【摘 要】
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为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因
【机 构】
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江苏省安全生产科学研究院化工安全与信息研究所;
【基金项目】
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江苏省自然科学基金资助(SBK201222273);江苏省科技基础设施建设计划项目(BM2012067)
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为提高危险化学品运输事故预测水平,提出一种改进的模糊神经网络(FNN)模型。实现对危险化学品运输事故起数的智能预测。首先分析危险化学品运输的危险源因素集,确定危险源因素集包含实值型和经验型2类数据。然后设计一种数据融合模型,该模型通过模糊综合评价来精简FNN结构,在此基础上给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法。最后给出改进的危险化学品运输事故的智能预测算法,并以我国2005—2010年期间每个月发生的危险化学品运输事故起数为数据基础进行计算。结果表明,改进模型的预测精度和各种误差均明显好于普通预测模型,预测结果能够反映危险化学品运输事故的实际情况。
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