PCA-RBF網(wǎng)絡(luò)的高校保密項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測

應(yīng)用en、pca和rbf網(wǎng)絡(luò)評價(jià)建設(shè)項(xiàng)目動態(tài)聯(lián)盟的候選投標(biāo)項(xiàng)目——基于建設(shè)項(xiàng)目動態(tài)聯(lián)盟候選投標(biāo)項(xiàng)目評價(jià)的內(nèi)涵分析，確定了候選投標(biāo)項(xiàng)目評價(jià)的決定因素．構(gòu)建了候選投標(biāo)項(xiàng)目評價(jià)的指標(biāo)體系。首先通過計(jì)算歐氏貼近度，剔除了貼近度較小的指標(biāo)．然后采用主成分分析...

文章針對項(xiàng)目利益相關(guān)方構(gòu)造的社會網(wǎng)絡(luò)所帶來的結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn),采用鏈接預(yù)測算法可以識別具體某個(gè)鏈接所存在的風(fēng)險(xiǎn)因素并采取相應(yīng)的規(guī)制措施。研究表明,采用jaccard系數(shù)法可以對項(xiàng)目選取合適的合作伙伴進(jìn)行識別。而采取simrank法可以觀測已經(jīng)存在的合作關(guān)系是否穩(wěn)定。該方法和工具的運(yùn)用可以有效識別項(xiàng)目中現(xiàn)存的以及未來可能會遭遇的風(fēng)險(xiǎn),并據(jù)此在項(xiàng)目的前期準(zhǔn)備和項(xiàng)目的運(yùn)作實(shí)施全過程分階段采取相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)防范策略。

負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的基礎(chǔ),對于電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著顯著的影響。rbf是一種三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),具有良好的函數(shù)逼近性能,已被廣泛應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測中,并取得良好的效果。本文主要整理并介紹當(dāng)前基于rfb神經(jīng)網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測方法,對存在的問題進(jìn)行了分析,并對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

負(fù)荷預(yù)測是實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)優(yōu)化運(yùn)行的基礎(chǔ)，對于電力系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟(jì)性都有著顯著的影響。rbf是一種三層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，具有良好的函數(shù)逼近性能，已被廣泛應(yīng)用到電力負(fù)荷預(yù)測中，并取得良好的效果。本文主要整理并介紹當(dāng)前基于rfb神經(jīng)網(wǎng)的負(fù)荷預(yù)測方法，對存在的問題進(jìn)行了分析，并對未來的發(fā)展進(jìn)行了展望。

基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟基沉降預(yù)測研究——將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論引入軟基沉降預(yù)測領(lǐng)域．借助自控領(lǐng)域信號處理的思想，應(yīng)用改進(jìn)后的徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的映射模式進(jìn)行軟基沉降的短期預(yù)測；軟基沉降的長期預(yù)測實(shí)質(zhì)上為基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維歐氏空間的曲面擬合問題，將地基壓...

針對建筑工程特點(diǎn),提出了基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑工程投標(biāo)報(bào)價(jià)方法,建立建筑工程投標(biāo)報(bào)價(jià)標(biāo)高率數(shù)學(xué)模型。應(yīng)用matlab計(jì)算軟件,以實(shí)例驗(yàn)證了該模型的正確性及實(shí)用性。

為提高風(fēng)電輸出功率預(yù)測精度，提出一種基于rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的短期風(fēng)電功率預(yù)測方法。在考慮尾流等因素影響的基礎(chǔ)上，對風(fēng)速進(jìn)行預(yù)處理。根據(jù)相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，建立rbf—bp組合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)短期風(fēng)電功率預(yù)測模型，對風(fēng)電輸出功率進(jìn)行預(yù)測。仿真分析結(jié)果表明，該預(yù)測方法能有效提高風(fēng)電輸出功率預(yù)測精度。

火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)是減小和控制高層建筑火災(zāi)的重要前提,本文設(shè)計(jì)了應(yīng)用于高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型,介紹了其學(xué)習(xí)算法,并用此模型對高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)進(jìn)行實(shí)例分析,通過對實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的比較分析,表明徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)模型在高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)的可行性,為高層建筑火災(zāi)風(fēng)險(xiǎn)評價(jià)方法的研究提供一種新的嘗試,為減小和控制高層建筑火災(zāi)的發(fā)生在理論上、方法上提供有益的指導(dǎo)。

