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基于模糊Modular神经网络理论的开滦煤矿系统安全评价

刘兰翠

   近年来,开滦集团公司煤矿的安全生产呈现如下趋势:重大恶性事故基本得到有效控制,但未能从根本上杜绝;同时,各类零星事故不断发生,成为制约煤矿安全生产的主要因素,给企业和国家带来大量的人、财、物损失。因此,对其进行安全性评价以有效地控制事故的发生具有非常重要的意义。 本文以控制危险为核心,以危险和控制能力这一矛盾运动过程为内容,根据建立煤矿安全性评价指标体系的原则,通过对初选的指标体系进行单体检验和整体检验,其中整体检验包括重要性、必要性、完整性检验,在一系列检验之后,建立了一套科学的煤矿安全性评价指标体系。显然,这些评价指标之间既相互依存又相互作用,既相互促进又相互制约,所以我们很难用精确的函数关系来描述各个指标之间的内在关系,鉴于此,本文采用了模糊Modular神经网络理论对煤矿的安全性进行评价,其目的在于通过分析关于煤矿安全的大量信息,预测和分析未来的安全状况,为其管理部门制定安全规则和预防措施提供信息支持。 模型的评价结果不仅表明了模糊Modular神经网络模型用于煤矿安全性评价的可行性,而且为安全部门预防事故提供了详细的安全信息。由此可见,模糊Modular神经网络在系统评价方面有着非常广泛的应用前景。……   
[关键词]:煤矿安全性评价;指标体系;模糊Modular神经网络;安全分析
[文献类型]:硕士论文
[文献出处]:河北理工学院2003年
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