基于遗传神经网络的矿工不安全行为预测与煤矿安全管理

该研究聚焦于煤矿安全问题，特别关注矿工的不安全行为对煤矿事故的影响。矿工的不安全行为在煤矿事故中的占比高达95%以上，因此，深入研究这种行为及其影响因素对于煤矿安全至关重要。研究者以设计与使用、管理和行为失误三个方面作为构建矿工不安全行为指标体系的关键要素，这涵盖了安全管理的四大要素——人、机、环、管。 利用专家咨询和实地调研，研究人员试图采用先进的遗传算法来优化神经网络模型，以此构建一个基于矿工不安全行为的煤矿安全预测评价模型。这个模型的目的是通过对山东、河南等大型煤矿的实时监测数据进行学习和分析，实现对煤矿安全状况的短期精确预测。这种方法不仅能够及时预警潜在的安全隐患，还能够为煤矿管理层提供决策支持，让他们能在发现安全风险时立即采取措施，调整管理策略，及时纠正矿工的不安全行为。 相比于传统的从源头分析不安全行为的方法，遗传神经网络算法的优势在于其能实现实时预测，反馈机制可以迅速促使安全管理决策响应变化，对煤矿安全进行动态调整。通过这种方式，不仅可以预防事故的发生，还能降低生命和财产损失，显著提升煤矿的整体安全水平。 总结来说，该研究创新性地运用了遗传神经网络技术，旨在提高煤矿安全管理水平，通过量化评估矿工不安全行为指标，实现对煤矿安全状况的精准预测，为煤矿管理者提供科学的决策依据，从而保障煤矿作业的安全和高效运行。