遺傳算法及人工神經(jīng)網(wǎng)絡在礦井安全評價中的應用研究.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)具有很強的動態(tài)性、隨機性、模糊性和不確定性，并且各個影響因素相互制約從而導致安全問題多呈現(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)絡應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，學習網(wǎng)絡各層之間的連接權(quán)值選擇和網(wǎng)絡學習的拓撲結(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)絡與礦井安全評價有機結(jié)合的適應性問題。在遵循科學性、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)建了比較科學的礦井安全評價指標體系，并編制了各指標分級量化表。本文將遺傳算法運用到人工神經(jīng)網(wǎng)絡中，幫助確定學習網(wǎng)絡層之間的連接權(quán)值，優(yōu)化網(wǎng)絡拓撲結(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)絡礦井安全評價模型，在一定程度上彌補了傳統(tǒng)評