摘要：根據現代控制技(ji)術的人工神經(jing)網(wang)絡理論提出了一種保護(hu)原理構成方案，并(bing)分析了原理實現的可行性和技(ji)術難點。

人工(gong)(gong)神經網(wang)絡（AartificialNeuralNetwork，下簡(jian)稱ANN）是模(mo)(mo)擬(ni)生物神經元的結(jie)構(gou)而提出的一種信息處理(li)方法(fa)。早(zao)在(zai)1943年(nian)(nian)，已由心(xin)理(li)學(xue)家WarrenS.Mcculloch和(he)數(shu)學(xue)家WalthH.Pitts提出神經元數(shu)學(xue)模(mo)(mo)型，后被冷落了一段時間，80年(nian)(nian)代又迅(xun)猛(meng)興起［1］。ANN之所以受到(dao)人們的普遍(bian)關注，是由于它(ta)具有本質的非線形特(te)征、并行處理(li)能力(li)、強魯棒性以及自(zi)組織自(zi)學(xue)習(xi)的能力(li)。其(qi)中(zhong)研究得最為成熟的是誤差的反傳模(mo)(mo)型算(suan)法(fa)（BP算(suan)法(fa)，BackPropagation），它(ta)的網(wang)絡結(jie)構(gou)及算(suan)法(fa)直觀(guan)、簡(jian)單，在(zai)工(gong)(gong)業領域(yu)中(zhong)應用較多。

經訓練的(de)(de)(de)ANN適用(yong)于利用(yong)分析振動數據對機器進(jin)行(xing)(xing)監控(kong)(kong)(kong)和(he)(he)故障(zhang)檢測(ce)，預測(ce)某些部(bu)件(jian)的(de)(de)(de)疲(pi)勞壽命［2］。非(fei)(fei)線形神經網(wang)絡(luo)補償和(he)(he)魯棒控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)綜(zong)合方(fang)法的(de)(de)(de)應用(yong)（其魯棒控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)利用(yong)了變結構控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)或滑動模控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)），在(zai)實時工業控(kong)(kong)(kong)制(zhi)(zhi)執行(xing)(xing)程(cheng)序中較為有效［3］。人工神經網(wang)絡(luo)（ANN）和(he)(he)模糊(hu)邏輯（FuzzyLogic）的(de)(de)(de)綜(zong)合，實現了電(dian)動機故障(zhang)檢測(ce)的(de)(de)(de)啟發式推理。對非(fei)(fei)線形問(wen)題，可(ke)通過ANN的(de)(de)(de)BP算(suan)法學習正常運行(xing)(xing)例子調整(zheng)內部(bu)權值(zhi)來準確求解(jie)［4］。

因此，對于電(dian)力(li)系(xi)(xi)統(tong)這個存(cun)在(zai)著大量非(fei)線(xian)性的(de)復雜大系(xi)(xi)統(tong)來講，ANN理論在(zai)電(dian)力(li)系(xi)(xi)統(tong)中的(de)應用具(ju)有很(hen)大的(de)潛力(li)，目前已涉及到如暫態，動穩分析(xi)，負荷預報(bao)，機(ji)組最優組合，警報(bao)處理與(yu)故障診斷，配電(dian)網線(xian)損計算(suan)，發電(dian)規(gui)劃(hua)，經濟運行及電(dian)力(li)系(xi)(xi)統(tong)控制等方面［5］。

本文(wen)介紹了一種基(ji)于人工(gong)神經網絡（ANN）理論的保護原理。

1、人工(gong)神經網絡理論(lun)概(gai)述

人工(gong)神(shen)經(jing)(jing)網(wang)絡理論（ArtificalNeuralNetworkstheory,ANN）是80年(nian)代中后期在(zai)世界范圍內迅速發展(zhan)起來的(de)(de)一個前(qian)沿研究領域(yu)。人工(gong)神(shen)經(jing)(jing)網(wang)絡是一種(zhong)有自組織、自學習(xi)能力的(de)(de)網(wang)絡系統(tong)，它的(de)(de)應用對各門學科都產(chan)生了重要的(de)(de)影響。目(mu)前(qian)，ANN理論的(de)(de)研究取得(de)了令人矚目(mu)的(de)(de)進展(zhan)。由于其具有非線性(xing)、高維性(xing)、大規模(mo)并行處理、信息的(de)(de)分布或儲存、聯想、記憶和(he)容錯等特征(zheng)，在(zai)預(yu)測(ce)具有高復雜程度(du)的(de)(de)非線性(xing)時間(jian)序(xu)列問題(ti)方(fang)面明(ming)顯優于傳統(tong)預(yu)測(ce)方(fang)法。

水(shui)工(gong)隧(sui)洞(dong)一(yi)般都有過水(shui)要求，加上其復雜的地質條(tiao)件，因此(ci)正確的進(jin)行圍(wei)巖分(fen)類(lei)(lei)后采(cai)取相(xiang)應(ying)的支(zhi)護措施(shi)將對保(bao)證(zheng)隧(sui)洞(dong)穩定(ding)性(xing)起決定(ding)性(xing)的作(zuo)用。圍(wei)巖分(fen)類(lei)(lei)是一(yi)類(lei)(lei)非線性(xing)的綜合判(pan)定(ding)問(wen)題，用人(ren)工(gong)神經網絡方法來判(pan)別水(shui)工(gong)隧(sui)洞(dong)圍(wei)巖類(lei)(lei)別是一(yi)種新(xin)的嘗試(shi)和新(xin)的方法。

1．圍巖分類的判定依(yi)據(ju)

水工隧洞圍(wei)巖(yan)工程地(di)質分類應(ying)以(yi)控制圍(wei)巖(yan)穩(wen)定(ding)的巖(yan)石強(qiang)度、巖(yan)體(ti)完整程度、張開(kai)度、地(di)下水力狀態和主要結構面產(chan)狀等(deng)五項因素綜合評(ping)分為依(yi)據，圍(wei)巖(yan)強(qiang)度應(ying)力比為限定(ding)依(yi)據，見表1。

