文档介绍：首都经济贸易大学
硕士学位论文
基于神经网络的煤矿安全综合评价模型研究
姓名:陈魏
申请学位级别:硕士
专业:安全技术及工程
指导教师:李传贵
20100301
摘要
本文首先分析了我国煤矿安全现状,论述了开展煤矿安全综合评价的必要性,然
后在事故致因理论的基础上,结合煤矿生产系统复杂多样的特点,用事故树分析法、
人-机-环境分析法和层次分析法三种常用方法构建煤矿安全指标分析模型,以此作为
分析煤矿安全综合评价指标的工具。
通过煤矿安全指标分析模型得到煤矿安全评价综合指标体系,将其纵向分为目标
层、中间层和因素层三个层次,横向则划分为人员素质因素、生产装备因素、生产环
境因素和安全管理因素四个方面总共 34 个指标。
介绍了神经网络的结构、算法等内容,对 BP 神经网络的学习算法所存在的局部
最小问题,采用附加动量法进行了改进,利用改进后的 BP 神经网络建立煤矿安全综
合评价模型,确定了模型为三层(34-14-5)结构,采用 MATLAB 中的神经网络工具箱
进行编程,在计算机中实现了煤矿安全综合评价神经网络模型的建立。采用国内比较
具有代表性的 20 个实例样本对神经网络进行训练,对训练过程中误差函数存在收敛
慢的问题,在附加动量法的基础上采用自适应调整步长的方法进行改进,最后通过该
模型对义马煤业集团公司下属耿村、常村等矿进行评价,其结果与实际情况相符,说
明该模型成功建立起影响因素和煤矿安全状况之间复杂的非线性映射关系,具有一定
的实用价值。
随着样本库的逐渐充实,该模型的评价结果会越来越精确,其应用价值也会越来
越高。

关键词:煤矿安全;影响因素;指标体系;神经网络;BP 算法;MATLAB 神经网
络工具箱;评价模型
Abstract
Firstly, this paper analyzes the status quo of Chinese coal mine safety, and it is
necessary to carry out prehensive evaluation for coal mine. Based on safety accident
causation theory and plexity of coal mine system, three methods monly
used in safety analysis, fault tree analysis, Human-Machine-Environment analysis and
analytic hierarchy process, are synthesized to build the indicators analysis model of coal
mine safety, by which we could get the factors that affect safety status of coal mine.
Through the analysis model, indicators system is built, which is vertically divided into
the target layer, middle layer and indicators layer. And in the indicators layer, there are 34
indicators horizontally ranging in four areas, the personnel quality part, equipment part,
environmental factors and safety management part.
Then make an introduction of the works’ structure, algorithms and so on, for
the existence of local minimum of the BP work learning algorithm, this paper
adopt an additional momentum method to improve it’s efficiency. Then use the improved
BP work model to prehensive evaluation model of coal mine safety
with three layers of 34-14-5 structure, and program the m