更新日期: 2025-03-20

基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究

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基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究 4.8

在評價電梯安全風(fēng)險程度中,針對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了基于層次分析法(AHP)與粒子群優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO-BP)的電梯安全評價方法。首先利用層次分析法建立了電梯系統(tǒng)安全評價體系,確定電梯系統(tǒng)安全評價體系中各子系統(tǒng)及各指標(biāo)的權(quán)重,再結(jié)合實際經(jīng)驗,根據(jù)安全規(guī)范構(gòu)造各指標(biāo)的風(fēng)險值。通過BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立回歸模型,并采用粒子群算法對模型的權(quán)重和閥值進行優(yōu)化,選取電梯系統(tǒng)的11個權(quán)重比較大的影響因素的風(fēng)險值作為PSO-BP的輸入,最終得到電梯系統(tǒng)安全狀況的綜合得分,進而劃分安全評價等級,得到電梯系統(tǒng)安全評價的結(jié)論。通過將該模型與標(biāo)準(zhǔn)BP模型進行對比,結(jié)果表明PSO-BP模型比標(biāo)準(zhǔn)BP模型的準(zhǔn)確率要提高10%,PSO-BP有效克服了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點。

基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究 基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究 基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究

基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電梯安全評價研究

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在評價電梯安全風(fēng)險程度中,針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)的缺點,提出了基于層次分析法(ahp)與粒子群優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(pso-bp)的電梯安全評價方法。首先利用層次分析法建立了電梯系統(tǒng)安全評價體系,確定電梯系統(tǒng)安全評價體系中各子系統(tǒng)及各指標(biāo)的權(quán)重,再結(jié)合實際經(jīng)驗,根據(jù)安全規(guī)范構(gòu)造各指標(biāo)的風(fēng)險值。通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立回歸模型,并采用粒子群算法對模型的權(quán)重和閥值進行優(yōu)化,選取電梯系統(tǒng)的11個權(quán)重比較大的影響因素的風(fēng)險值作為pso-bp的輸入,最終得到電梯系統(tǒng)安全狀況的綜合得分,進而劃分安全評價等級,得到電梯系統(tǒng)安全評價的結(jié)論。通過將該模型與標(biāo)準(zhǔn)bp模型進行對比,結(jié)果表明pso-bp模型比標(biāo)準(zhǔn)bp模型的準(zhǔn)確率要提高10%,pso-bp有效克服了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點。

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計施工耦合 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計施工耦合 基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計施工耦合

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的設(shè)計施工耦合

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設(shè)計與施工的交互耦合分析對建設(shè)工程的發(fā)展具有極其重要的研究意義。這種交互耦合關(guān)系能從客觀上反映出兩個系統(tǒng)的耦合程度和耦合協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢。為了較科學(xué)地研究兩者的耦合態(tài)勢情況,文章建立了設(shè)計與施工兩個系統(tǒng)交互耦合的數(shù)學(xué)模型,并系統(tǒng)性分析了2010—2015年設(shè)計與施工耦合度、耦合協(xié)調(diào)度曲線變化情況。研究表明,設(shè)計與施工過程處于高水平耦合階段,且兩系統(tǒng)的整體發(fā)展水平表現(xiàn)不均衡。在此基礎(chǔ)上利用pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對2016—2017年的交互耦合態(tài)勢進行預(yù)測,選取了1996—2015年建筑業(yè)設(shè)計、施工相關(guān)數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,從中均勻抽取4組作為測試樣本。該測試結(jié)果得到的預(yù)測值與實際值符合程度比較好,且預(yù)測精度較高。最后文章給出了設(shè)計與施工兩個系統(tǒng)在處于高水平耦合階段下,提高耦合協(xié)調(diào)度的建議。

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基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑安全評價

基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑安全評價

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基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑安全評價 4.6

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)系到社會的和諧與進步。從管理者的視角構(gòu)建了建筑企業(yè)安全管理評價指標(biāo)體系,并對指標(biāo)之間的關(guān)系做了簡要的說明。然后應(yīng)用主成份分析對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進行預(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)為實例加以說明并進行了分析。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。

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PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖變形預(yù)測中的應(yīng)用 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖變形預(yù)測中的應(yīng)用 PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖變形預(yù)測中的應(yīng)用

PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖變形預(yù)測中的應(yīng)用

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PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在隧道圍巖變形預(yù)測中的應(yīng)用 4.8

針對滇西復(fù)雜地質(zhì)條件下隧道圍巖變形預(yù)測問題,以bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),引入了改進后的粒子群算法,通過調(diào)試和改進建立了pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了粒子群算法的全局搜索能力和bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的局部搜索能力,非線性映射能力強,泛化能力強,具有一定的容錯能力.計算結(jié)果表明:pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度高,平均絕對誤差為2.4mm,平均相對誤差為2.7%,滿足隧道圍巖變形預(yù)測精度的需要.

