【摘 要】
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随着我国制造业的快速发展,人们的安全生产意识不断提高,利用数据挖掘技术,将安全管理与数据挖掘相结合的新方式逐渐受到人们的关注,相较于传统预防事故的方式,利用数据挖掘的方法更具有便捷性、针对性、预测性。本文借助数据挖掘的理论和方法,以中国特种设备检验研究院提供的2002～2017年已备案的265起压力容器事故数据为研究对象,进行数据挖掘,建立基于GA-BP神经网络压力容器事故原因分析模型。该模型具有
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随着我国制造业的快速发展,人们的安全生产意识不断提高,利用数据挖掘技术,将安全管理与数据挖掘相结合的新方式逐渐受到人们的关注,相较于传统预防事故的方式,利用数据挖掘的方法更具有便捷性、针对性、预测性。本文借助数据挖掘的理论和方法,以中国特种设备检验研究院提供的2002～2017年已备案的265起压力容器事故数据为研究对象,进行数据挖掘,建立基于GA-BP神经网络压力容器事故原因分析模型。该模型具有简便、易于操作等特点,对使用人员的专业要求相对较低,通过输入压力容器的分析时间（季度）、设备类别、设备所处的环节、可能发生的事故类型、生产工艺过程中的作用原理共5项参数,得到模型的输出为压力容器事故的原因,实现了对现有压力容器在当前状态下可能发生事故的原因的预测。对得到的基于GA-BP神经网络压力容器事故原因分析模型进行误差分析,得到该模型误差在[0,0.1]之间,而传统BP神经网络模型误差在[0,0.15]之间,表明经遗传算法优化的BP神经网络模型预测压力容器事故的原因更加准确,从测试集输出的图像来看,预测值与实际值图像较为接近。根据模型输出的事故原因,提出相应措施,增强企业事故预防的针对性,有助于企业进行风险分析,提高管理效率。
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