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基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告.docx

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基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/26 文件大小:10 KB

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基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告.docx

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文档介绍:该【基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理研究——以绥中电厂码头为例的开题报告一、研究背景电煤运输码头是电厂的重要配套设施,承担着将煤炭从煤矿转运到电厂的重要任务。然而,电煤运输中存在一定的风险,例如煤炭堆垛不稳定、起重机作业不当、运输车辆失控等等,这些风险可能会导致人员伤亡、设备损坏、生产停滞等严重后果。因此,电煤运输码头风险管理已经成为电厂重要的安全生产管理之一。目前,电煤运输码头风险管理主要是基于经验和常识来进行,缺乏科学的、系统的分析方法。因此,如何利用先进的分析方法来进行电煤运输码头风险管理,提高安全生产管理水平,成为了亟待解决的问题。二、研究目的本论文旨在提出一种基于BP神经网络的电煤运输码头风险管理方法,并以绥中电厂码头为例进行实证研究,具体包括以下几个方面:,建立适应电煤运输码头特点的风险管理指标体系。,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现对未来风险的预测和预警。,实现对实时风险的监控和管理。,验证所提出的风险管理方法的有效性和可行性。三、研究内容和方法本论文的主要研究内容和方法如下:,引入失效模式和影响分析的方法,构建适应电煤运输码头特点的风险管理指标体系。。通过收集历史数据,确定BP神经网络模型的输入变量和输出变量,利用遗传算法对模型进行训练和优化。在预测风险时,将模型与实时数据结合,实现对未来风险的预测和预警。,将风险预测模型与实时数据监测系统相结合,实现对实时风险的监控和管理。在系统设计中,采用分层结构,便于管理和维护。,对风险管理指标体系和风险预测模型进行验证和检验,分析系统的效果和应用价值。四、研究意义本论文的研究成果对提高电厂安全生产管理水平,提升电煤运输码头安全生产管理能力具有重要意义。具体包括:,构建了适应特定环境的风险管理指标体系,实现风险的精细化管理和控制。,具有预测精度高、稳定性好的特点,可以有效地预测和预警风险。,能够实现精细化管理和全方位监控,使电厂安全生产管理水平得到显著提高。,验证了所提出的模型和方法的有效性和可行性,为其他电煤运输码头的风险管理提供了借鉴和参考。