表(biao)1圍巖工程地質分類依據(ju)

指標名稱評價因素

摘要(yao)：統(tong)計學習方(fang)法(fa)和人(ren)工神經網絡都是在數(shu)據分(fen)(fen)(fen)類(lei)任務中的使(shi)用的模型(xing)(xing)。本文(wen)從(cong)技術的角(jiao)度上總結分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)這(zhe)些模型(xing)(xing)的相(xiang)同(tong)(tong)點(dian)與不同(tong)(tong)點(dian)，提供對這(zhe)些模型(xing)(xing)分(fen)(fen)(fen)類(lei)性能的客觀分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)。最(zui)后(hou)本文(wen)對如何更好(hao)地提升統(tong)計學習和人(ren)工神經網絡的分(fen)(fen)(fen)類(lei)性能進行(xing)分(fen)(fen)(fen)析(xi)(xi)總結。

關(guan)鍵詞：機(ji)器學習；神(shen)經網絡(luo)；人工智能

1引言

預(yu)測(ce)模(mo)型在各種(zhong)領域被用于(yu)(yu)分(fen)(fen)析和(he)(he)預(yu)測(ce)。預(yu)測(ce)模(mo)型都(dou)是從真實的(de)(de)數據(ju)(ju)樣(yang)本中(zhong)(zhong)建(jian)立的(de)(de)，這些樣(yang)本數據(ju)(ju)可以(yi)根據(ju)(ju)一系列規則進行(xing)預(yu)處(chu)理和(he)(he)轉格(ge)式(shi)(shi)，普(pu)遍(bian)用于(yu)(yu)基于(yu)(yu)知識(shi)的(de)(de)專家(jia)系統(tong)，或者(zhe)作為(wei)統(tong)計(ji)(ji)(ji)和(he)(he)機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)(xi)的(de)(de)訓練數據(ju)(ju)集。目前(qian)在機(ji)器學(xue)(xue)習(xi)(xi)中(zhong)(zhong)較(jiao)受(shou)歡迎的(de)(de)是統(tong)計(ji)(ji)(ji)學(xue)(xue)習(xi)(xi)方法[1-3]和(he)(he)人工神經(jing)(jing)網(wang)路[4,5]。雖(sui)然(ran)這兩(liang)種(zhong)模(mo)型分(fen)(fen)別來自于(yu)(yu)統(tong)計(ji)(ji)(ji)學(xue)(xue)和(he)(he)計(ji)(ji)(ji)算機(ji)學(xue)(xue)，但同時也具有一定的(de)(de)相似性。在本文我們(men)(men)給出了統(tong)計(ji)(ji)(ji)學(xue)(xue)習(xi)(xi)方法和(he)(he)人工神經(jing)(jing)網(wang)絡的(de)(de)在模(mo)式(shi)(shi)統(tong)計(ji)(ji)(ji)識(shi)別中(zhong)(zhong)共(gong)同點，并且(qie)說明為(wei)何神經(jing)(jing)網(wang)絡可以(yi)看做是統(tong)計(ji)(ji)(ji)學(xue)(xue)習(xi)(xi)的(de)(de)總結。目前(qian)預(yu)測(ce)模(mo)型算法已經(jing)(jing)有不少現(xian)(xian)(xian)成的(de)(de)實現(xian)(xian)(xian)，既有免費的(de)(de)也有商業的(de)(de)軟件可用于(yu)(yu)測(ce)試(shi)。通過測(ce)試(shi)發現(xian)(xian)(xian)所(suo)獲取(qu)的(de)(de)結果(guo)(guo)主要依賴于(yu)(yu)三個(ge)因素：模(mo)型構建(jian)的(de)(de)數據(ju)(ju)集的(de)(de)質(zhi)量、所(suo)調(diao)整的(de)(de)模(mo)型參數和(he)(he)用于(yu)(yu)計(ji)(ji)(ji)算模(mo)型處(chu)理結果(guo)(guo)的(de)(de)評價標準(zhun)。在總結中(zhong)(zhong)，我們(men)(men)指出判斷這些預(yu)測(ce)模(mo)型測(ce)試(shi)結果(guo)(guo)的(de)(de)好壞(huai)所(suo)影響(xiang)的(de)(de)因素。

2統(tong)計學(xue)習中的典型算法(fa)

