10.3969/j.issn.1671-4598.2014.03.049
基于QPSO-WNN算法的煤矿人因可靠性预测模型研究
从生理及心理、安全管理、文化素质和工作环境4个方面提炼62个影响因子,分析煤矿安全中影响人因可靠性;采用小波神经网络(WNN)建立预测模型,为了解决小波神经网络算法易于使网络陷进局部极值,不能获得全局最优值的问题,采用量子粒子群算法(QPSO)对网络进行优化;采用220个训练样本数据对网络进行训练,然后采用100个测试样本数据进行测试,结果显示网络预测精度及收敛速度大大提高;并以某煤矿为例对其人因可靠性进行预测实例研究,结果显示该模型能较准确的预测人因可靠性.
量子粒子群算法、小波神经网络、人因可靠性、预测模型
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TD77(矿山安全与劳动保护)
国家自然科学基金青年基金资助项目51204087;辽宁省教育厅基金项目L2010172;2013年度阜新市社会科学立项课题47
2015-01-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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