第18卷2013年11月煤矿开采CoalminingTechnologyV0Ll8NOV．2013基于蚁群聚类的RBF网络在人因失误预测中的应用刘双跃，方茈心(北京科技大学土木与环境工程学院，北京100083)[摘要]详细分析了煤矿安全中的人因失误机理，从安全生理、安全心理、组织管理、机械设备及环境4个方面进行分析，将蚁群聚类与径向基(RBF)神经网络相结合，建立了一种基于蚁群聚类优化径向基神经网络的煤矿人因失误预测模型。[关键词]蚁群聚类算法；RBF网络；人因失误TheApplicationBasedontheAntColonyClusteringMethodofRBFNeuralNetworkduetoHumanErrorPredictionAbstract：Detailedanalysisofthemechanismofhumanerrorincoalminesafetythroughthesafetyphysiology，psychology，organizationandmanagement，machineryandequipmentandtheenvironmentfouraspects．Theantclusteringclassescombinedwithradialbasis(RBF)neuralnetwOrktoestablishapredictionmodelwhichbasedontheantcolonyclusteringmethodofRBFneuralnetworkduetohumanerror．国内外大量的事故调查统计结果表明，每年由于人因失误而导致的事故占事故发生总数的60％以上，由此引发的重大灾难事故比率更是高达90％以·上l11，可见控制人因失误是防止或减少煤矿事故发生的关键，因此，从安全科学的角度对人因失误因素进行准确分析已变得愈来愈重要。本文对煤矿安全中的人因失误因素进行了详细分析，并采用蚁群聚类优化的径向基(RBF)神经网络来建立煤矿人因失误预测模型，以期实现对人因失误动态预测，减少人因事故发生的可能性。1煤矿安全中人因失误致因分析煤矿生产系统是处于特定环境中的复杂系统，人的行为产生因素极为复杂，针对人因失误的机理、分类和特点，本文从生理因素、心理因素、组织管理因素、机械设备及环境因素这四大部分对人误因素进行分析。1)生理原因()，包含12个基本指标：身高(1)，体重／标准体重(x2)，年龄(x3)，时间视觉()，听觉敏感性(X5)，手腿部力量(X)，心率(x7)，呼吸次数／每分钟()，疲劳()，睡眠质量(。)，身体灵活性()，耐力(，)。2)一0理原因()，包含7个基本指标：性格(3)，能力(4)，I~(Xl5)，动机(6)，压力(1)，意志(xIR)，注意(x1q)。3)组织管理原因(3)，包含6个基本指标：286作业安全规程(。)，组织安全文化(1)，安全生产责任制度(2)，监督管理(x2)，培训制度(X24)，组织变革影响(，)。4)机械设备及环境原因()，包含10个基本指标：作业空间()，作业强度(X，，)，时间裕度(28)，作业复杂程度(29)，安全设施(0)，照明强度()，作业环境噪声(X3，)，作业环境温度(X)作业环境风速()，相对湿度()。对上述35个指标正确分级与量化是进行人因失误预测的基础，结合人机工效学、人体测量学、安全心理学等相关学科理论，编制各因素的量化标准。煤炭行业中安全系统工程基础比较薄弱，对各种事故概率难以精确统计，人因失误及作用范围分析研究尚不完善，因此依靠传统的安全系统工程方法评价人因事故有一定的局限性；利用传统聚类方法按照特定准则对人因事故主导因素进行分析时，一般采用指定聚类和修改聚类中02个阶段反复循环，计算量大且算法复杂。而由于人因失误因素的复杂性，在已知量和未知量之间存在很强的非线性关系，这种复杂的非线性关系可以用神经网络得到很好的映射。作为一种多参数反演的工具，多层前馈BP网络被较多的应用于反演问题【2】【3J。基于智能优化的反演方法虽然具有很多搜索法不具备的优点，但也存在需要循环迭代，计算时间长等问题，不适用于正分析计算量较大的多参数反演问题。BP网络是一种全局逼近网络，存在易陷入局第18卷2013年11月煤矿开采CoalminingTechnologyV01．18NOV．2013部最优，训练速度慢，网络结构难以确定等问题。径向基(RBF)网络是一种新型的神经网络(ANN)模型，与BP网络相比，不仅具有生物学基础和数学基础，而且结构简单，学习速度快，隐节点具有局部特性，逼近能力更强。而蚁群算法是M．Dorigo和T．Stfitzlet5]提出的一种新的模拟进化算法，具有分布式、自组织、信息素通信等性能，已经在组合优化领域取得大量的成果。建立RBF网络的关键在于选择合适的基函数中心，将蚁群算法用于...
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