[01177463]基于遗传算法的广义回归神经网络的化工安全评估方法的研究

课题依托宁波市自然科学基金项目（2018A610122）。 针对当前化工行业安全事故多以事后处理为主的现象,从源头上预防事故发生,实现过程动态安全监测和评价,本项目研究分析了化工企业安全事故发生的因果关系、影响因素及相互关系,基于人工神经网络对化工企业安全评价方法开展了深入研究。 本项目研究将安全评价方法、计算机技术与化工企业的运营、管理相结合,利用基于人工神经网络的安全评价方法对影响化工企业安全运行的各因素进行量化评估,确定影响化工企业安全运行的主要影响因素,并对化工企业运行现状进行总体安全评价,掌握化工企业运行的整体安全状况。一是通过文献资料查阅、企业现场调研、工艺安全分析、专家问卷调查等多种方式,从人、机、环、管等方面分析得出影响化工企业安全运行的具体影响因素;二是通过主成分分析方法得出影响化工企业安全运行的主要影响因素;三是通过遗传算法得出影响化工企业安全运行的主要影响因素的权值,通过广义回归神经网络等多种方法得出对化工企业运行安全的量化评价。 本项目对影响化工企业运行安全的主要因素进行了分析提取,应用广义回归神经网络、反向传播神经网络、径向基函数神经网络等对化工企业安全评价进行了相关方法研究,建立起了基于人工神经网络的化工企业定量安全评价方法。 本项目将当下先进的人工智能神经网络等计算方法同传统的化工企业安全评价方法相结合,提出的安全评价方法具有一定可操作性,可定量评估化工企业安全状况,且国内公开发表的相关文献尚未见有相同技术特点的研究。 本项目将计算机技术（融合了遗传算法的人工神经网络方法）同传统的安全评价方法进行了有机结合,对影响化工企业运行安全的各因素进行了系统梳理,提供了可用于化工企业安全运行状况分析的定量评价方法,对化工企业的安全管理进行了研究评估,并开发了相应安全评价计算软件,可为化工企业安全生产与管理运行提供技术支持。 本项目构建了结合遗传算法和人工神经网络的化工企业安全评价方法,形成了具有自主著作权的基于BPNN、GA-BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于GA-BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于GRNN、BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于GRNN、GA-BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于GRNN、RBFNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于GRNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于RBFNN、BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0、基于RBFNN、GA-BPNN和PSO-BPNN某化工企业安全评价系统软件V1.0等9件分析计算软件。 本项目发表了相关学术论文3篇（均为EI收录,检索号分别为20193307319281、20200107973371、20200107973370）。应用项目研究方法对宁波某化工企业进行了安全评价,基于反向传播神经网络、径向基函数神经网络和广义回归神经网络,从人、机、环境、管理四个方面对化工企业进行了安全评估,比较和分析了专家评分和评估值,结果表明基于广义回归神经网络和径向基函数神经网络都能够较好对化工企业安全进行评估与预测。