RBF神经网络在煤矿安全评价分析中的应用

"基于神经网络的煤矿安全评价分析，利用RBF神经网络和DEMATEL方法进行煤矿安全评估，建立包含22个指标的安全评价体系，涵盖管理、人员、机器和环境等因素，通过模糊定量化处理定性指标，实现对煤矿安全状态变化的快速度量。" 基于神经网络的煤矿安全评价分析是一种利用现代信息技术和数据分析手段来评估煤矿生产安全性的方法。文章由李新春和郭泗良撰写，他们来自中国矿业大学管理学院，探讨了如何通过复杂系统理论和人工智能技术来提升煤矿安全生产的管理水平。 煤矿生产系统复杂，涉及人、机、环、管等多个相互作用的因素，任何单一因素的变化都可能影响到整体安全状况。为了全面评估这种复杂系统的安全性，研究者构建了一个由22个指标组成的评价体系，这些指标分为管理因素、人员因素、机器因素和环境因素四大类。这一体系旨在量化并综合考虑影响煤矿安全的各种因素，包括管理组织机构、人员培训、机器设备设计、安全设施完善度、作业环境条件等。 在模型构建过程中，研究者采用了径向基函数（RBF）神经网络，该网络以其优秀的逼近性能和避免局部最小值的学习算法而被选用。同时，他们结合了DEMATEL（Decision Making Trial and Evaluation Laboratory）方法，这是一种用于处理复杂问题并利用专家知识的工具，可以更有效地分析各因素之间的因果关系。此外，三角模糊数被用来处理定性指标的量化，使得专家的主观评分得以客观化。 通过MATLAB软件编程，研究者运用newrb()函数建立RBF神经网络模型，并使用66个样本数据进行训练和验证。这个模型能够在影响因素发生变化时，迅速计算出系统安全状态的变化值，从而帮助煤矿企业及时采取预防措施。 实验结果表明，基于RBF神经网络的安全评价模型在面对单个或多个影响因素变化时，能有效评估整个系统安全状态的动态变化，提供了快速评估的途径。这种方法对于提高煤矿安全生产的预警能力和事故防范能力具有重要意义。 总结来说，该研究展示了如何将神经网络技术与管理科学相结合，创建一个实用且全面的煤矿安全评价模型，为煤矿行业的安全管理提供了有力的理论支持和实践工具。通过这种方式，不仅可以提高安全管理水平，还能减少由于管理缺陷、人员行为、机器状况和环境因素导致的潜在事故风险。