熵权支持向量机在煤矿安全评价中的应用研究

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煤炭产业是特殊的高安全风险行业,安全状况的好坏直接影响煤炭工业能否健康、可持续地发展。一直以来,我国煤炭事故频发,导致了巨大的社会经济损失,己然成为煤炭行业发展的“瓶颈”。因此研究煤矿安全综合评价来有效地控制煤矿生产风险具有十分重要的理论和现实意义。本文在阅读了大量国内外文献和专家研究成果的基础上,综述了国内外煤矿安全评价理论和方法的研究现状,以支持向量机分类原理为理论基础,结合熵的指标权重确定法,建立了一种新的煤矿安全评价模型,并结合现场煤矿数据进行了应用研究。首先,论文分析了我国煤矿安全现状来引发对开展煤矿安全评价工作必要性的思考,概况了国内外安全评价理论和技术的发展现状及现有的评价方法,提出课题研究的意义、研究思路和创新点。然后,根据现代事故致因理论,结合人-机-环分析法与层析分析法分析了影响煤矿安全的指标因素,构建了由10个一级指标,40个二级指标组成的较全面的煤矿安全评价指标体系,并应用熵值法来确定各个指标的权重。接着,在阐述了支持向量机相关基础知识,尤其是支持向量分类机原理的基础上,根据支持向量机具有比传统学习方法诸多优势的特点和已建立的煤矿安全评价指标体系,利用CMSVM2.0软件工具箱结合收集的现场数据实现了对煤矿安全评价的实例演算,评价结果与专家评价结果基本一致,验证了该模型的实用性。最后,对全文进行总结,表明此方法可以对煤矿的安全状况作出准确分类,从而提高了煤矿安全评价的科学性和可靠性,有广泛的应用价值。图16表12参85
摘要第5-6页
Abstract第6-7页
插图或附表清单第12-13页
引言第13-14页
1 绪论第14-26页
    1.1 研究背景和意义第14-18页
        1.1.1 研究背景第14-16页
        1.1.2 研究的必要性第16-17页
        1.1.3 研究意义第17-18页
    1.2 安全评价的几个基本概念第18-20页
    1.3 国内外研究现状第20-24页
        1.3.1 国外煤矿安全评价研究现状第20-21页
        1.3.2 我国煤矿安全评价研究现状第21-22页
        1.3.3 传统的安全评价方法及存在的问题第22-24页
    1.4 本文研究思路和基本方法第24-25页
    1.5 本文的创新点第25-26页
2 煤矿安全评价指标体系研究第26-39页
    2.1 煤矿安全生产分析原理第26-29页
        2.1.1 事故致因理论第26-27页
        2.1.2 安全评价原理第27-29页
        2.1.3 煤矿生产系统分析方法第29页
    2.2 建立煤矿安全评价指标体系的意义第29-30页
    2.3 煤矿安全评价指标体系的建立第30-31页
        2.3.1 指标及指标体系第30页
        2.3.2 煤矿安全评价指标的选取原则第30-31页
    2.4 煤矿安全评价指标体系第31-39页
        2.4.1 煤矿安全评价指标体系的结构第31-35页
        2.4.2 煤矿安全评价指标量化第35页
        2.4.3 煤矿安全评价指标的赋权方法第35-39页
3 支持向量机基础理论第39-47页
    3.1 统计学习理论第39-41页
        3.1.1 VC维第40页
        3.1.2 结构风险最小化原理第40-41页
    3.2 最优分类超平面第41-42页
    3.3 支持向量分类机第42-45页
        3.3.1 线性支持向量分类机第42-44页
        3.3.2 非线性支持向量分类机第44-45页
    3.4 核函数及参数的选取第45-47页
4 熵权支持向量机的煤矿安全评价模型应用研究第47-57页
    4.1 建立基于熵权的支持向量机评价模型第47-51页
        4.1.1 数据处理阶段第47页
        4.1.2 输入数据文件准备阶段第47-48页
        4.1.3 SVM训练和测试阶段第48-50页
        4.1.4 查看输出结果阶段第50-51页
    4.2 基于熵权的支持向量机评价模型的优势第51-52页
    4.3 煤矿安全评价模型的训练第52-55页
        4.3.1 样本输入数据准备第52-53页
        4.3.2 SVM训练过程及结果第53-55页
    4.4 评价结果第55-57页
结论第57-59页
参考文献第59-63页
附录第63-69页
致谢第69-70页
作者简介及读研期间主要科研成果第70页
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