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J-GLOBAL ID：201802225167706672   整理番号：18A0682233

GA-BPニューラルネットワークに基づく化学工業団地における緊急救援能力の信頼性解析【JST・京大機械翻訳】

Reliability Analysis for Emergency Resue Capacity in the Chemical Industry Park Based on GA-BP Neural Network

著者 (4件)： Zhou Dehong (武漢工程大学資源与土木工程学院,湖北武漢,430070) ,  Feng Hao (武漢工程大学資源与土木工程学院,湖北武漢,430070) ,  Feng Wenbin (湖北新捷天然气有限公司,湖北武漢,430074) ,  Cheng Leqi (武漢科技大学机械自動化学院,湖北武漢,430081)
資料名： Anquan yu Huanjing Gongcheng  (Anquan yu Huanjing Gongcheng)
巻： 24  号： 5  ページ： 43-49  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1544A  ISSN： 1671-1556  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 遺伝的アルゴリズムの最適化に基づくBPニューラルネットワーク(GA-BP)に基づく化学工業団地における緊急救援能力の信頼性解析モデルを提案した。16の化学工業団地における緊急救援能力の信頼性を定量的に分析し,GA-BPニューラルネットワークモデル訓練の出力値として使用した。事故ツリーにおける28項目の基本事象に基づき、化学工業団地の応急救援能力の階層分析評価指標システムを確立し、日常生産状態での応急システムの維持と事故時の応急処置能力の二つの基準層で要素層に分けた。応急システムのハードウェア維持、応急救援人員の管理、応急管理機関、応急計画と演習、情報伝達、応急者の動員、現場処分、事故後の回復能力、指標層元素はそれぞれ事故木の基本事件に対応し、指標層元素の目標層に対する複合重みを計算する。アンケート調査の方法により、専門家の化学工業団地における指標層元素に対して採点を行い、各園区の各要素の得点と複合重みを掛け合わせてGA-BP神経回路網モデルの入力値とする。訓練サンプルとして4つのサンプルを用いて,GA-BP神経回路網モデルの実行可能性を,サンプル群から選択し,そして,従来のBP神経回路網の解析データと比較した。結果は以下を示した。GA-BPニューラルネットワークによる出力データの平均誤差は3.83%で,平均二乗誤差は0.002であった。一方,BPニューラルネットワークの出力データの平均誤差は8.13%で,平均二乗誤差は0.004であった。GA-BP神経回路網の分析結果は事故木の分析結果とより近く、しかも事故木の分析に比べ、複雑な建設過程を減少させ、より高い使用性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *信頼性解析 ,  アンケート ,  最適化 ,  遺伝的アルゴリズム ,  *団地 ,  *化学工業 ,  *信頼性 ,  ハードウェア ,  *救助 ,  神経回路網 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 平均二乗誤差 ,  応急処置 ,  神経回路網モデル ,  *逆伝播ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信頼性  (KB04040H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 化学 ,  工業団地 ,  救援 ,  能力 ,  信頼性解析