【摘要】：隨著經濟的高速發(fā)展,我國水電行業(yè)得到了大力的開發(fā),在開發(fā)的同時安全事故頻發(fā),造成了巨大的財產損失與人員傷亡。由于水電工程施工復雜,涉及面廣,不安全因素較多,容易導致事故發(fā)生。因此為了使得水電工程施工安全進行,做好施工安全隱患評價是一種有效的辦法。企業(yè)通過安全評價可以合理分析出施工過程中的隱患現狀,進而做好相應隱患的排查與整改,保證了施工安全進行。本文通過研究國內外安全評價方法的現狀,根據我國相關法律法規(guī)以及水電工程施工的特點,再結合專家意見,構建了一套水電工程施工安全隱患評價指標體系。而目前,采用模糊綜合評價和人工神經網絡對工程安全隱患問題的研究也逐漸增多。人工神經網絡具有很強的容錯性以及聯想能力,能夠很好地反映出外界輸入信息的本質特征,但是它不具有處理模糊信息的能力,不能有效的利用專家經驗知識。水電工程施工的安全因素有許多的不確定性,具有很強的模糊性,這就導致了人工神經網絡運用的局限。模糊綜合評價法能很好地處理模糊信息并利用專家知識經驗,但是其運算速度慢、精度低,因此結合兩種評價方法能充分發(fā)揮兩者的優(yōu)勢。本文以水電工程施工安全隱患為研究對象,采用模糊綜合評價與BP神經網絡相結合的方法,基于MATLAB神經網絡工具箱建立了基于模糊綜合評價和BP神經網絡的模糊神經網絡評價模型。利用建立好的模糊神經網絡模型對實際工程進行安全隱患評價,運用模糊綜合評價法對其結果進行驗證,并將得到的評價結果與實際隱患排查情況對比分析,證實了方法的實際意義。本文提出的模糊神經網絡模型是對水電工程施工安全隱患進行評價的一種新方法,對于水電工程施工過程的安全隱患排查具有一定的參考意義。
[Abstract]:With the rapid development of economy, the hydropower industry in our country has been vigorously developed, and the frequent safety accidents have caused huge property losses and casualties. Due to the complex construction of hydropower projects, involving a wide range of unsafe factors, easily lead to accidents. Therefore, in order to make the construction safety of hydropower project, it is an effective method to evaluate the hidden dangers of construction safety. The present situation of hidden dangers in construction process can be reasonably analyzed through safety evaluation, and the corresponding hidden dangers can be checked and rectified to ensure the safety of construction. By studying the present situation of safety evaluation methods at home and abroad, according to the relevant laws and regulations of our country and the characteristics of hydropower project construction, and combining with expert opinion, this paper constructs a set of evaluation index system of safety hidden danger in hydropower project construction. At present, fuzzy comprehensive evaluation and artificial neural network are used to study the hidden dangers of engineering safety. Artificial neural network has strong fault tolerance and association ability, which can well reflect the essential characteristics of external input information, but it does not have the ability to deal with fuzzy information, and can not effectively use expert experience knowledge. There are many uncertainties and strong fuzziness in the construction of hydropower engineering, which leads to the limitation of artificial neural network. Fuzzy comprehensive evaluation method can deal with fuzzy information well and make use of expert knowledge experience, but its operation speed is slow and its precision is low. Therefore, the two evaluation methods can give full play to their advantages. This paper takes the hidden trouble of hydropower construction as the research object, and adopts the method of combining fuzzy comprehensive evaluation with BP neural network. A fuzzy neural network evaluation model based on fuzzy comprehensive evaluation and BP neural network is established based on MATLAB neural network toolbox. The fuzzy neural network model is used to evaluate the hidden dangers of practical projects, the fuzzy comprehensive evaluation method is used to verify the results, and the results are compared with the actual hidden dangers. The practical significance of the method is proved. The fuzzy neural network model proposed in this paper is a new method to evaluate the hidden dangers of construction of hydropower projects, which has a certain reference significance for the investigation of hidden dangers in the construction process of hydropower projects.
【學位授予單位】：西華大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TV513

【參考文獻】

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本文編號：2389051