基于粗集—小波神经网络的煤炭企业管理研究

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本文针对煤炭企业发展的三个关键问题,即成本管理、安全管理和环保管理,进行了系统的分析与研究。在充分分析我国煤炭企业发展现状的基础上,提出了目前适用的管理模式。论文将粗集理论、小波神经网络等理论引入到煤炭企业成本管理中,分析了成本构成及影响因素,建立了生产成本指标体系,得出了影响煤炭企业成本的主要因素集,提出预测和控制的新方法。结合案例企业实际开发了基于MATLAB的智能管理系统,实现了不同开采条件和管理水平下,煤炭企业生产成本的预测,得到了理想的预测结果,从预测结果和各指标权重分析出发,提出了成本控制措施,对煤炭企业管理水平和成本管理水平进行了评价,从而提升了煤炭企业生产成本的现有管理水平。基于粗集-小波神经网络的成本管理新方法为目标成本制定、成本控制和成本评价提供科学依据。基于安全管理在煤炭企业中的重要地位,从最重要的安全控制环节入手,建立了生产工作面安全指标体系和评价模型,利用小波神经网络理论对其安全性进行预测和评价,预测了生产工作面的安全状况并分析了主要影响因素。在案例企业实际应用中,该方法与未确知-AHM的综合评价结果相比更加准确和客观,为煤炭企业安全管理提供了科学评价新方法。最后,根据我国环保管理和节能减排政策,本文分析了煤炭企业环保工作存在的主要问题,提出了绿色开采的理念和所涉及的技术体系,并针对案例企业现有污染源,提出了可行的技术措施和建议。
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