【摘 要】
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近年来,有限空间内事故频发,整体特点呈现出事故后果严重、救援困难,对各行各业构成极大威胁。因此,针对有限的空间作业开展风险评估方法的研究意义重大,并且亟需加强。本文采用熵权（EWM）-区间层次（IAHP）组合赋权法对有限空间作业评价模型打分,评价结果作为RBF神经网络的样本进行训练,继而提出基于EWM-IAHP-RBF的有限空间作业风险评价方法。针对有限空间作业风险等级,采用等距抽样、K-mean
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近年来,有限空间内事故频发,整体特点呈现出事故后果严重、救援困难,对各行各业构成极大威胁。因此,针对有限的空间作业开展风险评估方法的研究意义重大,并且亟需加强。本文采用熵权（EWM）-区间层次（IAHP）组合赋权法对有限空间作业评价模型打分,评价结果作为RBF神经网络的样本进行训练,继而提出基于EWM-IAHP-RBF的有限空间作业风险评价方法。针对有限空间作业风险等级,采用等距抽样、K-means聚类算法对其进行划分,并依据评估结果对有限空间作业给出具体建议进行改进,主要工作及成果如下:1.本文通过分析有限空间作业风险评价和有限空间作业风险管控流程的国内外研究现状,设计有限空间作业风险评价体系,并运用熵权法（EWM）、区间层次分析法（IAHP）对评价指标组合赋权。2.通过比较三种神经网络的训练结果,本文选择最贴合有限空间作业风险评价方法的RBF神经网络,并对该神经网络的具体参数进一步优化,进而修正有限空间作业风险评价方法,最终形成基于EWM-IAHP-RBF的有限空间作业风险评价方法。3.本文对评价所有可能得分进行穷举,并通过等距抽样简化样本。继而使用K-means聚类算法比较轮廓值的大小,计算出合适的聚类范围并划分出四类风险等级,最后将聚类结果与ALARP原则结合,提出了有限空间作业分级管控原则。4.有限空间作业风险评价系统进行设计与开发,该系统能同时对大批量的企业进行风险评价,进而依据评价结果自动划分风险等级,并生成企业相关的有限空间作业风险雷达图和区域、行业风险统计图,从而简化企业和政府的评价和监管。并使用该系统针对单个企业和黑龙江省的整体情况作出了具体分析。
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