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基于复合KPCA-SVM模型的企业安全生产管理水平等级评价研究

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以企业安全生产管理水平等级评价为研究对象,拟将核主元分析(KPCA)与支持向量机(SVM)相结合,提出一种改进的SVM模型—复合KPCA-SVM模型来预测企业安全生产管理水平的等级.本文以中国33家煤矿企业安全生产管理数据作为样本进行复合KPCA-SVM模型的评价结果验证,还分别采用SVM模型、多项式KPCA-SVM模型、高斯KPCA-SVM模型对实例进行了评价,并对这四种方法的预测精度进行了比较.计算机仿真显示,复合KPCA-SVM模型的评价结果优于传统SVM模型、多项式KPCA-SVM模型和高斯KPCA-SVM模型,证实了复合KPCA-SVM模型能够有效地预测企业安全生产管理水平的等级,对企业预防安全事故的发生和提高安全生产管理水平具有借鉴作用.

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来源
《第十一届中国软科学学术年会》|2015年|330-338|共9页
会议地点北京
作者
WANG Yu-Feng; 王玉凤; MAI Qiang; 麦强;
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作者单位

中国软科学研究会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类企业生产管理;
关键词
企业管理; 安全生产; 等级评价; 核主元分析; 支持向量机;

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