基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的事故預測研究.pdf

1、安全生產是一個龐大的系統(tǒng)工程，安全科學研究工作是這個龐大系統(tǒng)工程中的重要環(huán)節(jié)之一。近幾年來，各類重特大事故的頻繁發(fā)生，對我國國民經(jīng)濟發(fā)展產生了重大消極影響。事故發(fā)生所造成的嚴重傷亡后果對我國安全生產也產生了重大的影響。因此，科學地研究我國企業(yè)生產中各類傷亡人數(shù)的變化趨勢，將會為我國的安全生產制定合理的解決措施提供參考。 由于人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術具有強大的非線性映射能力和自組織、自適應、自學習能力，特別適用于解決因果關系復雜的非確定

2、性推理、判斷、預測和分類等問題。而時間序列的預測，則是從分析時間序列的變化特征等信息中，選擇適當?shù)哪Ｐ秃蛥?shù)，建立預測模型，并根據(jù)慣性原則，假定預測對象以往的變化趨勢會延續(xù)到未來，從而做出預測。為此本文將人工神經(jīng)網(wǎng)絡和時間序列預測結合起來，基于BP網(wǎng)絡和時間序列等理論，來進行建立、訓練和仿真預測模型的研究。 本文簡要的介紹了國內外事故預測模型的研究概況，同時介紹了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的基本原理，BP網(wǎng)絡的基本結構、學習算法、網(wǎng)絡模型及

3、MATLAB計算軟件的神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱。分析和比較了現(xiàn)有的幾種預測模型，進而詳細討論了基于BP網(wǎng)絡的時間序列預測模型。 文中針對我國1974年至2003年全國工業(yè)企業(yè)事故死亡率，來進行建立、訓練和仿真基于BP網(wǎng)絡的時間序列預測模型。仿真的結果同傳統(tǒng)回歸法進行比較，可以看出神經(jīng)網(wǎng)絡的預測結果比回歸法的預測結果更準確，進而說明作者所建立的預測模型具有理想的預測能力。其次，通過對我國1981年至2002年全國各類煤礦事故死亡人數(shù)的預測