支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)和k近(jin)(jin)鄰(lin)都是(shi)(shi)(shi)統計(ji)(ji)學習中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)典型(xing)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)。支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)是(shi)(shi)(shi)從統計(ji)(ji)學習理論思(si)(si)想的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)一(yi)種實現，其(qi)工作(zuo)是(shi)(shi)(shi)從數(shu)據(ju)(ju)集(ji)中(zhong)建立(li)具有一(yi)致性(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)價器(qi)。支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)關(guan)系的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)問題是(shi)(shi)(shi)：一(yi)個模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)如(ru)何(he)根據(ju)(ju)僅僅給(gei)出(chu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特征(zheng)集(ji)和訓(xun)練數(shu)據(ju)(ju)集(ji)在(zai)(zai)(zai)未知的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)集(ji)中(zhong)進行預測？在(zai)(zai)(zai)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)上，支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)通過(guo)(guo)解(jie)決約束二(er)(er)次優化(hua)問題在(zai)(zai)(zai)數(shu)據(ju)(ju)集(ji)中(zhong)建立(li)最佳的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分(fen)(fen)界線。通過(guo)(guo)使用(yong)不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)核心(xin)函數(shu)，可以(yi)使模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)包(bao)含不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)同程度(du)(du)(du)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)非線性(xing)和靈(ling)活性(xing)。因(yin)為他們可以(yi)從不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)高級統計(ji)(ji)思(si)(si)想中(zhong)衍生出(chu)來，并且在(zai)(zai)(zai)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)時(shi)不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)會出(chu)現統計(ji)(ji)錯誤，因(yin)此支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)在(zai)(zai)(zai)過(guo)(guo)去的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)幾年都引(yin)起(qi)了大量(liang)(liang)(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)研(yan)究者的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)興趣。支持向量(liang)(liang)(liang)(liang)機(ji)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)劣勢(shi)在(zai)(zai)(zai)于(yu)(yu)分(fen)(fen)類(lei)(lei)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)(shi)純粹(cui)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)二(er)(er)分(fen)(fen)法(fa)(fa)(fa)，不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)會給(gei)出(chu)潛在(zai)(zai)(zai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)其(qi)他類(lei)(lei)別(bie)。K近(jin)(jin)鄰(lin)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)與其(qi)他方(fang)(fang)法(fa)(fa)(fa)不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)同的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)是(shi)(shi)(shi)k近(jin)(jin)鄰(lin)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)把數(shu)據(ju)(ju)直接用(yong)于(yu)(yu)分(fen)(fen)類(lei)(lei)，而且并不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)需要(yao)(yao)預先(xian)構(gou)建模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)。這樣(yang)便不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)需要(yao)(yao)考慮模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)構(gou)建的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)細節(jie)，并且在(zai)(zai)(zai)算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)中(zhong)需要(yao)(yao)考慮調(diao)整的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)參數(shu)只有k，其(qi)中(zhong)k是(shi)(shi)(shi)在(zai)(zai)(zai)評(ping)估類(lei)(lei)別(bie)時(shi)候需要(yao)(yao)包(bao)含的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)近(jin)(jin)鄰(lin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)量(liang)(liang)(liang)(liang)：p(y|x)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)值(zhi)是(shi)(shi)(shi)在(zai)(zai)(zai)x的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)k近(jin)(jin)鄰(lin)中(zhong)屬于(yu)(yu)y類(lei)(lei)別(bie)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)成員數(shu)量(liang)(liang)(liang)(liang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)比(bi)值(zhi)。通過(guo)(guo)改(gai)變k，模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)靈(ling)活性(xing)可以(yi)相(xiang)對提高和降(jiang)低(di)。k近(jin)(jin)鄰(lin)與其(qi)他算(suan)(suan)(suan)(suan)法(fa)(fa)(fa)相(xiang)比(bi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)優勢(shi)在(zai)(zai)(zai)于(yu)(yu)近(jin)(jin)鄰(lin)可以(yi)提供分(fen)(fen)類(lei)(lei)結(jie)果的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)解(jie)釋(shi)，在(zai)(zai)(zai)黑盒(he)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)足的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)時(shi)，這種基于(yu)(yu)實例的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)解(jie)釋(shi)更具有優勢(shi)。而k近(jin)(jin)鄰(lin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)主要(yao)(yao)缺點在(zai)(zai)(zai)于(yu)(yu)近(jin)(jin)鄰(lin)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)中(zhong)：為了計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)近(jin)(jin)鄰(lin)需要(yao)(yao)定義一(yi)個量(liang)(liang)(liang)(liang)度(du)(du)(du)計(ji)(ji)算(suan)(suan)(suan)(suan)不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)同原子數(shu)據(ju)(ju)之(zhi)間的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)距離(li)。在(zai)(zai)(zai)大部分(fen)(fen)應(ying)(ying)用(yong)領域(yu)中(zhong)，如(ru)何(he)這種方(fang)(fang)式定義的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)量(liang)(liang)(liang)(liang)度(du)(du)(du)并不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)清晰(xi)，只能通過(guo)(guo)嘗試和失敗，根據(ju)(ju)相(xiang)對重要(yao)(yao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)并不(bu)(bu)(bu)(bu)(bu)確定是(shi)(shi)(shi)否(fou)能反應(ying)(ying)量(liang)(liang)(liang)(liang)度(du)(du)(du)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數(shu)據(ju)(ju)來定義量(liang)(liang)(liang)(liang)度(du)(du)(du)。

摘要根據現代控制技術的人工神經網絡(luo)理(li)(li)論提出了一種(zhong)保護(hu)原(yuan)理(li)(li)構成方(fang)案，并(bing)分析了原(yuan)理(li)(li)實(shi)現的可行性和技術難(nan)點。

人工神(shen)(shen)經網(wang)(wang)絡(AartificialNeuralNetwork，下簡稱ANN)是(shi)模擬(ni)生(sheng)物神(shen)(shen)經元的結(jie)構而提出(chu)的一種信息處理方法。早在(zai)1943年，已由心(xin)理學(xue)家WarrenS.Mcculloch和數(shu)學(xue)家WalthH.Pitts提出(chu)神(shen)(shen)經元數(shu)學(xue)模型，后被冷落了一段(duan)時間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所以受到人們的普遍關注，是(shi)由于它具有本質的非(fei)線形特征、并行處理能(neng)力、強(qiang)魯(lu)棒性(xing)以及自組織自學(xue)習的能(neng)力。其中研究(jiu)得最(zui)為成熟(shu)的是(shi)誤差的反(fan)傳模型算法(BP算法，BackPropagation)，它的網(wang)(wang)絡結(jie)構及算法直(zhi)觀、簡單，在(zai)工業(ye)領域中應用較(jiao)多。

經訓練的ANN適(shi)用(yong)于(yu)利用(yong)分析振動(dong)數據對機(ji)器進行(xing)監控和故障檢測，預測某些(xie)部(bu)件的疲勞壽命［2］。非線(xian)形神(shen)經網(wang)絡補償和魯棒(bang)控制(zhi)(zhi)綜合方法(fa)的應用(yong)(其魯棒(bang)控制(zhi)(zhi)利用(yong)了變結(jie)構控制(zhi)(zhi)或(huo)滑動(dong)模控制(zhi)(zhi))，在(zai)實時(shi)工業控制(zhi)(zhi)執(zhi)行(xing)程序中較為(wei)有效［3］。人工神(shen)經網(wang)絡(ANN)和模糊(hu)邏輯(ji)(FuzzyLogic)的綜合，實現了電(dian)動(dong)機(ji)故障檢測的啟發式推理。對非線(xian)形問題，可通過ANN的BP算(suan)法(fa)學習正常(chang)運(yun)行(xing)例(li)子調整(zheng)內部(bu)權值(zhi)來準確(que)求解［4］。

