基于SVR-IPSO的高危行业企业安全投入优化模型及其改进——以煤炭生产企业为例

发布时间：2017-08-18 19:17

  本文关键词：基于SVR-IPSO的高危行业企业安全投入优化模型及其改进——以煤炭生产企业为例

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【摘要】：传统的安全投入模型对解决高危行业领域中模糊复杂的安全投入问题具有一定局限性,尤其当建立目标函数时,采用隐含线性关系假设的函数进行拟合会影响模型的推广能力。基于此,本文首先采用支持向量回归机(SVR)建立事故损失模型,与传统C-D函数拟合结果相比,该模型具有更好的预测能力;然后,以实际安全投入要求为约束,以安全总成本最小化为原则建立企业安全投入优化模型;最后,采用基于捕食搜索策略的粒子群算法对模型进行求解,同时,为保证全局收敛性,引入自适应控制策略对算法进行了改进。结果表明:该模型能够更加准确地描述安全投入与安全成本间的非线性作用关系,并通过粒子群寻优得到具备可行性的全局最优解,为高危行业企业安全投入结构优化提供新的决策思路。
【作者单位】： 郑州大学;河南省煤层气开发利用有限公司;
【关键词】： 安全 高危行业 SVR 捕食搜索算法 自适应控制
【基金】：国家自然科学基金资助项目(项目编号:71271194);国家自然科学基金资助项目(项目编号:71472171)
【分类号】：TD7;TP18
【正文快照】： 引言我国高危行业企业是指参与高危行业运营的企业或组织,如煤矿、非煤矿山、建筑施工行业、危险化学品行业等企业,该类企业为实现安全生产,必须进行安全投入,以降低安全事故带来的损失。然而,由于我国高危行业企业普遍存在安全投入决策不科学、结构不合理等现象,使得有限的安，

本文编号：696312