基于改進蟻群算法——RBF神經網絡的煤礦安全風險預測研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著中國經濟的迅速發(fā)展，對能源的需求不斷增加，煤炭資源成為我國經濟和社會發(fā)展的一項非常重要的戰(zhàn)略資源。我國是主要煤炭生產國，同時也是主要煤炭消費國，煤炭生產行業(yè)的安全形勢卻非常嚴峻，盡管近年來總煤礦事故有下降趨勢，但重特大事故仍時有發(fā)生，煤礦安全狀況不理想，煤炭發(fā)展面臨著機遇與挑戰(zhàn)并存。雖然煤礦安全的問題早已引起各學者的重視，但對這方面的研究起步較晚，對煤礦安全風險的預測基礎薄弱，論文正是在這種背景下展開研究的。
　　本文以煤礦的

2、安全風險為研究對象，以事故致因理論和人-機-環(huán)系統(tǒng)分析理論為基礎，建立了煤礦安全風險預測指標體系。利用改進蟻群算法對RBF神經網絡參數進行優(yōu)化，以克服傳統(tǒng)RBF神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極值、精度不高的缺點，改善了RBF神經網絡的泛化能力，使其具有輸出穩(wěn)定性良好、收斂速度快的特點。在此基礎上，建立了基于改進蟻群-RBF神經網絡的預測模型，并運用MATLAB軟件計算工具進行精確計算，使得煤礦安全風險的預測結果更加準確，為決策者提供更為

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