崔濟(jì)麟

（煤科集團(tuán)沈陽(yáng)研究院有限公司 遼寧 撫順　113122）

基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)

崔濟(jì)麟

（煤科集團(tuán)沈陽(yáng)研究院有限公司 遼寧 撫順113122）

為了評(píng)價(jià)煤礦在實(shí)際生產(chǎn)中的安全管理，避免在煤礦安全管理方面的人為主觀判斷，基于煤礦安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能算法構(gòu)建煤礦安全評(píng)價(jià)模型，對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。建立了煤礦安全評(píng)價(jià)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并計(jì)算出均方差以及煤礦安全總體滿意度，對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行客觀的評(píng)價(jià)，得到煤礦安全管理現(xiàn)有優(yōu)勢(shì)以及不足，此模型與傳統(tǒng)評(píng)價(jià)方法相比較為簡(jiǎn)單，并且能夠較為客觀的對(duì)煤礦安全進(jìn)行評(píng)價(jià)。

煤礦安全；滿意度評(píng)價(jià)；評(píng)價(jià)指標(biāo)體系；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)

我國(guó)煤炭開采行業(yè)的安全性，由于人為因素造成不安全隱患的不可避免性，煤礦事故中人為因素占到80%［1-2］，合理客觀的對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行評(píng)價(jià)，顯得尤為重要。

面對(duì)人為因素造成煤礦安全事故居高不下的現(xiàn)狀，傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)方法已經(jīng)不能客觀的對(duì)煤礦安全管理作出評(píng)價(jià)，近年來(lái)，越來(lái)越多的研究者應(yīng)用更為客觀的評(píng)價(jià)方法對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行評(píng)價(jià)。

文獻(xiàn)［3］運(yùn)用模糊綜合評(píng)價(jià)法對(duì)煤礦安全進(jìn)行評(píng)價(jià)，較為客觀的評(píng)價(jià)，對(duì)煤礦安全管理具有一定的指導(dǎo)作用；文獻(xiàn)［4］運(yùn)用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)煤礦安全績(jī)效管理進(jìn)行了較為客觀全面的評(píng)價(jià)，得到了較為真實(shí)的結(jié)果；

目前應(yīng)用FNNs模型進(jìn)行評(píng)價(jià)的算法主要有合作型以及混合型［5］。在合作型FNNs模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)被用于預(yù)處理模糊化參數(shù)并使其達(dá)到最優(yōu)值，學(xué)習(xí)過(guò)程可以用于學(xué)習(xí)模糊集以及模糊規(guī)則，可以達(dá)到自適應(yīng)的模糊集合或是模糊規(guī)則的自適應(yīng)［6］。

文中模型采用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行評(píng)價(jià)，避免了傳統(tǒng)的專家評(píng)價(jià)的人為因素影響，根據(jù)評(píng)價(jià)模型的均方差以及煤礦安全管理整體滿意度進(jìn)行分析，得到較為準(zhǔn)確客觀的煤礦安全管理評(píng)價(jià)。

1　理論和方法

1.1評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

煤礦安全管理評(píng)價(jià)指標(biāo)指的是首先在充分利用資源和正確操作的前提下，根據(jù)煤礦實(shí)際開采過(guò)程的特點(diǎn)，按照科學(xué)性、系統(tǒng)性、重點(diǎn)性、代表性、可操作性等原則構(gòu)建了煤礦安全管理指標(biāo)體系，如圖1所示。

圖1　煤礦安全管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2FNNs模型構(gòu)建

因?yàn)槊旱V安全管理涉及很多的人為因素是不容易被量化描述的，所以我們采用FNNs模型來(lái)進(jìn)行研究，此種網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了模糊算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，因此具備了模糊處理不確定信息和優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點(diǎn)。它包括兩部分：模糊模式和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，模糊模式的功能是運(yùn)用模糊算法處理輸入變量，然后開始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，F(xiàn)NNs的結(jié)構(gòu)如圖2［7］。

圖2　模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

1.2.1數(shù)據(jù)模糊化處理

模糊理論首先由Zadeh［8］使用數(shù)學(xué)模型描述此模型，由于現(xiàn)在比較流行的統(tǒng)計(jì)時(shí)間序列方法不能有效的對(duì)少量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，模糊時(shí)間序列可以很好地對(duì)小數(shù)據(jù)量的矩陣進(jìn)行預(yù)測(cè)。構(gòu)造模糊時(shí)間序列如下：

1）對(duì)問卷調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行變換；

2）將調(diào)查問卷數(shù)據(jù)分成幾個(gè)相等的區(qū)間，并且要定義出區(qū)間的范圍，也就是定義每個(gè)區(qū)間的上下限；

3）定義時(shí)間函數(shù)F（t），時(shí)間序列函數(shù)為

4）對(duì)采樣數(shù)據(jù)進(jìn)行模糊化處理，確定模糊化數(shù)據(jù)集合。如果數(shù)據(jù)屬于UI，那么每一個(gè)調(diào)查數(shù)據(jù)都屬于AI；