因(yin)此，對于(yu)電(dian)(dian)力系統(tong)這個存在著大(da)(da)(da)量非(fei)線性(xing)的復(fu)雜大(da)(da)(da)系統(tong)來(lai)講，ANN理論在電(dian)(dian)力系統(tong)中的應用具(ju)有(you)很大(da)(da)(da)的潛力，目前(qian)已涉(she)及到如暫態，動穩分析，負荷預報，機組(zu)(zu)最優組(zu)(zu)合，警報處(chu)理與故(gu)障診斷，配電(dian)(dian)網線損計算，發電(dian)(dian)規(gui)劃，經濟運行及電(dian)(dian)力系統(tong)控制等方面［5］。

本文介(jie)紹(shao)了一種基于人(ren)工神經網絡(ANN)理論的保護原(yuan)理。

1人(ren)工(gong)神經網絡理(li)論概(gai)述

目前，國內外用于城(cheng)市用水量短(duan)期預測(ce)的(de)方法(fa)(fa)多(duo)為時(shi)間序列分析法(fa)(fa)并采(cai)用多(duo)種(zhong)預測(ce)模型，但(dan)都存在計算(suan)比較復(fu)雜、費時(shi)、預測(ce)精度較差等問題。

現(xian)通(tong)過對時(shi)用(yong)水量變(bian)化(hua)規律的研究，提出以神經(jing)網絡法預(yu)測城(cheng)市短期用(yong)水量。

1城市供水管網用(yong)水量變化規律

在我國(guo)城(cheng)市供水(shui)系統(tong)中(zhong)，用(yong)水(shui)量一(yi)(yi)般(ban)包括居民生活(huo)用(yong)水(shui)、工礦企業生產用(yong)水(shui)和公共事業用(yong)水(shui)等(deng)。同一(yi)(yi)城(cheng)市在一(yi)(yi)天內的(de)不同時(shi)段，用(yong)水(shui)量會(hui)發(fa)生顯(xian)著變化。

雖然城市(shi)用水(shui)量(liang)的變(bian)化(hua)受(shou)氣候、生活習慣(guan)、生產和(he)生活條(tiao)件等諸多因素的影(ying)響，變(bian)化(hua)情況也(ye)較為(wei)(wei)復雜，但通過分析不難發(fa)現：城市(shi)用水(shui)量(liang)曲線呈(cheng)現三個(ge)周(zhou)期(qi)(qi)(qi)性的變(bian)化(hua)，即：一天(24h)為(wei)(wei)一個(ge)周(zhou)期(qi)(qi)(qi)、一星(xing)期(qi)(qi)(qi)(7d)為(wei)(wei)一個(ge)周(zhou)期(qi)(qi)(qi)、一年(365d)為(wei)(wei)一個(ge)周(zhou)期(qi)(qi)(qi)，并受(shou)增長因素(人(ren)口增長，生產發(fa)展)的影(ying)響。若將(jiang)預測時段取為(wei)(wei)1h，則(ze)季節因素和(he)增長因素的影(ying)響就顯(xian)得十(shi)分緩慢，因此管網時用水(shui)量(liang)的變(bian)化(hua)具有兩個(ge)重要特征：隨(sui)機(ji)性和(he)周(zhou)期(qi)(qi)(qi)性。

2人工神經網絡模型

摘要(yao)根據(ju)現(xian)代(dai)控制技術的(de)人工神經(jing)網絡理(li)論提(ti)出了一種保護原(yuan)理(li)構成方案，并分析(xi)了原(yuan)理(li)實現(xian)的(de)可行性和技術難點。

人(ren)工神(shen)經(jing)網絡(AartificialNeuralNetwork，下簡稱ANN)是模(mo)擬生物神(shen)經(jing)元的(de)結(jie)(jie)構(gou)而提出的(de)一(yi)種信息處(chu)理(li)方法。早(zao)在1943年，已由(you)心理(li)學家(jia)WarrenS.Mcculloch和(he)數學家(jia)WalthH.Pitts提出神(shen)經(jing)元數學模(mo)型，后被冷落了一(yi)段時(shi)間，80年代又迅(xun)猛興起［1］。ANN之所(suo)以受到(dao)人(ren)們的(de)普遍(bian)關注，是由(you)于(yu)它(ta)(ta)具(ju)有(you)本(ben)質(zhi)的(de)非線形特征、并行處(chu)理(li)能(neng)力、強(qiang)魯棒(bang)性以及自組織(zhi)自學習的(de)能(neng)力。其中(zhong)研究得(de)最為成熟的(de)是誤差的(de)反傳(chuan)模(mo)型算法(BP算法，BackPropagation)，它(ta)(ta)的(de)網絡結(jie)(jie)構(gou)及算法直觀、簡單，在工業領(ling)域中(zhong)應用較多。

經訓練的(de)ANN適用(yong)(yong)于利用(yong)(yong)分析振(zhen)動數據對機器(qi)進行監控(kong)和故(gu)障(zhang)檢測(ce)，預測(ce)某些部件的(de)疲勞(lao)壽命(ming)［2］。非線形神經網絡(luo)(luo)補(bu)償和魯(lu)棒控(kong)制(zhi)(zhi)綜(zong)(zong)合方法(fa)的(de)應用(yong)(yong)(其魯(lu)棒控(kong)制(zhi)(zhi)利用(yong)(yong)了變結構控(kong)制(zhi)(zhi)或(huo)滑動模控(kong)制(zhi)(zhi))，在實時(shi)工業控(kong)制(zhi)(zhi)執(zhi)行程序中較為有效［3］。人工神經網絡(luo)(luo)(ANN)和模糊邏輯(ji)(FuzzyLogic)的(de)綜(zong)(zong)合，實現了電(dian)動機故(gu)障(zhang)檢測(ce)的(de)啟發式推理。對非線形問(wen)題(ti)，可通過(guo)ANN的(de)BP算法(fa)學習正常運行例子(zi)調整(zheng)內部權值(zhi)來準確求(qiu)解［4］。

