[发明专利]基于粗糙集-GRNN算法的危废处置过程风险评价方法

权利要求书

1.基于粗糙集-GRNN算法的危废处置过程风险评价方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤1.建立危废处理流程风险指标体系，包括：

步骤11.确定危废处理流程，并将危废处理流程拆分多个子流程；

步骤12.从环境、人因、技术、组织以及过程角度识别各个子流程中存在的风险影响因素；

步骤13.确定风险影响因素具体的评价指标，得到由评价指标组成的风险因素集；

步骤2.粗糙集对危废处理流程中的风险影响因素进行筛选，包括：

依据指标重要性对风险因素集中的指标排序，并将重要性最小的指标删除，如果删除指标之后风险因素集满足则继续选择风险因素集中重要性最小的指标进行删除，直到删除指标之后风险因素集不满足其中，α¹为风险因素集删除指标a后引入的不相容样本数，α⁰为风险因素集删除指标a之前风险因素集中样本的数量，ε为阈值；

步骤3.基于GRNN算法以及步骤2筛选后的风险影响因素计算风险评估值。

2.如权利要求1所述的基于粗糙集-GRNN算法的危废处置过程风险评价方法，其特征在于，步骤11将危废处理流程拆分为收集、运输、储存和处置子流程。

3.如权利要求1所述的基于粗糙集-GRNN算法的危废处置过程风险评价方法，其特征在于，步骤13采用德尔菲专家咨询法确定风险影响因素具体的评价指标。

4.如权利要求1所述的基于粗糙集-GRNN算法的危废处置过程风险评价方法，其特征在于，步骤3包括：确定GRNN的网络结构，将步骤2筛选后的风险影响因素作为数据输入，通过GRNN算法计算风险评估值；

GRNN的网络结构包括：

输入层，输入层神经元数目等于样本中输入变量的维数；

模式层，模式层中的神经元个数等于样本中输入向量的维数，即危废流程风险评估体系中的指标个数；

求和层，对所有模式层的神经元进行加权求和；

输出层，输出层中神经元数目等于样本中输出向量的维数，即危废处理流程的风险评估值。