風(fēng)能作為一種清潔環(huán)保的新能源,有著無污染、低成本、可再生等眾多優(yōu)點(diǎn)。目前我國擁有豐富的風(fēng)能,有著巨大的發(fā)展前景,目前風(fēng)力發(fā)電已有一定規(guī)模。但是,由于風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn),輸出功率很不穩(wěn)定,易對電網(wǎng)造成沖擊,影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。通過準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)電功率,提前采取相應(yīng)措施,是減少對電網(wǎng)沖擊的有效措施。本文研究風(fēng)電的短期功率預(yù)測,在確定影響變量的基礎(chǔ)上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測。通過預(yù)測結(jié)果與實(shí)際功率的比較,得到誤差小較理想的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測結(jié)果較好。

風(fēng)能作為一種清潔環(huán)保的新能源,有著無污染、低成本、可再生等眾多優(yōu)點(diǎn)。目前我國擁有豐富的風(fēng)能,有著巨大的發(fā)展前景,目前風(fēng)力發(fā)電已有一定規(guī)模。但是,由于風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn),輸出功率很不穩(wěn)定,易對電網(wǎng)造成沖擊,影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。通過準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)電功率,提前采取相應(yīng)措施,是減少對電網(wǎng)沖擊的有效措施。本文研究風(fēng)電的短期功率預(yù)測,在確定影響變量的基礎(chǔ)上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測。通過預(yù)測結(jié)果與實(shí)際功率的比較,得到誤差小較理想的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測結(jié)果較好。

風(fēng)能作為一種清潔環(huán)保的新能源,有著無污染、低成本、可再生等眾多優(yōu)點(diǎn)。目前我國擁有豐富的風(fēng)能,有著巨大的發(fā)展前景,目前風(fēng)力發(fā)電已有一定規(guī)模。但是,由于風(fēng)電的隨機(jī)性和間歇性的特點(diǎn),輸出功率很不穩(wěn)定,易對電網(wǎng)造成沖擊,影響電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行。通過準(zhǔn)確地預(yù)測風(fēng)電功率,提前采取相應(yīng)措施,是減少對電網(wǎng)沖擊的有效措施。本文研究風(fēng)電的短期功率預(yù)測,在確定影響變量的基礎(chǔ)上,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行風(fēng)電功率預(yù)測。通過預(yù)測結(jié)果與實(shí)際功率的比較,得到誤差小較理想的預(yù)測結(jié)果,預(yù)測結(jié)果較好。

針對目前混凝土強(qiáng)度預(yù)測中存在的不確定性,難以自適應(yīng)性的確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隱含層,建立了基于高維云的rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土預(yù)測模型。運(yùn)用matlab8.10進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該模型綜合考慮了影響混凝土強(qiáng)度的各種因素,能夠?qū)崿F(xiàn)預(yù)測結(jié)果的隨機(jī)性和模糊性,具有更高的預(yù)測精度,更快的訓(xùn)練速度,可以廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)現(xiàn)場實(shí)地的混凝土強(qiáng)度預(yù)測和質(zhì)量檢驗(yàn)。

在ppp項(xiàng)目實(shí)施過程中,項(xiàng)目合同文件無法確定的風(fēng)險(xiǎn)事件或者超出合同約定范圍的風(fēng)險(xiǎn)事件經(jīng)常發(fā)生,政府部門和社會資本需要通過協(xié)商確定該類風(fēng)險(xiǎn)事件發(fā)生時(shí)的責(zé)任分擔(dān),這就需要對ppp項(xiàng)目的風(fēng)險(xiǎn)傳遞進(jìn)行研究。本文基于項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)元傳遞理論,構(gòu)建基于gert網(wǎng)絡(luò)的ppp項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)傳遞模型,以期對ppp項(xiàng)目的管理和實(shí)施發(fā)揮作用。