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價

基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價

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基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價 4.5

通過分析我國建筑施工安全生產(chǎn)的現(xiàn)狀,在評價方法選擇以及評價指標(biāo)體系的建立方面,都在傳統(tǒng)評價方法的基礎(chǔ)上進行了改進,在bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型中引入了動量因子mc,從而克服了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算次數(shù)多,易陷入局部最優(yōu)等缺點。利用改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對建筑施工安全進行評價,找出施工中影響安全的主要因素,為建筑施工的危險辨識和制定相應(yīng)控制措施提供依據(jù),以指導(dǎo)人們有效地控制施工中的不安全因素,避免和減少施工中事故的發(fā)生。

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基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑周邊地面沉降預(yù)測方法研究

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑周邊地面沉降預(yù)測方法研究

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基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基坑周邊地面沉降預(yù)測方法研究 4.4

基坑工程施工過程中的周邊地面沉降直接關(guān)系到周圍建筑物的安全,本文根據(jù)上海前灘地區(qū)某基坑工程的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)、施工工況和周邊地層參數(shù)等多源數(shù)據(jù)對基坑周邊地面沉降進行監(jiān)測和預(yù)測。以pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),通過將基于時序和基于沉降影響因素的網(wǎng)絡(luò)模型對比發(fā)現(xiàn):二者預(yù)測結(jié)果誤差較小且基于時序的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測精度更高,說明利用pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠很好地對基坑周邊地面沉降進行分析與預(yù)測。為了綜合考慮時間效應(yīng)和空間效應(yīng)的影響,在基于沉降影響因素的預(yù)測模型的基礎(chǔ)上加入歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)作為模型輸入層進行優(yōu)化,結(jié)果表明:優(yōu)化后的pso-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型具有更小的相對誤差范圍和更高的預(yù)測精度,在基坑周邊地面沉降預(yù)測中有很好的應(yīng)用前景。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隧洞施工安全評價模型 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隧洞施工安全評價模型 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隧洞施工安全評價模型

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隧洞施工安全評價模型

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)隧洞施工安全評價模型 4.4

為了研究隧洞施工安全評價方法,以某正在施工的隧洞為背景,確定了24個安全評價指標(biāo),設(shè)計了隧洞施工的多層前饋bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),建立了較為完善的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧洞施工安全評價體系模型,并驗證了其實用性。對背景工程進行了施工安全評價,評價結(jié)果與工地實地考察結(jié)果一致,說明所建立的隧洞施工安全評價模型的有效性和實用性。

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基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土抗壓強度預(yù)測

基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土抗壓強度預(yù)測

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基于PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混凝土抗壓強度預(yù)測 4.7

為了有效提高混凝土抗壓強度的預(yù)測精準(zhǔn)度,利用粒子群算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值,建立了混凝土抗壓強多因子pso-bp預(yù)測模型。模型以每立方混凝土中水泥、高爐礦渣粉、粉煤灰、水、減水劑、粗集料和細集料的含量以及置放天數(shù)為輸入?yún)?shù),混凝土抗壓強度值作為輸出參數(shù),不僅可以克服bp算法收斂速度慢和易陷入局部極值的缺陷,而且模型的學(xué)習(xí)能力、泛化能力和預(yù)測精度都有了很大的提高。以uci數(shù)據(jù)庫中的concretecompressivestrength數(shù)據(jù)集為例進行仿真測試,結(jié)果表明:pso-bp模型預(yù)測精度較bp、ga-bp模型分別提高了8.26%和2.05%,驗證了pso-bp模型在混凝土抗壓強度預(yù)測中的有效性。

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基于故障模式與影響分析的電梯安全評價 基于故障模式與影響分析的電梯安全評價 基于故障模式與影響分析的電梯安全評價

基于故障模式與影響分析的電梯安全評價

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基于故障模式與影響分析的電梯安全評價 4.3

電梯作為現(xiàn)代重要的交通和運輸工具,其安全關(guān)系到每個人的人身安全。因此,完善電梯安全評價至關(guān)重要,即通過對電梯進行安全評價,預(yù)測和預(yù)防可能發(fā)生的故障,達到提前辨識風(fēng)險并采取措施的目的。在對電梯系統(tǒng)組成分析的基礎(chǔ)上,運用故障類型與影響分析的方法,對電梯各個子單元可能存在的風(fēng)險進行定性和半定量計算,然后有針對性地采取風(fēng)險控制措施,以達到降低電梯風(fēng)險的效果。

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基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電梯安全評價精華文檔

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價方法

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價方法

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價方法 3

基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價方法——運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論和方法,建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的礦井通風(fēng)系統(tǒng)安全評價模型,并利用matlab7.0進行編程,實現(xiàn)了礦井通風(fēng)系統(tǒng)的安全評價預(yù)測。通過某礦通風(fēng)系統(tǒng)的實例評價,預(yù)測結(jié)果與實測結(jié)果相符,表明應(yīng)...

