基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究

基于支持向量机与连续蚁群算法建立的煤矿企业安全投入模型研究

论文摘要

为了解决当前我国煤矿企业存在的安全投入不足和安全投入不合理等问题,提出了一种集成支持向量机(SVM)与连续蚁群算法(CACA)的安全投入模型。将煤矿安全投入划分为工业卫生投资、安全技术投资、安全管理投资、安全教育投资和劳保用品投资等5项,利用SVM建立安全投入与安全保障度之间的非线性映射,在保证一定安全保障度的前提下,利用CACA迭代寻找最优的安全投入方案。研究结果表明:该方案可优化分配各项安全投入资金,避免了不必要的浪费及投入不足等问题。证明集成了SVM与CACA的安全投入模型应用的可行性,可对其进行更加深入的研究,以指导煤矿企业进行科学合理的安全投入。

论文目录

  • 1 连续蚁群算法基本步骤及其应用现状
  • 2 连续蚁群算法应用于安全投入分析的具体实践
  •   2.1 建立神经网络
  •   2.2 初始化参数
  •   2.3 产生初始种群
  •   2.4 根据目标函数值赋上相应的信息素浓度
  •   2.5 根据信息素浓度移动蚁群
  •   2.6 优化措施
  •   2.7 运行结果
  •   2.8 结果对比
  • 3 结语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李振,曹庆贵,杨涛

    关键词: 煤矿企业,安全管理,安全投入,安全保障度,支持向量机,连续蚁群算法

    来源: 矿业安全与环保 2019年01期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅰ辑

    专业: 矿业工程

    单位: 山东科技大学矿业与安全工程学院

    分类号: TD79

    页码: 109-113

    总页数: 5

    文件大小: 2137K

    下载量: 181

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