| 基于GA-BP神经网络的化工园区应急救援能力可靠性分析 |
| |
| 引用本文： | 周德红,冯豪,冯文斌,程乐棋.基于GA-BP神经网络的化工园区应急救援能力可靠性分析[J].安全与环境工程,2017,24(5). |
| |
| 作者姓名： | 周德红 冯豪 冯文斌 程乐棋 |
| |
| 作者单位： | 1. 武汉工程大学资源与土木工程学院,湖北武汉,430070;2. 湖北新捷天然气有限公司,湖北武汉,430074;3. 武汉科技大学机械自动化学院,湖北武汉,430081 |
| |
| 基金项目： | 国家安全生产监督管理总局安全生产重大事故关键技术科技项目，湖北省安全生产监督管理局安全生产专项资金项目，湖北省安全生产监督管理局安全生产专项资金项目，湖北省高等学校省级教学研究项目，武汉工程大学第二批校级课程综合改革项目，武汉工程大学研究生教育教学改革研究项目 |
| |
| 摘 要： | 提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的化工园区应急救援能力可靠性分析模型。通过事故树分析对16家化工园区应急救援能力的可靠性进行量化,并作为GA-BP神经网络模型训练的输出值;以事故树中的28项基本事件为依据进行分类总结,建立化工园区应急救援能力层次分析评估指标体系,在日常生产状态下的应急系统维护与事故时的应急处置能力这两个准则层下分为要素层,包括应急系统硬件维护、应急救援人员管理、应急管理机构、应急预案与演练和信息传递、应急人员动员、现场处置、事故后恢复能力,指标层元素分别对应事故树的基本事件,并计算指标层元素相对于目标层的复合权重,再以调查问卷的方式邀请专家对化工园区的指标层元素进行打分,将每一园区的各项要素得分与复合权重相乘作为GA-BP神经网络模型的输入值;从样本组中选取12组作为训练样本、4组作为测试样本,验证建立的GA-BP神经网络模型的可行性,并与传统BP神经网络的分析数据进行对比。结果显示:GA-BP神经网络输出数据的平均误差为3.83%,均方误差为0.002;而BP神经网络输出数据的平均误差为8.13%,均方误差为0.004;GA-BP神经网络的分析结果与事故树的分析结果更为接近,且相对于事故树分析减少了复杂的建树过程,具有更高的易用性。
|
| 关 键 词： | 化工园区 应急救援能力 可靠性分析 遗传算法(GA) BP神经网络 |
Reliability Analysis for Emergency Resue Capacity in the Chemical Industry Park Based on GA-BP Neural Network |
| |
| ZHOU Dehong,FENG Hao,FENG Wenbin,CHENG Leqi.Reliability Analysis for Emergency Resue Capacity in the Chemical Industry Park Based on GA-BP Neural Network[J].Safety and Environmental Engineering,2017,24(5). |
| |
| Authors: | ZHOU Dehong FENG Hao FENG Wenbin CHENG Leqi |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
