煤矿安全管理风险评价方法及应用研究
作者： 何叶荣
出版时间：2017年版
内容简介
《博士论丛：煤矿安全管理风险评价方法及应用研究》通过对国内外研究现状的全向述评，从如下4个方面进行煤矿安全管理风险识别与评价：（1）煤矿安全管理风险因素识别；（2）评价指标体系构建及指标权值计算；（3）结合煤矿安全管理模糊性、非线性、动态时变性及小样本等特点，对SEM、FSVM及SEM—FSVM三种风险评价方法的算法原理、程序及在煤矿安全管理风险评价中的应用进行分析；（4）选取典型煤矿样本。通过这些方面进行实证研究，对几种评价方法的评价结果进行比较，证明SEM—FSVM风险评价模型整合了SEM和FSVM两种方法的优点，既能反映出各个风险因素之间的关系，又能很好地突出其在煤矿安全管理风险评价上的优势，具有更高的评价精度，更适合煤矿安全管理风险的评价。
《博士论丛：煤矿安全管理风险评价方法及应用研究》可供科研单位、煤矿企业和高校及其他相关部门参考使用。
目录
前言
第1章 绪论
1．1 研究背景、意义及课题来源
1．1．1 研究背景
1．1．2 研究意义
1．1．3 课题来源
1．2 主要研究内容
1．2．1 煤矿安全管理风险因素识别研究
1．2．2 煤矿安全管理风险评价指标体系研究及指标权值计算
1．2．3 煤矿安全管理风险评价方法研究
1．2．4 煤矿安全管理风险评价实证研究
第2章 文献综述及相关理论基础
2．1 文献综述
2．1．1 煤矿安全事故致因机理的相关研究
2．1．2 煤矿安全管理风险因素识别的相关研究
2．1．3 煤矿安全管理风险评价的相关研究
2．2 相关理论基础
2．2．1 粗糙集
2．2．2 PageRank（PR）算法
2．2．3 主成分分析及因子分析
2．2．4 结构方程模型（SEM）
2．2．5 支持向量机（SVM）
2．2．6 模糊支持向量机（FSVM）
2．2．7 特征加权支持向量机（FWSVM）
第3章 煤矿安全管理风险因素识别
3．1 煤矿安全管理风险因素分析与假设
3．1．1 煤矿安全管理监控
3．1．2 煤矿安全管理组织
3．1．3 煤矿安全管理模式
3．1．4 煤矿安全风险管理能力
3．1．5 煤矿安全管理要素
3．2 风险后果分析
3．3 风险因素调查
3．3．1 问卷概要
3．3．2 问卷发放与收集
3．4 数据处理
3．4．1 基于RS的问卷题项约简
3．4．2 数据描述性统计分析
3．4．3 基于PageRank的专家权重确定
3．4．4 问卷总体信度与效度分析
第4章 风险评价指标体系构建及指标权值计算
4．1 煤矿安全管理风险评价指标体系构建的原则
4．2 煤矿安全管理风险评价指标体系构建
4．2．1 因子分析与主成分提取
4．2．2 煤矿安全管理主要风险评价指标确定
4．3 基于SEM的煤矿安全管理风险评价指标权值计算
4．3．1 SEM的分析工具
4．3．2 研究假设
4．3．3 基于SEM的煤矿安全管理风险因素关系模型
4．3．4 煤矿安全管理风险评价指标权值确定
第5章 煤矿安全管理风险评价方法研究
5．1 SEM煤矿安全管理风险评价方法研究
5．1．1 基于SEM的煤矿安全管理风险评价的背景依据
5．1．2 结构方程的指数评价体系
5．1．3 SEM煤矿安全管理风险评价的程序与步骤
5．2 FSVM煤矿安全管理风险评价方法研究
5．2．1 FSVM煤矿安全管理风险评价模型构建的原理
5．2．2 FSVM煤矿安全管理风险评价模型构建的程序与步骤
5．3 SEM-FSVM煤矿安全管理风险评价方法研究
5．3．1 SEM-FSVM煤矿安全管理风险评价方法的背景及依据
5．3．3 SEM-FSVM煤矿安全管理风险评价的程序与步骤
第6章 煤矿安全管理风险评价实证与应用研究
6．1 样本选择与数据预处理
6．1．1 样本选择
6．1．2 风险类别设计
6．1．3 数据预处理
6．2 SEM在煤矿安全管理风险评价中的实证与应用
6．2．1 5个一级风险评价指标的综合评价分值计算
6．2．2 煤矿安全管理风险综合评价分值计算
6．2．3 风险评价结果分析与排序
6．3 FSVM在煤矿安全管理风险评价中的实证与应用
6．3．1 数据预处理与风险类别设计
6．3．2 选定训练样本，确定模糊训练集
6．3．3 输出结果分析与评价
6．4 SEM-FSVM在煤矿安全管理
6．4．1 模糊隶属函数选择
6．4．2 参数的确定
6．4．3 基于SEM路径系数的特征加权核函数构建
6．4．1 选定训练样本，确定模糊训练集
6．4．5 选定测试样本进行测试
6．5 几种方法的评价结果比较
第7章 研究结论与展望
7．1 研究结论
7．2 研究展望
参考文献
附录A 煤矿安全管理风险因素调查问卷
附录B 基于Page Rank算法计算出的318位被访专家最终权重值
