CN107358363A - 基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法 - Google Patents
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Abstract
基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法。目前对尘肺病发病的预测方法存在参数设置好，简单易实现，利用线性变化模型进行模拟，导致预测结果与实际要求存在差距。本发明方法包括：采用实验和实地考察方法收集发病因素：粉尘种类、工作环境粉尘浓度、接尘时间，应用构建BP神经网络和支持向量机算法对尘肺病发病率进行预测。本发明能够实现对尘肺病发病率的预测。具有在小样本的煤矿企业内进行尘肺病发病率预测结果准确的优点。
Description
技术领域：
本发明涉及一种基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法。
背景技术：
在我国的煤炭生产企业中，包括国有大型煤炭企业、股份制煤炭企业以及众多小煤窑。煤炭企业生产过程中不仅存在职业性有毒有害因素，而且还存在超时、高强度劳动及新工艺新材料带来的新的职业病危害等问题。每年我国煤炭行业因尘肺病死亡12000多人，造成数以亿计的直接经济损失，可见职业危害程度相当严重。根据国家煤矿安全监察局对23个省市16792个煤矿企业的调查统计，截至2014年，累计尘肺病例153027例，仅2014年新增尘肺病例5629例。现阶段对于尘肺病的研究大多处于理论探究、监测与数值模拟相结合的方式，然而区域内罹患尘肺病是小样本事件，想要预测粉尘的潜在职业危害性，事先给出一个合理的统计模型进行风险评估几乎是不可能的。
目前对尘肺病发病的预测方法存在参数设置好，简单易实现，利用线性变化模型进行模拟，导致预测结果与实际要求存在差距。
发明内容：
本发明的目的是提供一种基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，所述的方法通过以下步骤实现：
步骤一、收集尘肺病发病因素数据并进行预处理，发病因素包括：与粉尘毒性相关的粉尘种类E、工作环境粉尘浓度C、接尘时间T，且三个发病因素之间的关系为：P＝F(E,C,T)；
步骤二、对BP神经网络进行建模，确定出入层、隐含层以及输出层的层数，调节阈值和权重；
步骤三、利用遗传算法对BP神经网络优化以得到最优网络初始权值和网络阈值；
步骤四、进行结果预测并对预测结果进行优化处理；
步骤五、形成预测结果；
步骤六、对收集的发病因素数据进行归一化处理；
步骤七、应用回归支持向量算法进行模型建立；
步骤八、进行结果预测并用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法对所建模型进行优化处理；
步骤九、形成预测结果；
步骤十、结合步骤五和步骤九得出的两个预测结果进行最终的煤工尘肺病发病率的最终预测。
有益效果：
1.本发明通过收集的发病因素数据进行处理、对BP神经网络进行建模、调节阈值和权重、优化处最优网络初始权值和网络阈值的步骤，进行结果预测，形成煤工尘肺发病概率的预测结果。本发明方法用到的BP神经网络具有算法推导清楚、学习精度高的优点，BP神经网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前解释描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用梯度下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，是网络的误差平方和最小。
2.本发明针对尘肺病发病的预测，突出BP神经网络和支持向量机方法的优越性。研究BP神经网络和支持向量机的非线性优越性，研究BP神经网络和支持向量机算法，完成对尘肺病发病率的预测。具有在小样本的煤矿企业内进行尘肺病发病率预测结果准确的优点。
具体实施方式：
具体实施方式一：
本实施方式的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，所述的方法通过以下步骤实现：
步骤一、收集尘肺病发病因素数据并进行预处理，发病因素包括：与粉尘毒性相关的粉尘种类E、工作环境粉尘浓度C、接尘时间T，且三个发病因素之间的关系为：P＝F(E,C,T)；
步骤二、对BP神经网络进行建模，确定出入层、隐含层以及输出层的层数，调节阈值和权重；
步骤三、利用遗传算法对BP神经网络优化以得到最优网络初始权值和网络阈值；
步骤四、进行结果预测并对预测结果进行优化处理；
步骤五、形成预测结果；
步骤六、对收集的发病因素数据进行归一化处理；
步骤七、应用回归支持向量算法进行模型建立；
步骤八、进行结果预测并用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法对所建模型进行优化处理；
步骤九、形成预测结果；
步骤十、结合步骤五和步骤九得出的两个预测结果进行最终的煤工尘肺病发病率的最终预测。
具体实施方式二：
与具体实施方式一不同的是，本实施方式的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，步骤一所述的收集尘肺病发病因素数据的过程为，采用实验和实地考察法手机所需的数据。
具体实施方式三：
