所有作者：李新春 郭泗良
作者单位：中国矿业大学管理学院
论文摘要：煤矿生产是一个复杂的系统，包含了人、机、环、管等众多影响因素，煤矿事故的发生是系统内部各因素相互作用的结果。对煤矿安全状况进行分析，需要对影响煤矿安全的各要素进行分析，综合度量管理的因素、人员的因素、机器的因素和环境的因素对整个系统的影响，特别要注意当其中某一个指标或某几个指标值发生变化时系统安全状态值的变化，以便煤矿企业组织及时采取相应的措施进行控制。本文在对影响煤矿安全生产状况的四大类因素分析的基础上，建立了由２２个指标构成的安全评价指标体系，涵盖了矿井宏观安全环境、中观安全管理、微观员工心理行为等众多要素，以期对煤矿安全生产状况进行全面、系统的衡量。利用RBF神经网络具有的最佳逼近性能、学习算法不存在局部极小问题、训练速度大大高于一般BP神经网络的优点，同时结合DEMATEL方法充分利用专家经验和知识来处理复杂问题的优势，以及三角模糊数对定性指标量化处理的特点，计算得到了煤矿安全综合作用矩阵，在此基础上对指标的初始权重重新进行了修正，对定性指标的专家打分进行了模糊定量化处理，通过MATLAB软件编程处理，采用newrb( )函数建立RBF神经网络模型，利用６６个样本数据实现了煤矿安全评价分析。结果表明，本文建立的基于RBF神经网络的煤矿安全评价分析模型，当影响煤矿安全生产状况的一个或几个因素的变化时，能够实现对整个系统安全状态变化值进行度量，具有方便快捷的特点。
关键词： DEMATEL方法 安全评价 RBF神经网络
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