遺傳算法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在礦井安全評價中的應(yīng)用研究.pdf

1、礦井生產(chǎn)系統(tǒng)立體分布的空間特點和動態(tài)變化的時間特點使得礦井生產(chǎn)系統(tǒng)具有很強(qiáng)的動態(tài)性、隨機(jī)性、模糊性和不確定性，并且各個影響因素相互制約從而導(dǎo)致安全問題多呈現(xiàn)出特別明顯的非線性關(guān)系。傳統(tǒng)的、事先設(shè)定變化規(guī)律和特性的評價方法很難解決從因素到結(jié)果的定權(quán)和變權(quán)問題。近年來在數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域，將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在安全評價過程中使得解決問題的能力和算法都得到了大大的改善。但在評價過程中，學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)各層之間的連接權(quán)值選擇和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計是難點。

2、r>　　 本文在分析了礦井系統(tǒng)以上特點的基礎(chǔ)上，論述了遺傳算法和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與礦井安全評價有機(jī)結(jié)合的適應(yīng)性問題。在遵循科學(xué)性、統(tǒng)一性、適用性等原則的前提下，全面考慮影響礦井安全的各類因素，構(gòu)建了比較科學(xué)的礦井安全評價指標(biāo)體系，并編制了各指標(biāo)分級量化表。本文將遺傳算法運用到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，幫助確定學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)層之間的連接權(quán)值，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計，并在二者結(jié)合的基礎(chǔ)上建立了基于遺傳算法的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)礦井安全評價模型，在一定程度上彌補了傳統(tǒng)評