矿山安全文化评价：基于BP神经网络的方法

"基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系" 本文主要探讨了如何利用BP神经网络构建一个矿山安全文化的评价体系，旨在为矿山安全文化的建设和加强提供科学且全面的评估方法。作者首先根据矿山的特性，遵循SMART准则（具体、可衡量、可达成、现实相关、时限性），从六个关键领域——安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为和安全事务——选取了21项安全文化评价指标。这些指标旨在全面反映矿山安全文化的各个方面。 接下来，作者利用MATLAB平台搭建了一个基于BP神经网络的评价模型。BP神经网络是一种常用的多层前馈神经网络，以其强大的非线性映射能力和自我学习能力而被广泛应用于复杂问题的解决。在模型建立过程中，选取了6个矿山的样本数据作为训练集，通过迭代优化网络权重，使其能够准确地映射输入参数（安全文化指标）到输出结果（安全文化等级）。研究表明，当迭代次数达到355次时，网络的全局误差满足要求，输出值与期望值之间的吻合度较高，误差较小，显示出模型的有效性和准确性。 在实际应用中，该神经网络模型对恒祥煤矿的安全文化等级进行了预测，结果显示其安全文化等级为4级，这与该煤矿的实际安全文化状况相符合。这进一步验证了BP神经网络模型在矿山安全文化评价中的实用性。该研究对于提高矿山安全文化水平，预防安全事故，提升矿山的整体安全管理具有重要的参考价值和实践指导意义。 BP神经网络在矿山安全文化评价体系中的应用，不仅为科学量化安全文化建设提供了工具，也为制定和改进矿山安全管理策略提供了数据支持。通过不断地学习和调整，该模型能够适应不同的矿山环境，帮助识别安全文化的优势和不足，从而有针对性地改进和提升矿山的安全文化水平。这不仅是理论研究的创新，也是推动矿业安全生产的重要一步。