化学工业园区应急能力可靠性分析

摘要

提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络(GA-BP)的园区应急能力可靠性分析模型。通过故障树分析对化工园区应急救援能力的可靠性进行量化并作为GA-BP神经网络的输出值,以故障树中的基本事件为依据,进行分类总结,建立化工园区应急救援能力层次分析指标体系;从日常生产状态下的应急系统维护与事故时的应急处置能力这两个准则层考虑,指标层元素分别对应故障树的基本事件,并计算其相对于目标层的复合权重;从样本组中,选取训练样本和测试样本验证基于遗传算法优化的神经网络可靠性分析模型的可行性,并与传统BP神经网络的分析数据进行对比;结果表明,经过遗传算法优化后的BP神经网络平均误差和均方误差均较小。得出GA-BP神经网络的分析结果与故障树更加接近,而且相对于故障树分析减少了复杂的建树过程,具有更高的易用性。