基于BP神经网络的化工园区安全风险水平研究

发布时间：2017-04-28 22:11

  本文关键词：基于BP神经网络的化工园区安全风险水平研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：受益于良好的国际、国内发展环境与政策支持,我国化工行业飞速发展,大大小小的工业园区在我国各地也兴建起来。但近几年,不少化工园区由于缺乏科学的统筹、规划、设计,以致其在产业结构、内部布局、环境污染等方面的问题逐步显现出来,安全形势不容乐观。对于化工园区这个整体而言,其本身是一个极其复杂的系统,园区内的各个企业、人员、自然环境以及公共财产无时无刻不可避免的受到各种风险因素的威胁,如不对各项风险因素进行有效识别并加以控制,则很难维持园区的良好、可持续运转,稍有疏忽甚至会造成资源、环境和人身财产的损失。因此,分析建立化工园区安全风险评价指标体系并采用行之有效的方法对园区安全风险水平进行评价,为提升园区整体管理水平具有重要意义。本研究首先对风险管理理论的相关概念,以及风险分析、评价方法进行了梳理,还着重介绍了BP神经网络在安全风险评价中的优势。其次,结合事故致因理论及“人、物、管、环”四要素模型,在咨询专家和查阅文献资料的基础上,建立了化工园区安全风险评价指标体系,并选用层次分析法,对各指标相对重要度进行排序,从而能够更直观地展现化工园区中安全风险的分布情况。再次,结合专家打分法和优化后的BP神经网络算法,构建出化工园区安全风险评价BP神经网络模型。最后,利用所建立的BP网络模型对某化工园区案例安全风险现状进行评价,在一定程度上进一步验证模型的可行性。本文研究结论表明,所构建的BP神经网络模型能够有效避免专家评估时主观因素的影响,简化繁琐的计算过程,并对化工园区综合风险水平进行准确评价。
【关键词】：化工园区 风险 指标体系 BP神经网络 泛化能力
【学位授予单位】：首都经济贸易大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TQ086;TP18
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 绪论8-16
• 1.1 论文研究的背景及意义8-10
• 1.1.1 论文研究的背景8-9
• 1.1.2 论文研究的意义9-10
• 1.2 国内外研究综述10-13
• 1.2.1 国外风险评价研究10-11
• 1.2.2 国内风险评价研究11-13
• 1.3 研究内容及方法13-16
• 1.3.1 研究内容13-14
• 1.3.2 研究方法14
• 1.3.3 技术路线14-15
• 1.3.4 论文创新点15-16
• 2 安全风险评价理论基础16-23
• 2.1 风险管理中的基本概念16-17
• 2.1.1 风险与风险管理16-17
• 2.1.2 风险管理与安全管理17
• 2.2 风险辨识与分析17-19
• 2.2.1 事故致因理论17-18
• 2.2.2 风险辨识18-19
• 2.2.3 风险分析19
• 2.3 风险评价方法19-22
• 2.3.1 常用的几种评价方法19-20
• 2.3.2 人工神经网络理论20-22
• 2.4 本章小结22-23
• 3 化工园区安全风险评价指标体系的建立23-35
• 3.1 化工园区的分类及风险特点23-25
• 3.1.1 我国化工园区的分类23
• 3.1.2 化工园区的风险特点23-25
• 3.2 化工园区安全风险评价指标体系的构建25-31
• 3.2.1 评价指标体系的建立原则25-26
• 3.2.2 评价指标体系的构建流程26-27
• 3.2.3 选择评价指标的依据27
• 3.2.4 评价指标的选取过程及确定27-30
• 3.2.5 评价指标体系的内容说明30-31
• 3.3 评价指标权重的确定31-34
• 3.3.1 权重确定方法的选择31-33
• 3.3.2 评价指标权重的计算33-34
• 3.4 本章小结34-35
• 4 化工园区安全风险评价BP网络模型35-49
• 4.1 BP神经网络理论基础35-41
• 4.1.1 神经网络中的基本概念35-38
• 4.1.2 BP神经网络模型及学习38-40
• 4.1.3 BP神经网络泛化能力的提升40-41
• 4.2 化工园区安全风险评价BP网络模型设计41-43
• 4.3 面向MATLAB的化工园区风险评价模型实现43-48
• 4.3.1 样本数据的获取43-45
• 4.3.2 模型实现过程45-46
• 4.3.4 模型训练结果46-48
• 4.4 本章小结48-49
• 5 实证分析49-53
• 5.1 案例简介49-50
• 5.2 案例安全风险评价50-52
• 5.2.1 网络模型的评价结果50-51
• 5.2.2 风险评价结果分析51-52
• 5.3 本章小结52-53
• 6 结论与展望53-55
• 6.1 研究的工作总结53
• 6.2 研究的不足与展望53-55
• 参考文献55-59
• 附录59-66
• 发表论文和科研情况66-67
• 致谢67-68

【参考文献】

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本文编号：333673