遗传神经网络在煤矿企业预警中的应用研究

"基于遗传神经网络的国有大型煤矿企业经营状态预警研究" 本文主要探讨了如何运用遗传神经网络技术来对国有大型煤矿企业的经营状态进行预警研究。煤炭工业在我国能源结构中占据重要地位，国有大型煤炭企业是主要的煤炭能源供应商。为了确保这些企业的持续稳定发展，建立有效的预警系统至关重要。 文章首先介绍了煤炭企业在我国能源供应中的核心角色，以及国有大型煤炭企业在其中的地位。考虑到我国能源结构的特点和石油储备的现状，国有煤炭企业的健康运营对于国家能源安全具有深远影响。然而，针对这类企业的经营预警研究尚不充分，亟需深入探索。 作者张延良提出了一种结合遗传算法和神经网络的预警模型。遗传算法具备优秀的全局搜索能力，而神经网络则擅长处理局部优化问题，两者结合可以提升预警模型的性能。该模型基于煤炭企业的生产经营特点，构建了包含多个警兆指标的监测预警指标体系，通过这些指标来反映企业的经营状态。 在模型构建中，采用了前向三层的BP神经网络结构，包括输入层、隐含层和输出层。输入层接收反映企业经营状态的警兆指标，隐含层负责处理这些信息并转化为警情指标，最终输出层给出警度评估。通过遗传算法优化神经网络的权重，以提高模型的预测精度和运行效率。 文章以某国有大型煤矿企业为例，实际应用了这个预警模型，进行了案例分析，验证了模型的有效性和实用性。通过这种预警系统，可以及时发现和预防企业可能面临的经营风险，为决策者提供科学依据，促进国有大型煤炭企业的健康发展。 关键词：遗传算法；神经网络；煤矿企业；经营预警 本文通过将遗传算法与神经网络相结合，创新性地提出了适用于国有大型煤矿企业经营预警的模型，旨在提高预警的准确性和时效性，为煤炭企业的风险管理提供了新的工具和方法。