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摘要:
依据人因可靠性原理、事故致因理论,结合煤矿生产系统的特点,提出了观测可靠度的概念,确立了一系列便于统计和赋值的人因可靠性评价指标。针对人因失误事件过程的动态性、复杂性以及数据的不完整性,利用 BP 神经网络对非线性动态系统的自学习性和自适应性的特点,建立了基于 BP 神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价模型。运用Levenberg-Marquardt 算法改进的 BP 神经网络,克服了收敛速度慢,容易陷入局部极小点的缺点,提高了预测精度和稳定性。对于岗位工龄短或有效记录不足的煤矿作业人员,采用 BP神经网络模型进行了人因可靠性评价。评价结果表明,基于 BP 神经网络的煤矿作业人员人因可靠性评价方法具有较好的适用性和可行性。
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文献信息
篇名 Levenberg-Marquardt 神经网络在煤矿作业人员人因可靠性评价中应用研究
来源期刊 大连理工大学学报 学科 工学
关键词 BP 神经网络 煤矿作业人员 人因可靠性 Levenberg-Marquardt 算法 Matlab 仿真
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 船舶、土木工程
研究方向 页码范围 424-430
页数 7页 分类号 TP183
字数 5018字 语种 中文
DOI 10.7511/dllgxb201504014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 邓贵仕 大连理工大学系统工程研究所 98 1916 22.0 41.0
2 张峤 大连理工大学系统工程研究所 3 27 3.0 3.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (43)
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2020(4)
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研究主题发展历程
节点文献
BP 神经网络
煤矿作业人员
人因可靠性
Levenberg-Marquardt 算法
Matlab 仿真
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
大连理工大学学报
双月刊
1000-8608
21-1117/N
大16开
大连市理工大学出版社内
8-82
1950
chi
出版文献量(篇)
3166
总下载数(次)
3
总被引数(次)
39997
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