AHP-RBF神经网络煤矿安全风险评价模型构建与应用

"AHP-RBF神经网络在煤矿安全风险评价中的应用 (2014年)" 这篇2014年的研究论文聚焦于利用AHP（层次分析法）和RBF（径向基函数）神经网络来提升煤矿安全风险评价的准确性。煤矿生产环境的复杂性使得事故具有动态性、随机性和模糊性，而众多的风险指标进一步增加了风险评估的难度，因为这些因素之间的关系往往是非线性的。传统的BP神经网络在处理这类问题时可能表现不佳，准确率较低。 论文首先构建了煤矿安全风险指标体系，这是一个综合考虑各种可能影响煤矿安全的因素的框架，包括但不限于设备维护、操作规程、人员培训、地质条件等。通过AHP方法，研究人员可以量化这些指标的相对重要性，从而确定它们在整体风险评估中的权重。AHP是一种多准则决策分析工具，它允许专家根据相对比较来确定各因素的重要性，形成一个层次结构，有助于决策者理性地处理复杂的问题。 接下来，论文引入RBF神经网络作为评价工具。RBF神经网络因其快速收敛和高精度的特点，常用于非线性函数的拟合。在煤矿安全风险评价中，RBF网络可以学习并捕捉风险指标与风险等级之间的复杂关系，从而建立一个更精确的预测模型。通过训练RBF网络，可以得到一个能够映射输入风险指标到相应安全风险等级的函数。 案例分析部分，论文运用建立的AHP-RBF模型对实际的煤矿安全情况进行评估，验证了模型的有效性和科学性。通过对比传统方法和新模型的评价结果，显示了AHP-RBF神经网络模型在识别和量化煤矿安全风险方面的优越性。 关键词涵盖了层次分析法（AHP）、RBF神经网络以及煤矿安全风险评价，显示出该研究的核心内容。文章被分类为TD76，属于矿业工程类别，文献标识码为A，意味着这是一篇原创性学术研究。 这篇论文提供了一种创新的煤矿安全风险评价方法，通过结合AHP和RBF神经网络的优势，提高了风险评估的准确性和实用性，对于保障煤矿生产安全具有重要的理论和实践意义。