基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)安全指標(biāo)預(yù)測模型

王可尊

摘 要：安全預(yù)測與安全分析能有效的揭示企業(yè)面臨的安全風(fēng)險，對企業(yè)實現(xiàn)安全生產(chǎn)，提高安全意識，增加安全投入有著重要的意義。本文建立了一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)安全指標(biāo)預(yù)測模型，以某省安監(jiān)系統(tǒng)披露數(shù)據(jù)為樣本，預(yù)測了該地區(qū)未來發(fā)生安全生產(chǎn)事故的概率。

關(guān)鍵詞：BP網(wǎng)絡(luò)；安全指標(biāo)；預(yù)測

DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2018.05.114

安全是一個企業(yè)賴以生存和發(fā)展的基石，在經(jīng)濟發(fā)展的任何一個時期，安全工作都是企業(yè)不容忽視的一個方面。惡性安全事故不僅會帶來巨大的經(jīng)濟損失，對人民群眾的生命財產(chǎn)造成維修，也會產(chǎn)生隱患，影響社會的安定團結(jié)。據(jù)國家安監(jiān)局的統(tǒng)計顯示，2016年，全國共發(fā)生各類安全生產(chǎn)事故63205起，死亡人數(shù)為43062人。

近年來，隨著我國工業(yè)化和現(xiàn)代化進程的不斷加快，帶來了一線企業(yè)員工的工作環(huán)境和工作過程的改變，他們的工作模式不斷規(guī)模化、機械化和智能化，使安全生產(chǎn)管理的難度愈加增大。在這一形勢下，通過科學(xué)發(fā)分析和可靠的預(yù)測，客觀系統(tǒng)的為企業(yè)呈現(xiàn)事故風(fēng)險，有針對性的對企業(yè)提出建議，能夠引起企業(yè)的重視，加大對安全法規(guī)的認(rèn)識和理解，增加安全經(jīng)費的投入，采取必要的措施，提前掌握或改善將來的安全狀態(tài)，進而達(dá)到降低事故風(fēng)險，增加企業(yè)綜合競爭力的目的。出于此目的，本文建立了一個基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的企業(yè)安全指標(biāo)預(yù)測模型對某地級市未來的安全生產(chǎn)事故發(fā)生概率進行預(yù)測。

1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述

1.1 神經(jīng)元模型及前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

BP算法最早由P.Werbos博士在1974年提出，是迄今最為著名的多層網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法。由BP算法訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，稱為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。單個的神經(jīng)元模型共有R個輸入，其中每個輸入都能通過一個恰當(dāng)?shù)臋?quán)值和下一層相連，在網(wǎng)絡(luò)中使用可微的單調(diào)遞增函數(shù)來進行訓(xùn)練。在由多個神經(jīng)元構(gòu)成的前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中通常有一個或多個隱層，一個典型的BP網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)里隱層的神經(jīng)元數(shù)目為S，則隱層采用S型神經(jīng)元函數(shù)logsig，具有R個輸入。隱含層里的非線性傳遞函數(shù)神經(jīng)元可以用來學(xué)習(xí)輸入/輸出之間的線性和非線性關(guān)系，輸出層神經(jīng)元的傳遞函數(shù)為purelin。

1.2 BP學(xué)習(xí)規(guī)則

BP算法決定了BP網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生和訓(xùn)練結(jié)果。此算法是一種監(jiān)督式的學(xué)習(xí)算法，它由信息的正向傳播與誤差的反向傳播組成。在正向傳播的過程中，輸入信息從輸入經(jīng)過隱含層逐層計算，并將結(jié)果傳向輸出層，每一層神經(jīng)元的狀態(tài)都會影響下一層。若得不到期望的輸出值，就會自動計算誤差變化值，進而轉(zhuǎn)為反向傳播，通過網(wǎng)絡(luò)將誤差信號沿通道修改各層神經(jīng)元權(quán)值直至達(dá)到期望目標(biāo)。

2 企業(yè)安全指標(biāo)預(yù)測的BP網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

為了確定事故預(yù)防對策和安全預(yù)測度，需要研究安全投入與事故率和傷亡率之間的關(guān)系，這可以幫助企業(yè)安全管理人員掌握事故發(fā)生規(guī)律。影響一個企業(yè)安全系數(shù)的指標(biāo)有很多，企業(yè)規(guī)模、生產(chǎn)總值、安全投入等都會對此產(chǎn)生影響。設(shè)計企業(yè)安全指標(biāo)預(yù)測模型時，應(yīng)充分體現(xiàn)安全投入與百萬工時傷亡人數(shù)的關(guān)系。

2.1 確定需要預(yù)測的安全生產(chǎn)指標(biāo)

本文在諸多安全指標(biāo)中選取了極具代表性的百萬工時事故次數(shù)和百萬工時傷亡人數(shù)作為預(yù)測指標(biāo)進行處理，分析和預(yù)測某省企業(yè)安全生產(chǎn)狀況及其發(fā)展趨勢。據(jù)查閱資料統(tǒng)計，近年某省發(fā)生安全事故與投入數(shù)據(jù)由表1所示。

2.2 BP網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

根據(jù)上表中的樣本數(shù)據(jù)，利用建立的灰色BP網(wǎng)絡(luò)組合預(yù)測模型對2017年的百萬工時事故次數(shù)及百萬工時傷亡人數(shù)進行預(yù)測。訓(xùn)練及數(shù)據(jù)處理過程由下圖1所示。

經(jīng)過反復(fù)訓(xùn)練實驗，最終在n取14，2n+k取27的時候，網(wǎng)絡(luò)取得了很好的擬合精度和預(yù)測精度。

2.3 預(yù)測結(jié)果及分析

網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練完畢后，運用語句：YP=postmnmx（YP，minT，maxT）對數(shù)據(jù)進行處理，把測試樣本序列中的數(shù)據(jù)用tramnmx函數(shù)進行相同的歸一化處理后輸入模型，將得到殘差預(yù)測值。

進行反歸一化處理，得到還原后的殘差擬合及預(yù)測序列。通過計算得到模型對訓(xùn)練樣本的擬合精度為96.68%，對測試樣本的預(yù)測精度為96.14%；利用殘差序列修正后的數(shù)據(jù)對樣本數(shù)據(jù)的擬合精度則能達(dá)到98.77%；模型最終的預(yù)測輸出2017年某省百萬工時事故次數(shù)為0.46，百萬工時傷亡人數(shù)為0.58，預(yù)測結(jié)果與當(dāng)年公布值基本符合。

3 小結(jié)

本文介紹了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)和原理，并針對某省2007～2016年安全事故與投入統(tǒng)計的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，建立BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型，并對預(yù)測結(jié)果進行分析，結(jié)果表明：本模型可獲得較高的物流需求量預(yù)測精度及較好的預(yù)測效果。

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