ANP-BP方法提升煤矿应急能力评价的创新策略

本文主要探讨了"基于ANP-BP方法的煤矿应急能力评价研究"这一主题，由李树刚、王璐、成连华等人合作撰写，发表于《矿业安全与环保》杂志2014年第6期。文章强调了在煤炭企业中选择适当的评价方法对于理解和提升应急能力的重要性。ANP（Analytic Network Process）是一种多目标决策分析工具，它通过构建多层次的决策模型来处理复杂的问题，特别适用于考虑不同因素之间的相互影响和权重。 BP神经网络（Backpropagation Neural Network），则是一种人工神经网络算法，以其自适应学习能力和非线性建模能力，在处理大量数据和复杂关系时表现出色。作者将ANP的评估结果作为BP神经网络的训练数据，旨在创建一个能够综合考虑多种煤矿应急能力指标的评价框架。 ANP-BP评价方法的提出，旨在将ANP的结构化分析与BP的预测能力相结合，通过ANP确定各因素的重要性和权重，然后利用BP网络进行动态预测和优化，以提供更精确的煤矿应急能力评估。作者详细研究了这一方法在煤矿应急能力评价过程中的实际应用，证明了ANP-BP评价方法的有效性和实用性。 文章的关键点包括ANP网络层次分析法、BP神经网络的运用、以及如何通过集成两者来提高煤矿应急能力评价的科学性和可靠性。此外，文章还被分类为TD77，表明其与矿业工程和技术相关，文献标志码为A，表明研究质量得到了认可。网络出版时间为2014年11月23日，提供了可供查阅的在线链接，进一步证实了这一研究的学术价值和可获取性。 总结来说，这篇论文为煤矿应急能力评价提供了一种创新且实用的方法，对于提升我国煤炭行业的应急管理水平具有重要意义。通过结合ANP的结构分析和BP神经网络的预测功能，ANP-BP评价方法为煤矿管理者和决策者提供了更为全面、精准的应急能力评估依据。