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1.绪论
1.1.选题的背景、目的和意义
1.2.国内外研究历史、现状和发展趋势
1.2.1.国内外安全评价的发展现状
1.2.2.国内安全评价的发展现状
1.3.神经网络理论的历史沿革
1.3.1.人工神经网络的历史
1.3.2.神经网络理论的应用
1.4.本课题的主要研究内容
2.安全评价方法原理及神经网络在其中的应用
2.1.安全评价的原理
2.1.1.相关性原理
2.1.2.类推原理
2.1.3.惯性原理
2.1.4.量变到质变原理
2.2.安全评价的方法与分类
2.2.1.安全评价分类
2.2.2.主要安全评价方法简述
2.3.神经网络理论用于安全评价的优越性
2.4.本文所研究的评价方法
2.4.1.运用ANN的事故率和伤亡率预测
2.4.2.运用ANN的危险度分级方法
2.4.3.运用ANN的多指标体系的综合评价方法
3.人工神经网络的基本原理
3.1.人工神经网络模型
3.1.1.生物神经元及人工神经元
3.1.2.神经网络的分类
3.1.3.神经网络的传递函数
3.1.4.神经网络的学习与训练
3.2. BP神经网络
3.2.1.BP神经网络的结构
3.2.2.BP学习算法
3.2.3.BP网络的算法流程图
4.运用MATLAB神经网络工具箱建立BP网络模型
4.1.简介
4.1.1.MATLAB简介
4.1.2.MATLAB神经网络工具箱
4.1.3.运用神经网络工具箱设计网络的过程
4.2.面向MATLAB的BP神经网络设计
4.2.1.BP神经网络模型
4.2.2.设计过程
4.3.基于GUI的神经网络设计与分析
5.神经网络应用于事故预测
5.1.数据来源及整理
5.2.利用GUI建立神经网络模型并进行预测
5.2.1.模型结构
5.2.2.样本的定义及归一化
5.2.3.训练函数的选择
5.2.4.基于GUI的网络设计与分析
5.3.结果讨论
5.3.1.结果
5.3.2.讨论
5.3.3.神经网络预测方法与其他方法的比较
5.4.小结
6.神经网络应用于危险度等级评价
6.1.定量评价分级方法——蒙得法介绍
6.1.1.基本程序
6.1.2.固有危险程度的初步分级示例
6.2.危险度等级评价神经网络模型的建立
6.3数据处理
6.4.分级结果
6.5.结论
7.结论与展望
7.1.全文总结
7.2.有待深入进行的工作
主要参考文献
致谢
附录