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作者：蔡安江;惠伟刚;
单位：西安建筑科技大学机电工程学院;
摘要：针对煤矿井下无轨胶轮车弯道事故多发的问题,提出了综合考虑多因素的风险预警指标体系。基于UWB定位轨迹数据及客观因素数据,以五级计分法为预警因素量化指标,建立了煤矿井下无轨胶轮车弯道事故风险分级预警机制;构建了SSA-BP神经网络预警模型,进行了仿真学习与训练,并与BP、SVM模型进行了对比。结果表明,建立的分级预警指标机制对煤矿井下无轨胶轮车弯道安全性提升有所帮助,构建的SSA-BP神经网络模型对煤矿井下车辆弯道事故风险预警具有较高的准确性与稳定性。
关键词：无轨胶轮车;;事故风险预警;;五级计分法;;SSA-BP神经网络
基金资助：工信部物联网集成创新与融合应用项目(2018-4700);; 榆林市科技计划项目(CXY-2022-172)