5）計(jì)算矩陣關(guān)系，包括運(yùn)算矩陣和評(píng)判矩陣。

運(yùn)算矩陣如下：

評(píng)判矩陣如下：

6）將模糊化的數(shù)據(jù)輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

1.2.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊設(shè)計(jì)

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是應(yīng)用比較廣泛的人工智能算法，具有多層的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，包括兩種不同的算法：一個(gè)向前傳播，一個(gè)向后傳播，逐步的處理輸入信號(hào)，最后轉(zhuǎn)移到輸出層。由于每一個(gè)神經(jīng)節(jié)點(diǎn)只影響下一層的節(jié)點(diǎn)。所以如果不能獲得預(yù)期目標(biāo)，他開始向后傳播，傳輸出來(lái)的錯(cuò)誤信號(hào)經(jīng)過(guò)調(diào)整每一個(gè)神經(jīng)節(jié)點(diǎn)的權(quán)值使其誤差信號(hào)達(dá)到最小。

BP網(wǎng)絡(luò)主要應(yīng)用于函數(shù)逼近、模式識(shí)別、分類、數(shù)據(jù)壓縮等方面，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法原理是其沿著誤差函數(shù)梯度下降的反方向傳播，改變權(quán)值和偏差。有關(guān)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法及具體推導(dǎo)過(guò)程請(qǐng)見相關(guān)文獻(xiàn)［9］，這里不再贅述。

2　實(shí)證分析

2.1研究數(shù)據(jù)的來(lái)源

該調(diào)查問卷是從2012年3月至10月，從不同角度設(shè)計(jì)了兩份問卷，分別針對(duì)煤礦工人以及煤礦管理人員進(jìn)行問卷調(diào)查，調(diào)查問卷共發(fā)放800份，回收740份，其中無(wú)效問卷5份，有效率92%（不分男女、年齡）。

將模糊理論融入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，并且將模糊理論中的相對(duì)隸屬度和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，構(gòu)成了基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全管理評(píng)價(jià)模型，限于篇幅，實(shí)際的模糊化處理方法見文獻(xiàn)［9］。模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)煤礦安全管理評(píng)價(jià)過(guò)程見圖3。

圖3　FNNs模型評(píng)價(jià)煤礦安全管理流程圖

圖3中的煤礦安全管理評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)見表1。

2.2FNNs網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)

結(jié)合煤礦安全管理評(píng)價(jià)體系的特點(diǎn)，采用3層BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，多輸入單輸出的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，如圖2所示。在圖2中，模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種復(fù)雜的智能系統(tǒng)，具有自適應(yīng)處理復(fù)雜非線性的問題的優(yōu)點(diǎn)，應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)煤礦安全管理的結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。圖2表明本文的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有六個(gè)層。第一層為輸入變量層，并且每個(gè)節(jié)點(diǎn)的值僅輸出給下一層。第2層為每個(gè)輸入變量以及隸屬函數(shù)的模糊集。第3層中的節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)模糊規(guī)則以及隸屬度，第4層代表連續(xù)的乘法運(yùn)算。第5層代表求和運(yùn)算。第6層為FNNs神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出層。x1…..x2為輸入值，Y為輸出值。wi為權(quán)值系數(shù)，∏和N分別代表求和以及乘法運(yùn)算。yi為中間層的輸出值。本文采用的評(píng)語(yǔ)集為:V=｛優(yōu)，良，中，差｝，則隸屬度向量為4維形式，記作:Aim=（A1m，A2m，Akm，Aim）。假設(shè)輸出值為（≥0.8，0，0，0），則說(shuō)明煤礦安全管理屬于“優(yōu)”的等級(jí)；假設(shè)輸出值為（0，0，0，0.1），則說(shuō)明煤礦安全屬于“差”的等級(jí)。

表1　煤礦安全管理評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

2.3FNNs網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)訓(xùn)練

對(duì)經(jīng)過(guò)模糊化的數(shù)據(jù)在MATLAB中用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練，F(xiàn)NNs評(píng)價(jià)模型的計(jì)算參數(shù)如下：

根據(jù)上一層的結(jié)果進(jìn)行迭代求得下一層的結(jié)果，訓(xùn)練過(guò)程如圖4所示。

圖4　訓(xùn)練過(guò)程中的網(wǎng)絡(luò)誤差性能變化圖

圖5　真實(shí)值與目標(biāo)值校正誤差曲線

由圖4可以看出，F(xiàn)NNs模型可以快速的達(dá)到精度要求，圖5表明此種方法在達(dá)到要求誤差之后，誤差變化較為平穩(wěn)，圖5表明應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)煤礦安全管理進(jìn)行評(píng)價(jià)是較為可行的。

文中模型不需要相關(guān)專家進(jìn)行權(quán)重打分，直接應(yīng)用模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)煤礦安全管理評(píng)價(jià)，與理想數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，輸出均方值以評(píng)價(jià)煤礦安全管理的整體情況。根據(jù)文獻(xiàn)［10］對(duì)煤礦安全管理的總體滿意度指數(shù)CSI進(jìn)行分析：

