中国安全科学学报

作者：高晓旭, 高璐, 潘相旭, 高翔, 麻昊

单位：1 西安科技大学 能源学院,陕西 西安 710054；2 西安科技大学 西部矿井开采及灾害防治教育部重点实验室,陕西 西安 710054

关键词：自适应t分布变异因子,麻雀搜索算法(SSA),煤矿噪声,健康损害预测,BP神经网络

基金：国家自然科学基金资助(52074208)

为精准预测煤矿接噪人员职业健康损害情况,基于分位图法选取健康损害数据影响因素,依据噪声职业健康损害评估方法,以自适应t分布变异因子和麻雀搜索算法(SSA)作为参数优化算法,建立t-SSA-BP煤矿噪声职业健康损害预测模型,利用基准函数测试算法寻优性能,并以陕北地区10个煤矿为研究对象,采用现场调查、理论分析和Matlab仿真模拟方法验证煤矿噪声职业健康损害预测模型。结果表明:噪声暴露强度、个体年龄、接噪工龄和接噪岗位4个指标是煤矿噪声健康损害的影响因素;t-SSA较SSA在4种基准函数上整体精度提升66.0%,5种噪声健康损害神经网络预测模型预测精度从高到低依次为:t-SSA-BP > SSA-BP > PSO-BP > CFA-PSO-RBF > PSO-GRNN,t-SSA-BP预测模型的平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)相比SSA-BP分别降低68.1%、66.7%,决定系数(R2)达0.999,预测精度明显提升,且收敛速度更快。

来源：2023年第12期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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