【摘 要】
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随着我国经济的持续快速发展,对能源的需求日益加大,煤炭资源是我国经济和社会发展非常重要的战略资源,煤炭企业的安全生产工作是我国能源战略安全的保证,有效地对煤矿安全状
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随着我国经济的持续快速发展,对能源的需求日益加大,煤炭资源是我国经济和社会发展非常重要的战略资源,煤炭企业的安全生产工作是我国能源战略安全的保证,有效地对煤矿安全状况进行系统全面的评价是改善煤矿安全问题的重要手段。针对我国煤炭企业对自身出现的安全隐患问题难以做出及时有效处理的现状,本文通过建立和健全煤矿安全评价模型,充分利用现代化的计算机网络技术,设计并初步实现了矿山事故隐患安全评价系统。主要研究工作如下：一,通过对安全评价方法现状的研究以及对多种安全评价方法的深入探讨,确定了人工神经网络评价法。二,分析了导致煤矿事故的人的行为隐患、设备隐患、环境隐患和管理隐患四大因素,确定了矿山安全评价指标体系,并对其中的指标值进行了改进。三,通过对BP神经网络和小波神经网络的分析和研究,构建了基于小波神经网络的评价模型,并对小波神经网络的初始化参数进行了优化。四,运用ASP. NET和SQL Sever数据库设计了基于B/S架构的矿山事故隐患安全评价系统,给出了系统的总体构架和数据库的详细设计,重点对小波神经网络模块进行设计和实现,给出了评价结果。该系统的实现可以取代传统手工模式的安全评价方法,大大提高煤矿的安全评价效率,使得煤矿的安全评价更加准确全面,便于企业及时掌握煤矿的安全生产状况,对事故隐患的预控具有一定现实意义。
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