基于BP神经网络和证据理论的煤矿生产物流系统评价

【摘要】： 煤炭是我国的主要能源。据统计,2007年我国煤炭能源的生产与消费在一次能源生产与消费中的比重分别为76.6%和69.5%。因此,对其广泛的开发利用在推动国民经济建设、加速社会进步、提高人民生活水平等方面都做出了非常重大的贡献。近年来,煤炭物流在我国流通领域中已占据了非常重要的位置,据统计仅我国煤炭的运输就占全国铁路和水路年货运总量的40%左右。而煤矿生产物流作为煤炭物流的主要形式,对煤炭产量的提高以及成本的降低起着关键作用。因此,对煤矿生产物流系统进行改造和优化显得非常必要而且具有非常重要的社会意义和现实意义。但是要想对煤矿生产物流系统进行优化和改造,就要建立在能够对其做出科学合理的评价的基础之上。 在以上基础上,本文主要做了以下工作： 1.在通过煤矿企业调研、数据分析以及国内外相关参考文献综合分析的基础上,综合运用系统工程、煤矿安全工程、物流工程等理论对煤矿生产物流系统进行安全性、效率性、可靠性方面进行分析,研究影响煤矿生产物流系统安全性、效率性和可靠性的影响因素。 2.在对煤矿生产物流系统进行深入分析的基础上,结合煤矿生产的行业特点以及关键影响因素,根据系统评价的原理,建立了煤矿生产物流系统的评价指标体系,其中共有5个一级指标和17个二级指标。 3.通过对系统评价领域应用较多的BP神经网络、证据理论的D-S数据合成方法进行研究发现,单一的BP神经网络的输出结果具有不稳定性,有时甚至能够影响评价结果的判定；而证据理论的D-S数据合成方法能弱化这种不稳定性,但是其基本可信度分配比较困难。因此,本文将BP神经网络方法和D-S证据理论相结合引入煤矿生产物流系统评价领域,建立了煤矿生产物流系统评价模型。 4.最后,运用该评价模型进行了实证分析,证明了该模型在煤矿生产物流系统评价的应用中是有效可行的。结合评价结果进行讨论,并对煤矿生产物流系统的优化改善提出相应的对策和建议。 当前,我国煤矿生产物流系统方面的研究比较薄弱,煤矿生产物流系统水平参差不齐,对煤矿生产物流系统评价技术的研究就显得十分重要。本文的研究对煤矿生产物流系统的优化和改善有一定的参考意义。