因此，對(dui)于電力(li)系(xi)統這個存在(zai)著大(da)量非線性(xing)的(de)復(fu)雜大(da)系(xi)統來講(jiang)，ANN理論在(zai)電力(li)系(xi)統中(zhong)的(de)應用具有很大(da)的(de)潛力(li)，目前已涉(she)及(ji)到如暫態，動穩(wen)分析，負(fu)荷(he)預報，機組最(zui)優組合，警報處(chu)理與故(gu)障診(zhen)斷，配電網(wang)線損計算(suan)，發電規劃，經濟運行及(ji)電力(li)系(xi)統控制(zhi)等(deng)方面［5］。

本文(wen)介紹(shao)了一種基于人工(gong)神經(jing)網絡(ANN)理論(lun)的(de)保護(hu)原(yuan)理。

1人工(gong)神經網絡理論概述

一、化工企業安全管理評價體系

1評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)建(jian)(jian)(jian)立的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)原則依(yi)(yi)據化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)依(yi)(yi)賴于(yu)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)生(sheng)產實際情況(kuang)，利用(yong)模(mo)糊(hu)評(ping)(ping)(ping)判模(mo)型方(fang)(fang)(fang)法(fa)及層次(ci)分(fen)析法(fa)進行(xing)(xing)綜合(he)分(fen)析。綜合(he)分(fen)析依(yi)(yi)賴于(yu)3個(ge)(ge)方(fang)(fang)(fang)面(mian)：（1）化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)；（2）化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)；（3）化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)權重。對于(yu)要構建(jian)(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)理(li)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)體(ti)(ti)系(xi)(xi)這(zhe)樣一個(ge)(ge)復雜(za)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)工(gong)(gong)(gong)(gong)程(cheng)，要求(qiu)涵蓋現(xian)(xian)在化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)理(li)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)多(duo)(duo)(duo)方(fang)(fang)(fang)面(mian)內容(rong)。我們這(zhe)里從(cong)六個(ge)(ge)方(fang)(fang)(fang)面(mian)來構建(jian)(jian)(jian)：（1）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)物質文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)；（2）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)行(xing)(xing)為文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)；（3）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)制度文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)；（4）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)觀念文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)；（5）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)系(xi)(xi)統文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)持久性(xing)；（6）企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)系(xi)(xi)統文(wen)(wen)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)開放性(xing)來建(jian)(jian)(jian)立安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)理(li)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)，該管(guan)(guan)理(li)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)又從(cong)這(zhe)6個(ge)(ge)方(fang)(fang)(fang)面(mian)細化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)為多(duo)(duo)(duo)個(ge)(ge)條(tiao)款(kuan)，依(yi)(yi)據現(xian)(xian)有的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)法(fa)律、法(fa)規以及國(guo)家(jia)規范對每個(ge)(ge)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)做(zuo)了闡(chan)釋，確(que)定(ding)各個(ge)(ge)條(tiao)款(kuan)在這(zhe)個(ge)(ge)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)中占的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)權值。2建(jian)(jian)(jian)立化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)意(yi)義(yi)和(he)方(fang)(fang)(fang)法(fa)現(xian)(xian)代化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)和(he)其他行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)一樣處于(yu)各行(xing)(xing)各業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)飛(fei)速(su)發展(zhan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信息時代，安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)建(jian)(jian)(jian)設工(gong)(gong)(gong)(gong)作是直接影響化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)行(xing)(xing)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)發展(zhan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)大事。安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)體(ti)(ti)系(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)完善程(cheng)度關系(xi)(xi)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)發展(zhan)，現(xian)(xian)代化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)管(guan)(guan)理(li)是否(fou)達標(biao)(biao)跟上(shang)時代步伐，因(yin)此建(jian)(jian)(jian)立化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)體(ti)(ti)系(xi)(xi)意(yi)義(yi)重大。（1）理(li)論分(fen)析化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)特點(dian)，論述神(shen)經(jing)網絡技術(shu)在該評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)中的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可行(xing)(xing)性(xing)，提出建(jian)(jian)(jian)立基于(yu)人工(gong)(gong)(gong)(gong)神(shen)經(jing)網絡的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)體(ti)(ti)系(xi)(xi)方(fang)(fang)(fang)法(fa)。（2）充分(fen)考慮化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)生(sheng)產企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)多(duo)(duo)(duo)種因(yin)素，確(que)定(ding)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)各細則條(tiao)目(mu)，條(tiao)目(mu)要求(qiu)囊括生(sheng)產過程(cheng)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)所有相關因(yin)素。（3）在認真總結前人研究的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)基礎上(shang)，結合(he)所構建(jian)(jian)(jian)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)指(zhi)(zhi)(zhi)標(biao)(biao)體(ti)(ti)系(xi)(xi)，以及采(cai)集到的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)各生(sheng)產工(gong)(gong)(gong)(gong)段(duan)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)狀(zhuang)況(kuang)數據，構建(jian)(jian)(jian)了適于(yu)化(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)(gong)(gong)企(qi)(qi)(qi)業(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)(ye)安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)基于(yu)神(shen)經(jing)網絡技術(shu)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)BP網絡非線性(xing)模(mo)型。

