【摘 要】
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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
【机 构】
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哈尔滨工业大学软件工程股份有限公司; 哈尔滨工业大学管理学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(71390522)
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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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