与具体实施方式一或二不同的是，本实施方式的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，步骤二所述的对BP神经网络进行建模，确定出入层、隐含层以及输出层的层数，调节阈值和权重的过程中，涉及的
(1)对BP神经网络进行建模具体为：
设所预测的煤工尘肺发病概率的实际测量值为X＝(x1，x2，x3……xn)，有m个不同的模型进行预测，且m≥2，组合模型中的权重分别是向量w＝(w1，w2……wm)中的元素，第j种预测模型的预测值为则组合预测模型中第t期的预测值为式中t＝1，2，3，4……n，第t期的实际观测值为Xt，第t期的第j种方法的预测值为
在组合预测方法中，权重的确定方法很多，可以从不同的方向出发，例如线性、非线性，还有矩阵等。研究表明，若权重系数选择恰当，组合模型预测结果优于各单一模型预测结果。该研究采用取方差倒数的方法求解权重，使组合模型的预测精度尽可能的高，其误差平方和必须最大限度地小，因此对误差平方和小的模型给予较大权重系数，而对误差平方和大的模型给予较小的权重系数。考虑到协方差性质显然有COV(e1,e2)＝0，e为各模型的预测误差，于是w1可表达为：
从而有，
(2)涉及的调节阈值和权重的过程具体为：
采用Moody和Darken学习算法，其隐含单位数目比训练样本数目少得多。整个训练过程分为非监督学习和监督学习2个阶段。由于Moody和Darken学习算法中的K-Means算法需要事先确定中心点的个数，这将给不熟悉神经网络的用户带来诸多不便，若中心点个数确定不妥则可能会对网络性能造成一定影响。采用最近邻聚类算法该研究确定中心点，该算法不需要事先确定隐层神经元个数即可构建出理想的网络，更加适应根据实时样本数据自动构建网络的要求。确定网络的基函数中心等参数及初始权值后，用有监督学习算法调整隐含层的权重。
具体实施方式四：
与具体实施方式五不同的是，本实施方式的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，步骤五所述的形成预测结果的过程为，
通过组合预测法以及组合权重系数的确定方法，可以使组合预测误差的方差最小，由各种单项预测方法的误差平方和计算出权重系数，再乘以单项预测值，就可以得到组合预测的结果。采用SPSS19.0进行数据处理，利用Excel对数据进行录入，发病概率的真实值、预测值及模型误差值均用x±s模式表示，发病工龄真实值与模型预测值的比较采用配对t检验，多组均数的比较采用随机区组方差分析和SNK-q检验，检验水准α＝0.05。
Claims (4)
1.一种基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，其特征是：所述的预测方法通过以下步骤实现：
步骤一、收集尘肺病发病因素数据并进行预处理，发病因素包括：与粉尘毒性相关的粉尘种类E、工作环境粉尘浓度C、接尘时间T，且三个发病因素之间的关系为：P＝F(E,C,T)；
步骤二、对BP神经网络进行建模，确定出入层、隐含层以及输出层的层数，调节阈值和权重；
步骤三、利用遗传算法对BP神经网络优化以得到最优网络初始权值和网络阈值；
步骤四、进行结果预测并对预测结果进行优化处理；
步骤五、形成预测结果；
步骤六、对收集的发病因素数据进行归一化处理；
步骤七、应用回归支持向量算法进行模型建立；
步骤八、进行结果预测并用网格搜索法、遗传算法、粒子群算法对所建模型进行优化处理；
步骤九、形成预测结果；
步骤十、结合步骤五和步骤九得出的两个预测结果进行最终的煤工尘肺病发病率的最终预测。
2.根据权利要求1所述的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，其特征是：步骤一所述的收集尘肺病发病因素数据的过程为，采用实验和实地考察法手机所需的数据。
3.根据权利要求1或2所述的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，其特征是：步骤二所述的对BP神经网络进行建模，确定出入层、隐含层以及输出层的层数，调节阈值和权重的过程中，涉及的
(1)对BP神经网络进行建模具体为：
设所预测的煤工尘肺发病概率的实际测量值为X＝(x1，x2，x3……xn)，有m个不同的模型进行预测，且m≥2，组合模型中的权重分别是向量w＝(w1，w2……wm)中的元素，第j种预测模型的预测值为则组合预测模型中第t期的预测值为式中t＝1，2，3，4……n，第t期的实际观测值为Xt，第t期的第j种方法的预测值为
采用取方差倒数的方法求解权重，使组合模型的预测精度尽可能的高，其误差平方和必须最大限度地小，因此对误差平方和小的模型给予较大权重系数，而对误差平方和大的模型给予较小的权重系数。考虑到协方差性质显然有COV(e1,e2)＝0，e为各模型的预测误差，于是w1可表达为：
从而有，
(2)涉及的调节阈值和权重的过程具体为：
采用Moody和Darken学习算法，其隐含单位数目比训练样本数目少，整个训练过程分为非监督学习和监督学习2个阶段；确定网络的基函数中心等参数及初始权值后，用有监督学习算法调整隐含层的权重。
4.根据权利要求3所述的基于径向基函数神经网络组合模型的煤工发病率预测方法，其特征是：步骤五所述的形成预测结果的过程为，
通过组合预测法以及组合权重系数的确定方法，可以使组合预测误差的方差最小，由各种单项预测方法的误差平方和计算出权重系数，再乘以单项预测值，就可以得到组合预测的结果。
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