二、人工(gong)(gong)神經網絡(luo)在化工(gong)(gong)企業安全(quan)管理(li)評價體系(xi)中的體現

1人(ren)工神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)技(ji)術在(zai)(zai)化(hua)(hua)(hua)工企(qi)業安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)(quan)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)中(zhong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)可行(xing)(xing)性(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)人(ren)工神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)基(ji)(ji)礎單(dan)元(yuan)(yuan)(yuan)是神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)(yuan)，網(wang)(wang)(wang)(wang)狀連(lian)接(jie)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)元(yuan)(yuan)(yuan)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)人(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)大腦活動方式來(lai)處(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)數據(ju)信(xin)(xin)(xin)息(xi)(xi)，這(zhe)(zhe)些(xie)信(xin)(xin)(xin)息(xi)(xi)是并行(xing)(xing)出(chu)(chu)(chu)來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)，其(qi)(qi)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)結構(gou)(gou)(gou)像(xiang)一個(ge)復雜(za)(za)局域網(wang)(wang)(wang)(wang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)拓(tuo)撲(pu)(pu)圖，進(jin)(jin)行(xing)(xing)非線(xian)性(xing)(xing)(xing)(xing)(xing)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)(xin)息(xi)(xi)處(chu)(chu)(chu)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)和(he)傳輸(shu)。人(ren)工神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)就像(xiang)人(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)大腦一樣(yang)(yang)(yang)(yang)進(jin)(jin)行(xing)(xing)活動，接(jie)受(shou)外界來(lai)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)信(xin)(xin)(xin)息(xi)(xi)后訓(xun)練(lian)(lian)(lian)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)，這(zhe)(zhe)些(xie)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)邊學(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)、邊適應(ying)、聯想(xiang)記(ji)憶，模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)避開復雜(za)(za)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)數學(xue)(xue)(xue)(xue)運算，在(zai)(zai)非完(wan)善數學(xue)(xue)(xue)(xue)模(mo)(mo)(mo)(mo)式的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)狀態下取得(de)較為(wei)(wei)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)想(xiang)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)分析效果(guo)(guo)。如(ru)(ru)今神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)技(ji)術在(zai)(zai)多個(ge)領域受(shou)到(dao)(dao)學(xue)(xue)(xue)(xue)術研究和(he)技(ji)術應(ying)用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)青(qing)睞，應(ying)用(yong)在(zai)(zai)模(mo)(mo)(mo)(mo)式識(shi)別、智(zhi)能(neng)控(kong)制、虛擬(ni)技(ji)術、人(ren)工智(zhi)能(neng)等多個(ge)領域。我們知(zhi)道互聯網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)拓(tuo)撲(pu)(pu)分為(wei)(wei)多種(zhong)結構(gou)(gou)(gou)，神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)與之類似(si)也存(cun)在(zai)(zai)多種(zhong)拓(tuo)撲(pu)(pu)連(lian)接(jie)方式。2BP神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)結構(gou)(gou)(gou)在(zai)(zai)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)體(ti)(ti)(ti)(ti)系(xi)(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)設計體(ti)(ti)(ti)(ti)現BP神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)模(mo)(mo)(mo)(mo)式是最常用(yong)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)拓(tuo)撲(pu)(pu)方式。BP網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)模(mo)(mo)(mo)(mo)型(xing)(xing)模(mo)(mo)(mo)(mo)擬(ni)人(ren)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)處(chu)(chu)(chu)理(li)(li)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)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。如(ru)(ru)果(guo)(guo)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)指(zhi)標體(ti)(ti)(ti)(ti)系(xi)(xi)(xi)中(zhong)某(mou)個(ge)參(can)數發生(sheng)(sheng)變化(hua)(hua)(hua)時，先(xian)利用(yong)傳統的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)方式獲得(de)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)樣(yang)(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)(ben)，神(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)(shen)經(jing)(jing)網(wang)(wang)(wang)(wang)絡(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)(luo)借助于這(zhe)(zhe)些(xie)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)樣(yang)(yang)(yang)(yang)本(ben)(ben)(ben)進(jin)(jin)一步通(tong)(tong)過(guo)(guo)(guo)學(xue)(xue)(xue)(xue)習(xi)訓(xun)練(lian)(lian)(lian)達(da)(da)到(dao)(dao)建立完(wan)善安(an)(an)(an)全(quan)(quan)(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)理(li)(li)(li)(li)(li)(li)評(ping)(ping)(ping)(ping)(ping)價(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)(jia)體(ti)(ti)(ti)(ti)系(xi)(xi)(xi)的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)目的(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)(de)。

三、結語

化(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)企(qi)(qi)業(ye)是高(gao)危行業(ye)，規模越大，生產手段越先進其安(an)全(quan)(quan)(quan)問(wen)題(ti)涉(she)及(ji)的人身及(ji)國家財產問(wen)題(ti)范(fan)圍更廣(guang)。化(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)企(qi)(qi)業(ye)建(jian)立安(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)(guan)理(li)評價體系(xi)(xi)，有(you)助于主管(guan)(guan)(guan)部門(men)進一步(bu)掌握(wo)化(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)企(qi)(qi)業(ye)安(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)(guan)理(li)的發展趨勢，并可為(wei)制定(ding)宏觀政策提供(gong)決策依(yi)據，運用新的人工(gong)(gong)神經(jing)網絡科學技術(shu)完善安(an)全(quan)(quan)(quan)管(guan)(guan)(guan)理(li)評價體系(xi)(xi)的結構(gou)，使化(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)企(qi)(qi)業(ye)管(guan)(guan)(guan)理(li)走向規范(fan)化(hua)(hua)(hua)(hua)、科學化(hua)(hua)(hua)(hua)和系(xi)(xi)統(tong)化(hua)(hua)(hua)(hua)，使化(hua)(hua)(hua)(hua)工(gong)(gong)企(qi)(qi)業(ye)走上良性發展的道路。

摘(zhai)要：根據現代控制技(ji)術的(de)(de)人工(gong)神經(jing)網絡(luo)理(li)論提出了一種保護原(yuan)(yuan)理(li)構成方案，并分(fen)析(xi)了原(yuan)(yuan)理(li)實現的(de)(de)可行性和技(ji)術難(nan)點。

