露天矿运输的PSO-BP神经网络风险评估法

发布时间：2018-07-04 15:27

  本文选题：运输系统 + 风险评估　； 参考：《金属矿山》2016年03期

【摘要】：为对露天矿运输路线进行风险评估,提出一种基于PSO-BP模型的露天矿运输风险评估方法。以某露天矿内15条运输路线为例,选取17个主要因素作为风险指标体系的二级指标并进行定量化处理,构建了BP风险评估模型,利用PSO算法优化BP模型的权值和阈值,建立了PSO-BP风险评估模型。以模糊综合评判得出的风险分值为依据,分别对PSO-BP模型与BP模型的训练结果和测试结果进行对比分析。结果表明:PSO-BP模型的评估结果与现场实际情况基本相符,评估准确率明显高于BP模型。
[Abstract]:In order to evaluate the risk of open pit mine transportation route, a method of open pit mine transportation risk assessment based on PSO-BP model is proposed. Taking 15 transportation routes in an opencast mine as an example, 17 main factors are selected as the secondary indexes of the risk index system, and the BP risk assessment model is constructed. The weight and threshold of the BP model are optimized by using PSO algorithm. PSO-BP risk assessment model is established. Based on the risk score obtained by fuzzy comprehensive evaluation, the training results and test results of PSO-BP model and BP model are compared and analyzed respectively. The results show that the evaluation results of the WPSO-BP model are basically consistent with the actual situation on the spot, and the accuracy of evaluation is obviously higher than that of the BP model.
【作者单位】： 华南理工大学土木与交通学院;华南理工大学安全科学与工程研究所;
【基金】：“十二五”国家科技支撑计划项目(编号:2012BAB08B02) 国家自然科学基金项目(编号:51174093,51374035)
【分类号】：TD57

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本文编号：2096506