基于BP神经网络的矿山安全文化评价体系

为了完善和加强矿山安全文化的建设,根据矿山自身的特点,本文提出了一种对矿山安全文化进行合理、科学、全面评价的方法。根据国际SMART准则,从安全环境、安全管理、安全培训、班组长素质、员工行为、安全事务6个方面确立了21项安全文化评价指标,提出了安全文化等级划分标准,并在MATLAB平台上建立了基于BP神经网络的安全文化等级评价体系。以6个矿山的样本数据作为训练样本,经过训练,结果显示当迭代次数为355时,网络的全局误差达到要求,并且输出值与期望输出值之间呈基本吻合,误差比较小。最后,以该神经网络对恒祥煤矿的安全文化等级进行预测,输出结果表明该矿山的安全文化等级为4级,与该矿山的安全文化实际状况相符。因此,BP神经网络具有很好的学习功能,通过样本训练后能够准确地对矿山安全文化进行评价,为提高矿山安全文化水平提供参考和依据。