矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型

为降低煤矿井下煤与瓦斯突出事故中的人员伤亡和财产损失，提高突出事故中的应急救援能力，提出一种麻雀搜索算法(SSA)优化支持向量机(SVM)的煤与瓦斯突出事故应急救援能力评估模型。首先，依据相关文献与研究报告构建包括应急预防能力、应急准备能力、应急响应能力和恢复善后能力在内的4项一级指标，其中包括18项二级指标，并以各指标的得分数据作为模型训练数据集；然后，利用网络层次分析法(ANP)与熵权法(EWM)分别确定各评估指标在相互影响下的主客观权重，通过拉格朗日函数将各权重融合得到最优权重，运用SSA算法优化SVM的径向基核参数g和惩罚因子C,将最优权重计算得出的结果作为SSA-SVM模型的输入，期望值作为输出进行线性回归预测；最后，以河北省某矿为例，将SSA-SVM模型与传统SVM、粒子群优化算法(PSO)优化SVM、鲸鱼优化算法(WOA)优化SVM 3种不同模型的预测结果分别与期望值作对比分析。结果表明：SSA-SVM模型的预测结果与实际相符，平均绝对误差相较于其他模型分别下降8.04%、5.15%、4.82%,证明所建模型的优越性，可将其应用于矿山企业实际矿井煤与瓦斯突出事故应急救援能...