由模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)模型求得的均方值E求得煤礦安全管理總體滿意度指數(shù)CSI：

表2　安全評(píng)價(jià)分析結(jié)果表

表2為經(jīng)過(guò)FNNs評(píng)價(jià)模型訓(xùn)練以后輸出的評(píng)語(yǔ)集V=｛優(yōu)，良，中，差｝的4個(gè)評(píng)語(yǔ)等級(jí)出現(xiàn)的概率，由表2可知調(diào)查問卷的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練后的數(shù)值與評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的均方差很小。

煤礦安全管理總體滿意度的評(píng)價(jià)結(jié)果表明：環(huán)境因素的總體滿意度較低，對(duì)煤礦安全影響較大，在人員培訓(xùn)方面很好，也非常符合現(xiàn)實(shí)情況，評(píng)價(jià)結(jié)果即煤礦安全管理的滿意度達(dá)到了80.12%。組織監(jiān)管和人員自身?xiàng)l件的總體滿意度在78-79%之間，有待進(jìn)一步的提高。煤礦安全管理在我國(guó)起步比較晚，又受技術(shù)的局限，發(fā)展較慢，整體的管理水平欠缺。

3　結(jié)　論

文中采用FNNs模型，對(duì)模糊算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了有機(jī)的組合，有效地避免了專家打分的偏好以及矛盾樣本的干擾，模糊人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)較一般的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更快、更優(yōu)的收斂效果。利用了該模型具備的模糊處理不確定信息和優(yōu)秀的學(xué)習(xí)能力的優(yōu)點(diǎn)，克服了煤礦安全管理的多變量是不容易被量化描述等問題，并且通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證表明是完全可行的，而且評(píng)價(jià)結(jié)果切合實(shí)際情況，具有很好的操作性、實(shí)用性和適應(yīng)性。

綜上，我國(guó)煤礦安全管理應(yīng)加大對(duì)礦區(qū)作業(yè)環(huán)境的改善，在組織監(jiān)管方面應(yīng)進(jìn)一步提升，雙管齊下，才能有效的保障我國(guó)的煤礦安全作業(yè)，避免安全事故發(fā)生。

［1］蘭建義，周英.基于層次分析-模糊綜合評(píng)價(jià)的煤礦人因失誤安全評(píng)價(jià)［J］.煤礦安全，2013，44（10）：222-225.

［2］劉業(yè)嬌，任玉輝，任靜靜，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的煤礦安全管理績(jī)效評(píng)價(jià)［J］.煤炭工程，2013（2）：135-140.

［3］Kulkarni AD，Cavanaugh CD.Fuzzy neural network models for classification［J］.Appl Intell，2000（12）:207-215.

［4］Lin S-F，Chang J-W，Hsu Y-C.A self-organization mining based hybrid evolution learning for TSK-type fuzzy model design［J］.Appl Intell，210，36（2）：454-471.

［5］陳振斌，張慶普.基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)知識(shí)管理風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)［J］.科學(xué)學(xué)研究，2008，26（4）:773-778.

［6］Zadeh LA.Outline of a new approach to analysis of complex systems and decision processes［J］.IEEE Transactions on Systems，Man，and Cybernetics，1973（3）:28-44.

［7］孫景文，常鮮戎.基于高斯混沌粒子群優(yōu)化動(dòng)態(tài)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)［J］.陜西電力，2015（3）：67-69，75.

［8］辛禾，王齊龍，何璞玉，等.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電網(wǎng)企業(yè)應(yīng)急協(xié)同管控機(jī)制研究［J］.陜西電力，2015（8）：1-5，21.

［9］胥良，郭林，梁亞，等.基于模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的智能PID控制［J］.工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置，2016（6）：67-70.

［10］劉若涵，趙振民，趙杰.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法的懸臂式掘進(jìn)機(jī)智能控制系統(tǒng)［J］.工業(yè)儀表與自動(dòng)化裝置，2014 （6）:67-69.

Evaluation of mine safety management performance based on FNNs

CUI Ji-lin
（CCTEG Shenyang Research Institute Co.，LTD Measurement and Control Technology Branch，F(xiàn)ushun 113122，China）

In order to evaluate the coal mine safety management in actual production，Avoid artificial subjective judgment about coal mine safety management.Evaluation system based on coal mine safety，F(xiàn)NNs artificial intelligence algorithms is used to build mine safety evaluation model for comprehensive evaluation of coal mine safety management.Establish a FNNs model of coal mine safety assessment，and calculate the mean squared error and the overall satisfaction of coal mine safety. Evaluation mine safety management objectively，get mine safety management and lack of existing strengths.With the traditional evaluation method of this model is relatively simple，and it could objectively evaluate the safety in coal mine.

mine safety；competitiveness evaluation；evaluation index system；FNNs

TN082

A

1674-6236（2016）14-0063-04

2015-07-14稿件編號(hào)：201507095

崔濟(jì)麟（1989—），男，遼寧撫順人，碩士，助工。研究方向：煤礦安全類儀器儀表的設(shè)計(jì)與研發(fā)。