煤矿灾害应急物流能力评价问题研究

发布时间：2017-10-12 03:14

  本文关键词：煤矿灾害应急物流能力评价问题研究

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【摘要】：由于我国复杂的煤田赋存条件,煤炭开采过程时刻面临多种灾害的威胁,频发的煤矿灾害事故给国家和人民造成了极大的损失。有鉴于煤矿灾害的致因因素复杂,随机性、隐蔽性强,如何提高煤矿灾害的应急物流能力,加强煤矿灾害的应急管理水平,成为煤炭行业亟待解决的现实问题。 本文结合煤矿灾害特征,从组织协调、决策制定、物流运作供应能力、信息处理能力及救援队伍等方面建立煤矿灾害应急物流能力评价指标体系,在此基础上运用粗糙集理论及支持向量机方法,筛选影响应急物流能力的关键评价指标,进而构建基于粗糙集-支持向量机的应急物流评价模型,最后通过实证研究验证模型的适用性。本文研究的主要研究有： (1)全面地建立了煤矿灾害应急物流能力评价指标体系。从组织协调、决策制定、物流运作供应能力、信息处理能力及救援队伍等方面探讨煤矿灾害应急物流能力的影响因素,并确定了应急物流能力评价指标体系,为构建应急物流能力评价模型提供了前提条件； (2)构建煤矿灾害应急物流能力评价模型。针对影响煤矿灾害应急物流能力的指标因素多且重要度不一致等特征,运用粗糙集属性约简原理筛选关键评价指标体系,利用支持向量机拟合关键评价指标与应急物流能力间的非线性作用关系,构建了基于粗糙集-支持向量机的应急物流能力评价模型,为实证研究提供了理论模型； (3)实证研究。通过对我国20家典型煤矿企业调研,筛选了影响煤矿灾害应急物流能力的关键评价指标,在此基础上选取某煤业集团X煤矿进行实际调查研究,验证了模型的有效性,以达到为实践提供应用支持。 研究结果不仅为煤矿提高煤矿灾害的应急物流能力、加强煤矿灾害的应急管理水平指明方向,也丰富并拓展了煤矿灾害应急物流理论,对实现煤矿灾害快速响应具有重要的现实意义。同时,本研究也为其他行业或复杂系统的应急物流能力评价提供了可借鉴的理论方法。
【关键词】：煤矿灾害 应急物流 能力评价 粗糙集 支持向量机
【学位授予单位】：郑州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TD7;F426.21;F252
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意义11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 煤矿灾害应急物流的研究现状12-13
• 1.2.2 应急物流能力评价的研究现状13-14
• 1.3 研究内容及技术路线14-16
• 1.4 研究方法16
• 1.5 创新点16-18
• 2 煤矿灾害应急物流能力相关理论综述18-35
• 2.1 煤矿灾害理论18-21
• 2.1.1 煤矿灾害概念及特点18-19
• 2.1.2 煤矿灾害分类及其危害19-21
• 2.2 应急物流能力理论21-24
• 2.2.1 应急物流定义及特征21-22
• 2.2.2 应急物流能力内涵22
• 2.2.3 应急物流能力要素22-23
• 2.3.4 应急物流能力特征23-24
• 2.3 粗糙集理论24-27
• 2.3.1 知识与知识库24
• 2.3.2 不可分辨关系24
• 2.3.3 上近似集和下近似集24-25
• 2.3.4 知识表达系统25-26
• 2.3.5 属性核与属性约简26-27
• 2.3.6 属性重要度27
• 2.4 支持向量机原理27-34
• 2.4.1 支持向量机相关理论27-29
• 2.4.2 线性支持向量分类机29-32
• 2.4.3 非线性支持向量分类机及核函数32-33
• 2.4.4 支持向量回归机33-34
• 2.5 本章小结34-35
• 3 煤矿灾害应急物流能力评价指标体系建立35-43
• 3.1 评价指标体系建立的原则35-36
• 3.2 应急物流能力影响因素分析36-38
• 3.3 煤矿灾害应急物流能力评价指标体系38-42
• 3.4 本章小结42-43
• 4 煤矿灾害应急物流能力评价模型构建43-49
• 4.1 粗糙集与支持向量机融合原理43-44
• 4.1.1 粗糙集方法特点43
• 4.1.2 支持向量机的特点43-44
• 4.1.3 两者融合优势44
• 4.2 应急物流能力评价模型建立44-46
• 4.3 应急物流能力评价模型实现46-48
• 4.3.1 Rosetta软件46-47
• 4.3.2 Libsvm工具箱47-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 实证研究49-57
• 5.1 背景概述49
• 5.2 数据收集及分析49-50
• 5.3 模型构建及求解50-56
• 5.3.1 关键指标筛选50-53
• 5.3.2 模型训练53-55
• 5.3.3 模型求解及结果分析55-56
• 5.4 本章小结56-57
• 6 总结与展望57-58
• 6.1 研究总结57
• 6.2 研究展望57-58
• 参考文献58-61
• 致谢61-62
• 个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果62

【参考文献】

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本文编号：1016323