基于BP神经网络的铁路安全管理评价研究

摘要

为提升铁路现场安全管理水平,在综合分析设备、环境、人为因素的基础上,提出了一班中作业人员、管理人员的组合作为安全管理的主要影响因素.首先,将人员是否出勤作为0-1二维输入数据并构建评估指标体系,通过延误次数、考核次数、事故发生次数创建安全管理模型并构建评价指标体系;其次,设置合理权重值及超参数构建BP神经网络模型;最后,利用乌鲁木齐铁路局集团公司管内某车站实际人员组合进行计算.结果 表明,BP神经网络对于班组人员组合识预测准确率达到0.926 8,可见在有限样本数据的条件下,班组人员组合与安全管理的评价等级有较强烈的非线性关系,为现场安全管理提供了一定的理论基础.