摘要 | 第5-6页 |
Abstract | 第6-7页 |
1 绪论 | 第14-25页 |
1.1 研究背景 | 第14-16页 |
1.1.1 我国煤矿安全生产现状 | 第14-15页 |
1.1.2 我国煤矿企业突发事故应急能力现状 | 第15-16页 |
1.2 研究目的与意义 | 第16-17页 |
1.3 国内外研究现状 | 第17-21页 |
1.3.1 国外研究现状 | 第17-19页 |
1.3.2 国内研究现状 | 第19-20页 |
1.3.3 国内外研究评述 | 第20-21页 |
1.4 研究方法与内容 | 第21-22页 |
1.4.1 研究方法 | 第21页 |
1.4.2 研究思路与内容 | 第21-22页 |
1.5 创新点 | 第22-25页 |
2 煤矿突发事故应急处置的理论基础和模型分析 | 第25-34页 |
2.1 煤矿突发事故概述 | 第25-28页 |
2.1.1 煤矿突发事故的概念和分类 | 第25-27页 |
2.1.2 煤矿突发事故的致因分析 | 第27-28页 |
2.2 应急处置的相关理论 | 第28-30页 |
2.2.1 应急处置的内涵 | 第28-29页 |
2.2.2 应急处置的特征 | 第29页 |
2.2.3 应急处置系统的构成 | 第29-30页 |
2.3 煤矿突发事故应急处置模型的构建 | 第30-34页 |
2.3.1 煤矿突发事故应急处置模型的构建目的 | 第30-31页 |
2.3.2 煤矿突发事故应急处置模型的构建方法 | 第31页 |
2.3.3 煤矿突发事故应急处置的模型分析 | 第31-32页 |
2.3.4 煤矿突发事故应急处置模型维度的关联性研究 | 第32-34页 |
3 基于ISM的煤矿突发事故应急能力评价指标体系研究 | 第34-50页 |
3.1 评价指标体系的构建原则 | 第34页 |
3.2 评价指标体系的构建思路 | 第34-35页 |
3.3 评价指标的初选 | 第35-42页 |
3.3.1 评价指标的文献研究 | 第35-37页 |
3.3.2 评价指标的法规政策研究 | 第37-38页 |
3.3.3 拟选取的评价指标 | 第38-42页 |
3.4 基于ISM的评价指标体系构建 | 第42-50页 |
3.4.1 指标关系的确定 | 第42-45页 |
3.4.2 指标层级的划分 | 第45-47页 |
3.4.3 评价指标体系的建立 | 第47页 |
3.4.4 评价指标体系的分析 | 第47-50页 |
4 基于熵值法和支持向量机的煤矿突发事故应急能力评价模型研究 | 第50-59页 |
4.1 用评价方法的比较 | 第50-51页 |
4.2 基于熵值法的评价指标权重设计 | 第51-53页 |
4.2.1 熵的概念与表示 | 第52页 |
4.2.2 评价指标的权重设计过程 | 第52-53页 |
4.3 基于支持向量机回归分析的评价模型构建 | 第53-56页 |
4.3.1 统计学习理论 | 第53-54页 |
4.3.2 支持向量机回归分析的基本原理与特点 | 第54-55页 |
4.3.3 评价过程设计 | 第55-56页 |
4.4 煤矿突发事故应急能力评价模型的软件工具 | 第56-59页 |
4.4.1 评价指标权重设计的软件实现 | 第56页 |
4.4.2 评价过程设计的软件实现 | 第56-59页 |
5 煤矿突发事故应急能力评价研究的实证分析 | 第59-66页 |
5.1 数据的采集与整理 | 第59-60页 |
5.1.1 调查对象 | 第59页 |
5.1.2 数据调查与筛选 | 第59-60页 |
5.2 评价指标权重设计 | 第60-62页 |
5.2.1 特征权重计算 | 第60-61页 |
5.2.2 评价指标熵值计算 | 第61-62页 |
5.2.3 评价指标差异系数的计算 | 第62页 |
5.2.4 权重确定 | 第62页 |
5.3 样本数据的评价过程 | 第62-65页 |
5.3.1 数据准备 | 第63-64页 |
5.3.2 支持向量机回归分析 | 第64-65页 |
5.4 评价结果分析 | 第65-66页 |
6 研究结论及展望 | 第66-69页 |
6.1 研究结论 | 第66-67页 |
6.2 研究展望 | 第67-69页 |
参考文献 | 第69-74页 |
附录 | 第74-76页 |
致谢 | 第76-77页 |
作者简介与读研期间主要科研成果 | 第77页 |