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
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.
企业管理 安全生产 等级评价 核主元分析 支持向量机
王玉凤 麦强
哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司,黑龙江哈尔滨150001 哈尔滨工业大学管理学院,黑龙江哈尔滨150001
国内会议
北京
中文
330-338
2015-12-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）