基于人工神经网络的事故预测研究：BP网络与时间序列分析

"该资源是一篇兰州理工大学硕士研究生张志新的学位论文，主题为‘基于人工神经网络的事故预测研究’，由俞树荣教授指导。论文探讨了如何利用人工神经网络技术，特别是BP网络，结合时间序列预测方法，来预测和预防安全事故。通过对比传统预测方法，如回归分析，证明了神经网络模型在事故预测中的优越性，并通过实例分析验证了模型的有效性。" 本文深入探讨了人工智能在事故预测领域的应用，主要关注的是基于人工神经网络的方法。人工神经网络(ANN)是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它拥有强大的非线性映射能力，能够处理复杂的数据关系，包括非确定性的推理、判断、预测和分类问题。在事故预测中，由于事故的发生往往受到众多复杂因素的影响，非线性关系显著，因此，ANN成为了一种有效的工具。 BP（Backpropagation）网络是ANN的一种常见类型，其学习算法允许网络通过反向传播误差来调整权重，从而优化预测性能。论文详细介绍了BP网络的基础结构、学习过程以及如何使用MATLAB的神经网络工具箱进行建模和训练。 时间序列预测是一种分析历史数据趋势并预测未来值的方法，它假设对象的历史行为模式会延续到未来。论文将BP网络与时间序列预测相结合，构建了一个预测模型，用于预测全国工业企业事故死亡率。通过对比1974年至2003年的实际数据与预测结果，表明神经网络模型的预测精度优于传统的统计回归方法。 此外，论文还进一步验证了模型在多输入预测情况下的适用性，通过预测1981年至2002年间我国各类煤矿事故死亡人数，证明了该模型在处理多个输入变量时仍能保持良好的预测效果。 关键词涵盖了人工神经网络、事故预测、时间序列和MATLAB软件的应用，这些是理解论文核心内容的关键。这篇论文为利用先进的人工智能技术提升事故预防和管理的科学性提供了重要的理论基础和实证证据。