究结果显示，这种基于BP模型的优化安全投入策略具有显著的经济效益提升潜力，预示着这是煤炭行业未来发展的一个重要趋势。 这篇文章深入研究了煤矿安全管理投入的经济分析，强调了结合现代信息技术（如神经网络）与管理学工具（如层次分析法）的重要性，为煤炭行业的安全生产管理和资源配置提供了新的理论支持和技术路径。对于煤炭企业来说，理解和应用这种方法有助于提升整体运营效率，降低风险，实现可持续发展。