BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的火電廠技改項(xiàng)目成功度后評(píng)價(jià)

文章建立了科技項(xiàng)目社會(huì)經(jīng)濟(jì)效益的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)綜合評(píng)價(jià)模型,對(duì)武漢某科技項(xiàng)目進(jìn)行了實(shí)證分析,并對(duì)該模型的適用性進(jìn)行了簡(jiǎn)短總結(jié)。

本文利用特征價(jià)格理論和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具建立住宅項(xiàng)目估價(jià)模型,為住宅項(xiàng)目定價(jià)提供一種快速、有效的新方法。

在建立中文圖書采購招標(biāo)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上,設(shè)計(jì)了一種基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的中文圖書采購招標(biāo)評(píng)價(jià)系統(tǒng)。這一系統(tǒng)加快了算法速度,改善了算法性能,主要通過增加動(dòng)量項(xiàng)、動(dòng)態(tài)調(diào)整學(xué)習(xí)率等方法使過去靜態(tài)bp網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)化,采用層次分析法生成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練樣本,有效地利用了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn),避免了中文圖書采購招標(biāo)評(píng)價(jià)過程中的一些人為失誤。

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文章論述了基于主成分分析法的bp模型結(jié)構(gòu),用新的方法來改進(jìn)科研績(jī)效評(píng)價(jià)系統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的合理性和正確性。

建筑企業(yè)的安全問題不僅關(guān)系到建筑行業(yè)的發(fā)展,而且關(guān)系到社會(huì)的和諧與進(jìn)步。從管理者的視角構(gòu)建了建筑企業(yè)安全管理評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并對(duì)指標(biāo)之間的關(guān)系做了簡(jiǎn)要的說明。然后應(yīng)用主成份分析對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,提取其中的關(guān)鍵成分作為網(wǎng)絡(luò)的輸入,并采用遺傳算法來提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度。最后以天津市建筑企業(yè)為實(shí)例加以說明并進(jìn)行了分析。結(jié)果表明,建立的模型不僅較公平、合理,而且提高了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的學(xué)習(xí)效率。

本文將bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于高校大學(xué)生德育評(píng)價(jià)體系中,使該體系能夠更為全面、準(zhǔn)確地反映學(xué)生的實(shí)際情況,為學(xué)生德育發(fā)展指明方向。該體系的建立為大學(xué)生德育評(píng)價(jià)提供一種更為客觀準(zhǔn)確的評(píng)價(jià)手段,特別解決了評(píng)價(jià)體系當(dāng)中的人為主觀因素誤差和評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)值設(shè)置問題。

在城市發(fā)展進(jìn)程中現(xiàn)存的舊建筑是拆舊建新還是進(jìn)行改造,應(yīng)進(jìn)行社會(huì)影響評(píng)價(jià);在此評(píng)價(jià)過程中要體現(xiàn)以人為本的精神,公眾也應(yīng)參與到評(píng)價(jià)中來。本文利用bp人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將主、客觀性評(píng)價(jià)指標(biāo)的評(píng)價(jià)結(jié)果經(jīng)與模糊集所對(duì)應(yīng)的評(píng)價(jià)值規(guī)范化處理后,作為輸入單元的輸入值,合理地解決主、客觀性指標(biāo)的綜合評(píng)價(jià)問題,可以在社會(huì)影響評(píng)價(jià)中更充分地體現(xiàn)社會(huì)上不同團(tuán)體和個(gè)人的利益與觀點(diǎn),有助于舊建筑改造再利用社會(huì)評(píng)價(jià)的開展。

針對(duì)我國(guó)葡萄酒業(yè)內(nèi)缺乏利用理化指標(biāo)對(duì)葡萄酒進(jìn)行評(píng)級(jí)的現(xiàn)狀,分析能否使用葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量.通過運(yùn)用雙因子方差分析、主成分分析、逐步回歸分析等方法分析了葡萄酒的分級(jí)以及釀酒葡萄與葡萄酒的理化指標(biāo)之間的聯(lián)系等問題,建立了基于matlab平臺(tái)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到了在一定條件下,能用釀酒葡萄和葡萄酒的理化指標(biāo)來評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量的結(jié)論.但僅考慮理化指標(biāo)時(shí)會(huì)使結(jié)果存在一定的誤差,故建議使用理化指標(biāo)和簡(jiǎn)單的感官分析相結(jié)合來評(píng)價(jià)葡萄酒的質(zhì)量,以提高評(píng)價(jià)葡萄酒質(zhì)量的準(zhǔn)確性.

針對(duì)傳統(tǒng)目標(biāo)威脅估計(jì)方法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不足,在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上,建立了基于動(dòng)態(tài)變結(jié)構(gòu)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)威脅估計(jì)模型。該模型通過在權(quán)值向量更新公式中引入沖量函數(shù),加快了網(wǎng)絡(luò)的搜索速度和精度,保證了網(wǎng)絡(luò)獲得全局最優(yōu)值;通過實(shí)時(shí)調(diào)整隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)目,可以將網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,極大地提升了網(wǎng)絡(luò)的靈活性。仿真結(jié)果表明,與傳統(tǒng)目標(biāo)威脅估計(jì)方法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比,動(dòng)態(tài)變結(jié)構(gòu)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更好的預(yù)測(cè)能力和收斂速度,可以快速、準(zhǔn)確地完成目標(biāo)威脅估計(jì)。

