摘要：煤炭是重要能源，在煤炭企業(yè)中綜合統(tǒng)計(jì)是能源統(tǒng)計(jì)行業(yè)的重要組成部分，也是重要的管理業(yè)務(wù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法主要是對(duì)生物神經(jīng)信息進(jìn)行模擬從而處理問(wèn)題方法，并可以通過(guò)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)得以實(shí)現(xiàn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為一門新的學(xué)科、新的方法和新的技術(shù)在自然科學(xué)及社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域取得了豐碩成果。運(yùn)用該算法構(gòu)建了煤炭企業(yè)礦山效益決策模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)煤礦效益的綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，提出提高礦山效益相應(yīng)改進(jìn)措施。該方法的建立，為企業(yè)決策和生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)快速提供數(shù)據(jù)支持，從而提高煤炭企業(yè)管理水平，進(jìn)而提升煤炭企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
關(guān)鍵詞：統(tǒng)計(jì) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 煤炭
1引言
煤炭企業(yè)運(yùn)作過(guò)程中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)，產(chǎn)生的這些數(shù)據(jù)如果統(tǒng)計(jì)得當(dāng)將會(huì)對(duì)企業(yè)發(fā)展產(chǎn)生重要的指導(dǎo)。煤炭企業(yè)如何充分發(fā)掘產(chǎn)生的數(shù)據(jù)中有用信息，利用現(xiàn)代信息統(tǒng)計(jì)技術(shù)對(duì)煤炭行業(yè)管理水平的提高有很大的幫助，最終對(duì)提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力有很大的幫助。
2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在煤炭數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
如何充分統(tǒng)計(jì)出煤炭行業(yè)中數(shù)據(jù)當(dāng)中的有用信息，進(jìn)而提升煤炭企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力，為各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)提供決策及指導(dǎo)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的詳實(shí)有關(guān)數(shù)據(jù)資料，已是煤炭企業(yè)獲得進(jìn)一步發(fā)展的重要因素。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正是為迎合這種急劇增長(zhǎng)的龐大數(shù)據(jù)要求而產(chǎn)生并迅速發(fā)展起來(lái)的，該技術(shù)為研究現(xiàn)代信息化處理提供了一種新的研究領(lǐng)域和方法。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)利用各種分析工具在龐大數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)間關(guān)系和模型，從海量數(shù)據(jù)中用不平凡的方法發(fā)現(xiàn)有用的知識(shí)的過(guò)程。這些關(guān)系和模型可以用來(lái)做出分類和預(yù)測(cè)。可以說(shuō)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為管理信息系統(tǒng)注入了新的活力。如何將人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)作為強(qiáng)大的工具集以支持智能信息系統(tǒng)的研發(fā)。
在20世紀(jì)80年代前后人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)快速發(fā)展起來(lái)，它主要是對(duì)生物神經(jīng)信息進(jìn)行模擬從而處理問(wèn)題方法。它作為一門新的學(xué)科、新的方法和新的技術(shù)在自然科學(xué)及社會(huì)科學(xué)等領(lǐng)域取得了豐碩成果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，同時(shí)也推動(dòng)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自身的研究和發(fā)展，促成了各種具有不同功能作用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法系統(tǒng)出現(xiàn)，現(xiàn)在其理論體系愈加完善。
現(xiàn)在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)方法及BP算法在工程上應(yīng)用較為廣泛，其中數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)規(guī)律的訓(xùn)練方法是BP算法。模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)建立網(wǎng)絡(luò)模型的多層感知器，其模型首先是輸入層、隱藏層和輸出層，它們又包含較多節(jié)點(diǎn)（或稱作神經(jīng)元亦或計(jì)算單元），它們所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，從而形成了并行分布處理網(wǎng)絡(luò)（見圖1）。
通過(guò)對(duì)人體神經(jīng)系統(tǒng)信號(hào)傳輸原理的模擬，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有的節(jié)點(diǎn)同人體內(nèi)的神經(jīng)元一樣，它們通過(guò)連接權(quán)值從而緊密相連，如果神經(jīng)元的輸入對(duì)神經(jīng)元內(nèi)閾值超過(guò)時(shí)候，它們就會(huì)輸出信號(hào)，輸出的信號(hào)會(huì)同時(shí)成為下個(gè)神經(jīng)元的輸入信號(hào)。由于其模擬人體神經(jīng)系統(tǒng)，故它們?cè)砗茴愃疲加型ㄟ^(guò)不斷地學(xué)習(xí)既訓(xùn)練才能達(dá)到其需要的要求。節(jié)點(diǎn)的激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練方法決定了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。BP算法達(dá)到對(duì)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的目的是通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)值大小不斷調(diào)整從而使訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)輸出的結(jié)果和需要的相同，這樣就達(dá)到了訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的目的[4]。
3人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法
其中人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建模統(tǒng)計(jì)方法有模糊統(tǒng)計(jì)方法和混合統(tǒng)計(jì)方法兩種方法，下文是對(duì)模糊統(tǒng)計(jì)和混合統(tǒng)計(jì)作出介紹[5-6]。
3.1模糊統(tǒng)計(jì)方法
由于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型方法對(duì)解決復(fù)雜的問(wèn)題束手無(wú)策，模糊化、推理規(guī)則和機(jī)制、解模糊三個(gè)大的部分組成了所說(shuō)的模糊建模方法，過(guò)程如下圖2所示。
3.2混合統(tǒng)計(jì)算法
隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迅猛的發(fā)展，利用智能算法從而對(duì)難以確定參數(shù)的技術(shù)進(jìn)行優(yōu)化處理已經(jīng)相當(dāng)成熟，這些混合統(tǒng)計(jì)優(yōu)化的方法主要包括粒子群算法。
此種方法利用計(jì)算機(jī)語(yǔ)言的算法達(dá)到對(duì)生物體群體行為的模仿，進(jìn)而對(duì)群體統(tǒng)計(jì)模型進(jìn)行構(gòu)建，此種方法有三條規(guī)則：為了避免碰撞而飛離最近的個(gè)體；飛向目標(biāo)；飛向群體的中心。
可以利用下面兩個(gè)方程對(duì)基本粒子群的算法進(jìn)行描述：
4總結(jié)
1）對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)利用到煤炭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析中的應(yīng)用可以發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在煤炭人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)中將會(huì)有十分廣闊利用空間。2）針對(duì)現(xiàn)有煤炭綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)存在的不足，在傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)基礎(chǔ)上增加了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層，建立了一個(gè)基于粗糙集的多變量礦山效益統(tǒng)計(jì)模型，為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在煤炭企業(yè)綜合統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)的應(yīng)用做了一次嘗試。3）對(duì)現(xiàn)行企業(yè)效益評(píng)價(jià)方法進(jìn)行分析研究，指出不足之處根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果，能夠發(fā)現(xiàn)影響該礦山效益水平的指標(biāo)，從而可以盡快提出提高煤礦開采效益相應(yīng)改進(jìn)措施，進(jìn)而提高煤炭企業(yè)管理水平，提升煤炭企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力。
參考文獻(xiàn)：
[1]郝玉榮.新形勢(shì)下如何加強(qiáng)煤炭企業(yè)的統(tǒng)計(jì)工作[J].同煤科技，2009，（1）
[2]何玉彬，李新忠.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)及其應(yīng)用[M].科學(xué)技術(shù)出版社，2000
作者：王菊