人工神(shen)經(jing)網絡(luo)（AartificialNeuralNetwork，下簡(jian)稱ANN）是(shi)模擬生物神(shen)經(jing)元的(de)(de)(de)(de)結構(gou)(gou)而(er)提出的(de)(de)(de)(de)一種信息處理(li)方(fang)法(fa)。早在1943年，已由心理(li)學家WarrenS.Mcculloch和(he)數學家WalthH.Pitts提出神(shen)經(jing)元數學模型，后被冷(leng)落了(le)一段時間，80年代又迅猛興起［1］。ANN之所(suo)以受(shou)到(dao)人們的(de)(de)(de)(de)普遍(bian)關注，是(shi)由于它(ta)具(ju)有本質的(de)(de)(de)(de)非線(xian)形特征、并行處理(li)能(neng)力、強魯棒性以及自組織自學習的(de)(de)(de)(de)能(neng)力。其中研究(jiu)得最(zui)為成熟的(de)(de)(de)(de)是(shi)誤差的(de)(de)(de)(de)反傳模型算(suan)法(fa)（BP算(suan)法(fa)，BackPropagation），它(ta)的(de)(de)(de)(de)網絡(luo)結構(gou)(gou)及算(suan)法(fa)直觀、簡(jian)單，在工業(ye)領域中應用(yong)較多。

經訓練(lian)的(de)(de)ANN適用于利用分(fen)析振(zhen)動數據對機器進(jin)行(xing)監控(kong)和(he)故障檢測，預測某些部件的(de)(de)疲勞壽命［2］。非(fei)線形(xing)神經網(wang)絡補(bu)償和(he)魯棒控(kong)制綜(zong)合方法的(de)(de)應用（其魯棒控(kong)制利用了變結構(gou)控(kong)制或滑(hua)動模控(kong)制），在實時工業(ye)控(kong)制執行(xing)程序中較為有效［3］。人工神經網(wang)絡（ANN）和(he)模糊邏輯（FuzzyLogic）的(de)(de)綜(zong)合，實現了電(dian)動機故障檢測的(de)(de)啟發式推理。對非(fei)線形(xing)問題(ti)，可通(tong)過ANN的(de)(de)BP算法學習正常運行(xing)例子調整內部權值來準(zhun)確求解［4］。

因此，對于電(dian)力(li)系(xi)統這個存在著(zhu)大(da)量非(fei)線性的復雜大(da)系(xi)統來講，ANN理論在電(dian)力(li)系(xi)統中的應用具有很大(da)的潛力(li)，目前(qian)已涉及到如(ru)暫態，動穩分(fen)析(xi)，負荷預報(bao)，機組(zu)最優(you)組(zu)合(he)，警報(bao)處理與故障診斷(duan)，配電(dian)網線損計(ji)算，發電(dian)規劃，經濟運行及電(dian)力(li)系(xi)統控制(zhi)等方面［5］。

 本(ben)文介紹了(le)一種基于人(ren)工神(shen)經(jing)網絡（ANN）理論(lun)的保護原理。

1、人工神經(jing)網(wang)絡理論(lun)概述(shu)

1．前言

人工(gong)神經網絡（ANN）又稱連接(jie)機制(zhi)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)（ConnectionModel）或并行分布處理模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)（ParallalDistributedModel）。作為(wei)人工(gong)智能的(de)研(yan)究方法，目(mu)前已廣泛應用(yong)于自(zi)然(ran)科學(xue)的(de)各個領域，應用(yong)計算機程(cheng)序來模(mo)(mo)擬(ni)這種(zhong)特殊的(de)數(shu)學(xue)模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)并應用(yong)于實際(ji)流(liu)域的(de)洪(hong)水(shui)(shui)(shui)(shui)預(yu)報(bao)研(yan)究中，無疑是一種(zhong)新的(de)嘗試和(he)有(you)益(yi)探索。岳(yue)城(cheng)水(shui)(shui)(shui)(shui)庫是海河流(liu)域南運河水(shui)(shui)(shui)(shui)系漳河上的(de)一座(zuo)大型(xing)(xing)(xing)控制(zhi)性(xing)工(gong)程(cheng)，入(ru)(ru)庫洪(hong)水(shui)(shui)(shui)(shui)突發性(xing)強，水(shui)(shui)(shui)(shui)猛多沙，為(wei)確(que)保下游河北、河南、山東、天(tian)津廣大平(ping)原地區和(he)京廣鐵路的(de)安(an)全，對水(shui)(shui)(shui)(shui)庫入(ru)(ru)庫洪(hong)水(shui)(shui)(shui)(shui)進(jin)行精確(que)預(yu)報(bao)，及時采取(qu)預(yu)泄和(he)分洪(hong)措施顯得極其重(zhong)要，因此(ci)，用(yong)人工(gong)神經網絡模(mo)(mo)型(xing)(xing)(xing)模(mo)(mo)擬(ni)預(yu)報(bao)水(shui)(shui)(shui)(shui)庫的(de)入(ru)(ru)庫洪(hong)水(shui)(shui)(shui)(shui)過程(cheng)，有(you)重(zhong)要參考和(he)借鑒意義。

2．BP網絡的構建

人工神(shen)經(jing)網(wang)絡是一個(ge)高度復雜(za)的非線性動力學系統(tong)，它(ta)有大(da)量的簡(jian)單處理單元（神(shen)經(jing)元）廣(guang)泛連(lian)接(jie)而成，他對(dui)人腦的功(gong)能作了某種簡(jian)化、抽象和模(mo)擬，具有很強(qiang)的非線性映射能力，其中對(dui)多層(ceng)前向(xiang)神(shen)經(jing)網(wang)絡bp模(mo)型的研究(jiu)相(xiang)對(dui)成熟，應用最為廣(guang)泛，其模(mo)型結(jie)果如圖(tu)：