風(fēng)險(xiǎn)評估是項(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,對物流項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行評估。經(jīng)測試數(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)評估模型。首先,構(gòu)建了軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)識別的temp(technology、environmen、tmanagemen、tprocess)模型;其次,在temp識別模型基礎(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)評估模型;最后,通過matlab實(shí)例證明該風(fēng)險(xiǎn)評估模型的有效性和可行性。

風(fēng)險(xiǎn)評估是項(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)評估的基本流程和評價(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。

本研究克服了單純采用專家風(fēng)險(xiǎn)因子測度方法主觀性較強(qiáng)的缺點(diǎn),以及單純采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評估模型模糊性的缺點(diǎn),結(jié)合兩種方法的優(yōu)點(diǎn),利用基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的microsoftvisualc++程序,在專家風(fēng)險(xiǎn)因子測度基礎(chǔ)上,通過大量風(fēng)險(xiǎn)評估成功案例數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,成功建立了航空型號項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測模型。該模型可以較為精確、客觀地預(yù)測型號項(xiàng)目的失敗概率、成功概率、失敗后果等風(fēng)險(xiǎn)因子,為型號項(xiàng)目管理決策提供更可靠的理論指導(dǎo)。

關(guān)于準(zhǔn)確地識別軟件風(fēng)險(xiǎn)因素,深入研究軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估問題,由于軟件項(xiàng)目的復(fù)雜性和軟件風(fēng)險(xiǎn)因子的不確定性和模糊性,無法采用傳統(tǒng)數(shù)學(xué)方法建立準(zhǔn)確軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估模型。由于傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)評估模型的評估準(zhǔn)確率比較低,為了提高軟件項(xiàng)目評估準(zhǔn)確率,提出一種bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估方法。軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估方法采用專家系統(tǒng)構(gòu)建軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估指標(biāo)體系,后對評估體系進(jìn)行預(yù)處理,消除評估體系之間重復(fù)和無用的信息,并將非線性學(xué)習(xí)能力優(yōu)異的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入,通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自適應(yīng)學(xué)習(xí)得到的最優(yōu)軟件項(xiàng)目評估模型,在matlab平臺上進(jìn)行驗(yàn)證性仿真。結(jié)果表明,算法提高了軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估的準(zhǔn)確率,克服了傳統(tǒng)數(shù)學(xué)評估模型的缺陷,評估的結(jié)果更具科學(xué)性,在軟件項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)評估中提供了有效的方法。

基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的砂土液化預(yù)測——通過分析砂土液化成因及其影響因素，建立了砂土液化預(yù)測rbf網(wǎng)絡(luò)模型，并與bp網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行比較．測試結(jié)果表明，應(yīng)用rbf網(wǎng)絡(luò)模型對砂土液化進(jìn)行預(yù)測，預(yù)測效果好，識別精度高．

利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)秀的函數(shù)逼近和空間插值能力,提出基于徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可靠性工作項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)綜合評價(jià)模型。在對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行\(zhòng)"效益型\"歸一化處理的基礎(chǔ)上,采用三層徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),利用遍歷法得到隱層節(jié)點(diǎn)數(shù),進(jìn)行徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的創(chuàng)建與訓(xùn)練,用來進(jìn)行可靠性工作項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)的仿真評價(jià)。實(shí)例表明,該方法具有很好的評價(jià)效果。

介紹了rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型和結(jié)構(gòu),提出將該網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于建筑物沉降預(yù)測。運(yùn)用matlab工具箱函數(shù)建立了沉降預(yù)測網(wǎng)絡(luò)模型,編制了計(jì)算程序,通過工程實(shí)例驗(yàn)證了該模型的正確性和可行性,并和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在收斂速度上進(jìn)行了比較,結(jié)果表明rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的收斂速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)快于bp網(wǎng)絡(luò)。

本文提出了一種基于rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的直接預(yù)測法,對公路貨運(yùn)量進(jìn)行了預(yù)測,并利用matlab工具箱予以了實(shí)現(xiàn).對2004和2005年公路貨運(yùn)量預(yù)測的結(jié)果表明,預(yù)測值與國家統(tǒng)計(jì)局公布的實(shí)際數(shù)值有很好的一致性,預(yù)測精度也高于其它rbf預(yù)測法,有很好的應(yīng)用性.