建筑節(jié)能是當(dāng)今城市建設(shè)和社會(huì)發(fā)展的前沿和研究熱點(diǎn),對(duì)建筑的能耗現(xiàn)狀進(jìn)行綜合分析與評(píng)估是進(jìn)行節(jié)能改造或節(jié)能設(shè)計(jì)的前提和基礎(chǔ),而建立反映能耗變化的預(yù)測(cè)模型是從宏觀尺度上分析認(rèn)識(shí)建筑能耗變化與發(fā)展特性、為公共建筑節(jié)能工作提供決策依據(jù)的有效途徑和重要手段。研究針對(duì)常規(guī)bp網(wǎng)絡(luò)算法收斂速度慢、易陷入局部最小點(diǎn)的缺點(diǎn),采用了具有較快收斂速度及穩(wěn)定性的lm算法進(jìn)行預(yù)測(cè),構(gòu)造了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑物用電量預(yù)測(cè)模型。以某市公共建筑原始用電能耗統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為樣本,并采用matlab對(duì)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行了仿真預(yù)測(cè)。結(jié)果顯示:誤差在允許范圍內(nèi)。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理過程中最困難、最耗時(shí)的一個(gè)過程,論文給出了項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的基本流程和評(píng)價(jià)方法,采用模擬生物神經(jīng)元基本功能的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;并通過matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱學(xué)習(xí)訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)模型。經(jīng)測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證,結(jié)果比較準(zhǔn)確,具有廣泛的實(shí)用性。

為科技型中小企業(yè)創(chuàng)新基金項(xiàng)目評(píng)審研究一種新的評(píng)審方法,并用數(shù)據(jù)驗(yàn)證了該評(píng)審方法的可行性及有效性。該新方法采用基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性映射技術(shù),不僅可以提高項(xiàng)目評(píng)審效率、評(píng)審的客觀性及擇優(yōu)性,同時(shí)也避免人為確定權(quán)重,為有關(guān)政府部門改進(jìn)基金評(píng)審方法提供了一種選擇,具有一定的實(shí)用價(jià)值。

通過zopp方法綜合研究我國(guó)主要tot項(xiàng)目在融資、經(jīng)營(yíng)、管理中的問題,建立tot項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建tot項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型,并通過matlab對(duì)模型進(jìn)行仿真,為tot項(xiàng)目融資風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供一種新的方法。

風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估是項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)管理過程中最困難、最耗時(shí)的一個(gè)過程,采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;并通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱訓(xùn)練該網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)物流項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評(píng)估。經(jīng)測(cè)試數(shù)據(jù)驗(yàn)證,結(jié)果比較準(zhǔn)確,具有廣泛的實(shí)用性。

為了確定軟件開發(fā)項(xiàng)目中不確定因素的影響,提出基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型。首先,構(gòu)建了軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的temp(technology、environmen、tmanagemen、tprocess)模型;其次,在temp識(shí)別模型基礎(chǔ)上建立了包括17種風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)在內(nèi)的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估指標(biāo)體系;再次,利用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型;最后,通過matlab實(shí)例證明該風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型的有效性和可行性。

在對(duì)筒式鋼球磨煤機(jī)運(yùn)行參數(shù)及其負(fù)荷檢測(cè)特點(diǎn)分析的基礎(chǔ)上,針對(duì)單一負(fù)荷檢測(cè)方法的不足,提出了一種從多傳感器信息融合角度出發(fā)基于復(fù)合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的磨煤機(jī)負(fù)荷軟測(cè)量方法。通過復(fù)合式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋼球磨煤機(jī)噪音、入口負(fù)壓、出入口差壓、出口溫度和電機(jī)電流進(jìn)行融合,獲得磨煤機(jī)負(fù)荷及負(fù)荷的變化率,為有效地實(shí)施鋼球磨煤機(jī)的控制提供了更準(zhǔn)確的信息。實(shí)際測(cè)試表明,該方法能夠準(zhǔn)確反映鋼球磨煤機(jī)負(fù)荷,具有較高的靈敏度。

在巖溶地區(qū)修建水庫,滲漏與否往往是成敗的關(guān)鍵,如何評(píng)價(jià)巖溶地區(qū)水庫滲漏、規(guī)模及其影響因素,迄今為止,仍然沒有一個(gè)較系統(tǒng)的方法對(duì)其進(jìn)行定量預(yù)測(cè)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖溶水庫滲漏評(píng)價(jià)中的運(yùn)用,為此找到了一種新的方法。

在巖溶地區(qū)修建水庫，滲漏與否往往是成敗的關(guān)鍵．如何評(píng)價(jià)巖溶地區(qū)水庫滲漏、規(guī)模及其影響因素，迄今為止．仍然沒有一個(gè)較系統(tǒng)的方法對(duì)其進(jìn)行定量預(yù)測(cè)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在巖溶水庫滲漏評(píng)價(jià)中的運(yùn)用，為此找到了一種新的方法。

針對(duì)現(xiàn)階段施工導(dǎo)流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型存在的不足,提出了采用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定性與定量相結(jié)合的方法評(píng)價(jià)施工導(dǎo)流風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建了施工導(dǎo)流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)模型,并介紹了應(yīng)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評(píng)價(jià)施工導(dǎo)流風(fēng)險(xiǎn)的操作步驟,以期為施工導(dǎo)流風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)提供一種新途徑。

基于ga的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在砂土液化評(píng)價(jià)中的應(yīng)用——bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種應(yīng)用面較廣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但存在明顯缺陷：學(xué)習(xí)收斂速度慢，易陷入局部極小。遺傳算法具有良好的搜索全局最優(yōu)解的能力。在探討訓(xùn)練樣本選取的基礎(chǔ)上，耦合遺傳算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建了遺傳網(wǎng)絡(luò)并應(yīng)用...

文章從高校財(cái)務(wù)工作績(jī)效的內(nèi)涵出發(fā),構(gòu)建了高校財(cái)務(wù)工作績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并運(yùn)用bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法,對(duì)江蘇省所屬10所高校財(cái)務(wù)工作的實(shí)際效果進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)了一些共性、根本性問題,提出了相關(guān)對(duì)策建議。