基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型研究

近来频繁发生的化工企业安全事故使企业意识到企业安全的重要性,企业安全评估预警已成为各界关注的焦点。针对引发化工企业安全事故因素的复杂非线性特点,提出基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型,该模型通过遗传算法克服BP神经网络局部最小的缺点,利用主成分分析法优化输入矩阵,并以山东省101家大中型化工企业数据为实证样本,对模型进行仿真实验。实验结果表明,该模型体检结果与真实期望值的相对误差在1.34%3.84%,具有较高的评估预测精度,能够准确对企业进行安全体检。