第17卷第4期2007年4月中国安全科学学报ChinaSafetyScienceJournalVo1．17No．4Apr．2007基于AHP与重要性指标筛选的神经网络评价模型与应用周荣义讲师张诺曦周瑛(1湖南科技大学能源与安全7--程学院，湘潭4112012湘潭市安全生产监督管理局，湘潭411000)学科分类与代码：620．2030中图分类号：X913．4文献标识码：A基金项目：国家安全生产监督管理总局科研计划项目(06—4o7)；湖南省自然科学基金资助(06JJ50079)。【摘要】以对评价目标有影响的所有评价指标作为神经网络的输入，会导致网络模型复杂、降低其性能和影响计算精度的问题，因而提出基于层次分析法和重要性指标筛选法的神经网络评价建模方法即首先运用层次分析法对评价指标进行重要度排序，然后利用重要性指标筛选法过滤出对评价目标有重要影响的指标，以其结果作为神经网络的输入。该法不仅简化网络模型，而且提高网络的性能和计算精度。运用该法对企业安全工作评价，结果证明，不仅是可行的，而且达到了预期的目的。【关键词】层次分析法(AHP)；重要性指标筛选；人工神经网络(ANN)；评价模型；安全工作ANNAssessmentModelandItsApplicationBasedonAHPandtheSievingofImportantIndexZHOURong．yi．LecturerZHANGNuo-xiZHOUYing(1SchoolofEnergy&SafetyEngineering，HunanUniversityofScience&Technology，Xiangtan411201，China2XiantanAdministrationofWorkSafety，Xiangtan411000，China)Abstract：RegardingtheentireindicesafectingassessingobjectiveastheinputvariablesofANN(Arti—ficialNeuralNetwork)modelnotonlymakesthemodelverycomplex，butalsogreatlylowersthecapacityandcalculationaccuracyofthismode1．Tosolvethisproblem，anewmethodforestablishingANNmodelispresentedbasedonAHP(AnalyticHierarchyProcess)andthesievingofimportantindex．Theestab—lishmentstepsareasfollows：firstlytheassessingindicesareputinorderaccordingtotheirimportanceinassessingobjectivebyusingAHP，secondlyalltheimportantindicesgreatlyaffectingtheobjectivearese—lectedbythemethodforsievingimportantindex，thentheindicesobtainedareregardedastheinputofANN，thusanewmodelissetup，whichgreatlyimprovesthecapacityandcalculatingaccuracyofANN．Finally，theapplicationofthismodelintheassessmentofenterprisesafetyworkisgiven；theresultshowsthatthismethodisfeasib...