結(jie)構中(zhong)(zhong)(zhong)，輸(shu)(shu)入層(ceng)(ceng)、隱(yin)層(ceng)(ceng)和輸(shu)(shu)出層(ceng)(ceng)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元的(de)個(ge)數根據具體情(qing)況(kuang)設定，其(qi)中(zhong)(zhong)(zhong)隱(yin)層(ceng)(ceng)層(ceng)(ceng)數不一，不失一般(ban)性對輸(shu)(shu)出層(ceng)(ceng)中(zhong)(zhong)(zhong)只(zhi)含(han)有(you)一個(ge)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元的(de)三(san)層(ceng)(ceng)前向神經(jing)(jing)(jing)(jing)網(wang)(wang)絡分(fen)析如(ru)下：假設輸(shu)(shu)入層(ceng)(ceng)中(zhong)(zhong)(zhong)有(you)個(ge)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元，隱(yin)層(ceng)(ceng)中(zhong)(zhong)(zhong)有(you)個(ge)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元，輸(shu)(shu)出層(ceng)(ceng)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元的(de)輸(shu)(shu)出，即整個(ge)網(wang)(wang)絡的(de)輸(shu)(shu)出為Y，網(wang)(wang)絡中(zhong)(zhong)(zhong)輸(shu)(shu)入層(ceng)(ceng)的(de)輸(shu)(shu)入分(fen)別為,,…，則隱(yin)層(ceng)(ceng)神經(jing)(jing)(jing)(jing)元的(de)輸(shu)(shu)入分(fen)別是：

(i=1,2,…m)(2.1)

摘要：應用(yong)(yong)人工(gong)神(shen)經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)的(de)基(ji)本原(yuan)理，建(jian)立了(le)一個基(ji)于神(shen)經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)的(de)煤礦(kuang)立井(jing)井(jing)筒(tong)非采動破裂的(de)預(yu)測系統，實(shi)現了(le)立井(jing)井(jing)筒(tong)破裂預(yu)測的(de)智能(neng)化。最后將神(shen)經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)預(yu)測結果與數值計算結果對比(bi)，認(ren)為(wei)應用(yong)(yong)人工(gong)神(shen)經(jing)網(wang)(wang)絡(luo)(luo)對立井(jing)井(jing)筒(tong)破裂時間的(de)預(yu)測比(bi)較準(zhun)確，實(shi)用(yong)(yong)。

關鍵詞：立井井筒非采動破裂反向傳播網(wang)絡神經網(wang)絡預測數(shu)值模擬

一、煤礦立井發生破壞問題的提出(chu)

徐(xu)淮地區(qu)是(shi)中國(guo)(guo)東部(bu)主要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)煤(mei)炭開采(cai)基(ji)地，其煤(mei)炭的(de)(de)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)直接影(ying)(ying)響(xiang)(xiang)著我國(guo)(guo)煤(mei)炭的(de)(de)總產(chan)量，在國(guo)(guo)民(min)經濟建設中占有(you)重要(yao)(yao)(yao)的(de)(de)地位。然而自20世(shi)紀80年代(dai)以(yi)(yi)來，在我國(guo)(guo)徐(xu)淮地區(qu)（徐(xu)州(zhou)(zhou)、淮北、淮南）地區(qu)，出現了(le)(le)一種新(xin)的(de)(de)礦(kuang)井(jing)(jing)(jing)破(po)(po)裂災(zai)害(hai)——井(jing)(jing)(jing)筒(tong)(tong)的(de)(de)非采(cai)動(dong)破(po)(po)裂，即煤(mei)礦(kuang)立井(jing)(jing)(jing)在不受地下采(cai)動(dong)影(ying)(ying)響(xiang)(xiang)的(de)(de)條件(jian)下（井(jing)(jing)(jing)筒(tong)(tong)及其附近的(de)(de)工業(ye)廣場(chang)都留(liu)有(you)足(zu)夠(gou)的(de)(de)保護(hu)煤(mei)柱），井(jing)(jing)(jing)壁發生(sheng)(sheng)(sheng)嚴(yan)重變形和破(po)(po)裂，致使提升運(yun)輸(shu)困難。90年代(dai)以(yi)(yi)來，在我國(guo)(guo)特大型煤(mei)炭企業(ye)'''');">企業(ye)兗(yan)州(zhou)(zhou)礦(kuang)業(ye)集團的(de)(de)9對井(jing)(jing)(jing)筒(tong)(tong)也先(xian)后發生(sheng)(sheng)(sheng)了(le)(le)破(po)(po)壞(有(you)關兗(yan)州(zhou)(zhou)礦(kuang)區(qu)井(jing)(jing)(jing)筒(tong)(tong)破(po)(po)裂的(de)(de)基(ji)本情況如表(biao)1所示)。煤(mei)礦(kuang)豎井(jing)(jing)(jing)是(shi)礦(kuang)山(shan)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)運(yun)輸(shu)的(de)(de)咽喉要(yao)(yao)(yao)道，因此(ci)豎井(jing)(jing)(jing)的(de)(de)破(po)(po)壞嚴(yan)重影(ying)(ying)響(xiang)(xiang)了(le)(le)礦(kuang)山(shan)生(sheng)(sheng)(sheng)產(chan)，給各煤(mei)礦(kuang)造成(cheng)了(le)(le)巨大的(de)(de)經濟損失。

為了(le)盡量(liang)減少立井的(de)非采(cai)動破裂(lie)所造(zao)成(cheng)的(de)經濟損(sun)失，現(xian)在(zai)各大礦山都對井筒的(de)變形進行了(le)預報和治(zhi)理，到目前對井筒破裂(lie)的(de)預報方法主要有兩種：

1）第(di)一(yi)種方法(fa)是通(tong)過(guo)加強對(dui)井筒(tong)變形的監測(ce)，以監測(ce)數據為依據，對(dui)井筒(tong)的變形進(jin)行分(fen)析，對(dui)其破(po)裂進(jin)行預報。