文章编号:1009-6094(2023)06-1978-07改进离散Hopfield神经网络在煤矿人因评估中的应用∗李红霞1,2,张倩1,田水承2,张丹3(1西安科技大学管理学院,西安710054;2西安科技大学安全科学与工程学院,西安710054;3山西兰花科创玉溪煤矿有限责任公司,山西晋城048214)摘要:为了预防和控制煤矿人因事故发生,将离散Hopfield神经网络应用于煤矿人因安全评估中。首先根据人因分析与分类系统(HumanFactorsAnalysisandClassificationSystem,HFACS)模型建立煤矿人因安全风险评估体系,体系包含多个指标;其次是构建输入矩阵,借助模糊综合评价法对评估指标量化编码;最后,运用学习率优化的离散Hopfield神经网络展开煤矿人因安全评估,以模型输出结果确定评估对象风险等级。将构建的煤矿人因安全评估模型与传统评估方法进行比较,结果表明该模型合理有效,可用于煤矿人因安全评估,为煤矿人因安全管理提供依据。关键词:安全社会工程;人因安全;离散Hopfield神经网络;模糊综合评价中图分类号:X913文献标志码:ADOI:10.13637/j.issn.1009-6094.2022.0683∗收稿日期:20220415作者简介:李红霞,教授,博士,博士生导师,从事采矿工程、人因工程、安全技术及工程等研究,lihx@xust.edu.cn。基金项目:国家自然科学基金面上项目(51874237);国家自然科学基金重点支持项目(U1904210);国家社科基金项目(20XGL025)0引言在我国,煤炭属于基础能源,也是关键的工业原料,在一次能源生产及消费结构中所占的比重相对较大,支撑着我国经济社会的稳定迅速发展[1]。我国的能源消费格局主要是煤炭资源,受到成本、安全及综合技术等要素的影响,短时间内不会变化。但我国煤层自然条件复杂,开采难度较大[2],煤矿事故发生率较高。根据相关研究,在煤矿事故原因追溯分析中,矿工的不安全行为因素占比高达95%[34]。也就是说,矿工不安全行为是导致煤矿事故的更深层次原因之一。因此,建立煤矿人因安全评估模型,对煤矿人因安全评估组织全面的调研意义重大。当前,各学者对煤矿人因安全评估开展了大量研究,运用的方法有专家咨询法、层次分析法、模糊综合评价法等。2017年,李爽等[5]运用专家咨询法遗传神经网络构建评估模型,分析了河南、山东等地多个煤矿的人因安全状况,为神经网络在人因安全评估方面的应用奠定了基础。田佩芳等[6]以煤矿安全风险预控管理信息系统的数据为基础,建立了一套煤矿人因安全评估体系,通过层次分析法模糊综合评价法,得到晋能集团下属某煤矿的人因评估值。2018年,段军等[7]通过分析内蒙古某矿山人因...
