基于神经网络的煤矿安全评价分析

针对煤矿瓦斯涌出量影响因素多、非线性、复杂性等特点,提出了学习向量量化神经网络(LVQ)与GA-BP神经网络相结合的方法。通过LVQ对诸多影响因素进行分类并选出主要影响因素,再用遗传算法(GA)优化B

为了快速准确判别透水水源,为煤矿水害防治提供依据,系统分析了福建省龙永煤田透水水源35个标准水样的水化学特征,确定Ca2+、HCO3-和SO42-为特征离子,建立BP神经网络判别模型,随机选取不同水源

煤矿瓦斯涌出量预测是矿井安全中的一个关键和热点问题。煤矿瓦斯涌出量涉及很多因素,例如日产量、日进度、煤层厚度、煤层间距、煤层深度等,瓦斯涌出量预测是一个非线性问题。径向基神经网络是目前应用非常广泛的一

针对我国煤矿安全事故频发的现状,采用博弈论原理对我国煤矿安全生产监管状况进行分析,通过构建政府,煤矿企业,职工三者间的2个博弈模型,得到均衡策略组合。发现政府部门通过对违章企业加大惩罚力度,减少监管成

煤矿安全事故频发对我国煤矿企业的经济效益和社会影响很大,大量的研究工作用于避免煤矿事故的发生,然而应当究其本质,找出导致我国煤矿事故频发的根本原因。借鉴致因分析理论的经验和思路,提出导致我国煤矿事故的

为了提高某市煤矿安全管理水平,统计了该市近5 a的煤矿安全生产事故,然后运用SPSS软件以及指数平滑模型对资料进行统计分析,对下一年度该市的煤矿安全事故进行预测。预测结果显示,火灾事故为伤亡最严重的事

基于回归分析与灰色理论的煤矿安全预测技术，刘非非，，结合我国煤矿安全生产工作实际状况和事故特性，系统的分析回归分析和灰色系统预测法，分别对全国煤矿伤情况进行了预测，得出2009~2

这是一个基于MATLAB实现的案例分析，介绍了如何使用神经网络GUI进行拟合操作。具体内容包括了BP神经网络、遗传算法、分类器和RBF回归的源码，以及分析说明和案例代码。

煤矿安全管理管理制度的有效性分析--基于层次分析法与模糊评价的综合评价，郭建利，，制度的有效性是一个组织可持续发展的关键因素，而煤矿安全管理制度的有效性更是煤矿稳定安全生产的决定因素。本文从效益和效率

为了避免层次分析法中人的主观性对煤矿人因失误安全预防评价结果的影响,在综合考虑煤矿人因失误行为关键影响因素的前提下,针对煤矿人因失误安全状况,提出了层次分析法与模糊综合评价相结合的煤矿人因失误安全预防