能源是国民经济发展和人民生活所必需的重要物质基础，而煤炭又是我国能源的重要组成部分之一，其所占比例一直在70%以上，据预测2010年在一次性能源构成中仍占69.4%.对每个企业的经营效果进行合理评价和分类不仅有利于政府的宏观管理，而且对调动企业的积极性也有十分重要的现实意义。过去己有人采用层次分析法、模糊综合评价等方法对其经营效果进行评价，并取得了较好的效果。但这些方法在指标权值的确定中存在有很大的主观性，同时在评价指标的构造中也很难反映出矿山可持续发展的能力。本文从可持续发展的角度建立矿山经营效果的评价指标体系，并用BP人工神经网络方法对矿山综合经营效果进行分类，可为政府宏观管理提供决策依据。
2矿山综合经营效果分类指标体系的建立2.1指标体系选择的原则矿山综合经营效果的分类涉及到诸多方面，要对其进行合理地评价、分类，必须建立完善的指标体系。因此，在选择评价、分类指标体系时应遵循如下原则：（2）所选指标应全面反映矿山经营管理水平；（3）在指标体系选择时应能反映出矿山可持续发展的能力；（）在指标选择时应具有全局观点，要把矿山经济效益和全社会经济效益结合起来。
2.2指标体系的建立根据分类指标体系选择的原则，我们选择4大类指标来全面评价矿山的经营效果，即矿山技术经济指标、矿山管理水平指标、矿区环境保护指标和矿山发展能力指标。其中每一大类指标中又包括若干个指标，共22个指标见所示。
2.3指标评价值的确定及无量纲化处理在22个指标中有定性指标和定量指标之分。
根据指标的评价准则又可分为3类指标：正向指标，负向指标和优化指标。由于不同的指标是从不同的侧面反映矿山的经营绩效的，指标之间无法进行比较。因此，为了便于最终评价值的确定，需对各指标进行无量纲化处理。并考虑神经网络训练的收敛问题，对所有指标分3种情况进行无量纲化处理。
在矿山经营绩效评价指标体系中，定性指标有矿山接续情况、矿山规章制度的完善程度、矿山规章制度的执行情况、矿井通风管理水平、职工素质、矿区社会保障体系的完善程度等。这些指标的评价值我们采用专家打分的办法进行评价，其取值为0~1之间。
矿山经效果分类指-矿山技术经济指标-矿山t理水平指标矿山环境保护指标-矿山发展能力指标*矿山全员效率X2矿山利税串X3矿山职工平均工X4矿山制造成本X5矿山资产攘6矿山深加工比例X7矿山生产接续情况X8矿山规章劁度完善程度X9矿山规章制度执行情RX10矿山通风管理水平X矿山百万吨死亡率X12矿山废水排放达标率X13矿山废气排放达标率XI4矿山废石综合洽理达标咐X15*地貌K坏综合治理达标率X16r山科技投入比例X17矿山非煤产值所占比例X1S矿山职工子女入学车X20-矿山职工人均居住面积X21矿山社会保障体系完善程度X22图i矿山经营绩效综合评价指标体系正向定量指标是指标值越大越好的指标。在矿山经营绩效综合评价指标中，正向定量指标有：矿山机械化程度、矿山全员效率、矿山利税指标、职工平均工资、矿产资源深加工比例、废水排放达标率、废气排放达标率、矿石综合治理达标率、地貌破坏综合治理达标率、科技投入比例、非煤产值所占比重、职工子女入学率、职工人均居住面积等。因这类指标是越大越好，该类指标选用所有矿山的最大值为该指标的理想值，进行无量纲化处理如下：Ts表示所有矿山的第j项指标的最小值；表示第i个样本的第j项指标的值；m表示分类指标的个数；n表示所有矿山的个数。
负向指标是指其值越小越好的指标。在矿山经营绩效综合评价指标中，负向定量指标有矿山制造成本（即包括矿山经营的各种费用在内的吨煤成本）、百万吨死亡率。这类指标是越小越好，因此此该类指标我们选取所有矿山的最小值为该指标的理想值，并进行无量纲化处理如下：现某个评价指标所有样本都为零的特殊情况时，则说明该项指标全为理想值，因此我们取该项指标的无量纲值为1.优化指标是指指标具有一个最优的取值范围，太大或太小都不好的指标。在矿山经营绩效综合评价指标体系中，属优化指标的有矿山资产负债率指标，该指标如果太大说明矿山经营中将会出现资不抵债的情况，不利于矿山的发展；如果该指标值很小则说明在矿山经营中没有充分发挥有限资本的价值。目前研究表明，该指标取40%~60%比较理想，据此对参与评价的该项指标进行无量纲化处理如下：纲值；T，7表示第i个样本的资产负债率指标值，其单位为百分数。
基i于人工神经网各的矿山综口经口效果分类alElecfroWe3人工神经网络综合评价模型的建立31人工神经网络模型的结构人工神经网络（ANN）基本原理是受生物大脑的启发，试图模仿人脑神经系统的组成方式与思维过程而构成的信息处理系统，具有非线性、自学习性、容错性、联想记忆和可以训练性等特点。ANN模型的处理能力主要由网络的拓扑结构和网络节点的功能所决定。理论上己证明，只要具有一个隐层的ANN网络即可实现对任意实值的逼近，实现任何非线性映射。
BP神经模型即误差后向传播神经网络是神经网络模型中使用最广泛的一种。在矿山经营绩效综合评价时采用BP网络模型，其网络模型结构如所示。网络由输入节点、隐层节点和输出节点组成。
其中隐层可以是一层，也可以是多层。对于输入信号，要向前传播到隐层节点，经作用函数变换后，再把隐节点的输入信号传播到输出层节点，节点的作用函数一般取Sigmoid模型函数，见公式（6）。
1十己由于常用的BP算法存在收敛速度慢和局部极值等缺点，使得在实际应用中BP算法很难应用，因此，出现了许多改进算法。BP算法的改进主要有两种途径，一种是采用启发式学习方法；另一种则是采用更有效的优化算法。本文采用了动量法和学习率自适应调整的策略，从而提高了学习速度并加了算法的可靠性。动量法降低了网络对于误差曲面局部极值的敏感性，有效地抑制了网络陷于局部极小。
标准BP算法实质是一种简单的最速下降静态寻优算法，在修正权值或权值向量w（k）时，只是按照时刻的负梯度方式进行修正，而没有考虑到以前积累的经验，即以前时刻的梯度方向，从而常常使学习过程发生振荡，收敛缓慢。改进的算法为：w（k+i）=w（k）+a2李孝安，张晓缋编著。《神经网络与神经计算机导论》楼顺天。施阳编著。《基于MATLAB的系统分析与设计一神经网络》丨M丨，西安：西安电子科技大学出版社，1998……114-4丛爽编著。《面向MATLAB工具箱的神经网络理论与应用》丨M，合肥：中国科学技术大学出版社，1998.