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工現(xiàn)場安全評價研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工現(xiàn)場安全評價研究 4.6

提出基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的建筑施工現(xiàn)場安全評價方法,該方法在解決實際問題中具有應(yīng)用前景。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的高速公路交通安全評價

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的的高速公路交通安全評價 4.6

為了提高高速公路交通安全評價的準(zhǔn)確性及可靠性,在遵循評價基本原理及相關(guān)要求的基礎(chǔ)上,提出基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評價方法,建立了高速公路交通安全評價模型,并對新疆s045線交通安全狀況進行實例分析。結(jié)果表明:新疆s045線交通安全狀況良好?;赽p神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評價準(zhǔn)確性較高,其涉及參數(shù)較少,操作簡便,評價科學(xué)。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評價

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速公路交通安全評價 4.6

為了評價高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能獲得交通安全狀況的動態(tài)信息,在對國內(nèi)外交通安全評價的方法進行研究的基礎(chǔ)上,提出了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評價模型進行高速公路交通安全評價.在對交通事故進行調(diào)查分析的基礎(chǔ)上,從影響高速公路交通安全的6個方面,建立了相應(yīng)的評價指標(biāo)體系,共計18個指標(biāo).每個指標(biāo)有確定的指數(shù)等級劃分依據(jù)、評價要求、調(diào)查方法.采用c++語言開發(fā)了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的綜合評價軟件,在江西省梨溫和昌泰2條高速公路進行實際應(yīng)用.對評價結(jié)果進行了分析,表明該方法操作性強、結(jié)果可靠.

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市道路交通安全評價研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市道路交通安全評價研究 4.5

針對我國城市道路交通安全的現(xiàn)狀節(jié),并結(jié)合我國道路交通的特點,提出了采用道路交通安全政策、道路交通安全狀況、道路交通安全管理與道路交通事故防控水平等4個方面共13項指標(biāo)組成的面向城市交通安全可持續(xù)發(fā)展的評價指標(biāo)集,建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型,并結(jié)合實例,分析了其計算方法。該方法對于城市交通安全評價是有效的。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高等級公路交織區(qū)安全評價

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高等級公路交織區(qū)安全評價 4.7

分析了交通沖突數(shù)與其影響因素之間及交通沖突數(shù)與安全性之間的關(guān)系;以交通沖突數(shù)作為其影響因素與道路安全性之間的\"轉(zhuǎn)換器\

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市道路交通安全評價研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市道路交通安全評價研究 4.7

在綜合分析國內(nèi)外交通安全評價研究的基礎(chǔ)上,針對我國城市道路交通安全的現(xiàn)狀及存在問題,提出了采用基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、交通安全管理、公眾安全評價3個方面共13項指標(biāo)組成的面向城市交通安全可持續(xù)發(fā)展的評價指標(biāo)集,構(gòu)建了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評價模型,并結(jié)合算例詳細分析了其計算方法.該方法對于提高交通管理部門的管理和決策水平具有指導(dǎo)作用.

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的施工升降機安全評價研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的施工升降機安全評價研究 4.4

影響施工升降機安全使用的影響因素多且模糊性強,在建筑安全事故中,由施工升降機而引發(fā)的安全事故比例較高。本文提出了一種應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)評判法進行建筑用施工升降機施工安全評價的方法。從人-機-環(huán)境-管理四個方面出發(fā),建立了一套安全管理綜合評價指標(biāo)體系。利用改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行了評價預(yù)測,為建筑施工提供可靠的安全建議。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游交通安全評價分析研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游交通安全評價分析研究 4.4

本文闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學(xué)習(xí)樣本及參數(shù)進行訓(xùn)練,并獲得較好的評價結(jié)果,為游客的旅游安全及相關(guān)部門的管理者提供了理論依據(jù)。

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游交通安全評價分析研究

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的旅游交通安全評價分析研究 4.3

闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學(xué)習(xí)樣本及參數(shù)進行訓(xùn)練,并獲得較好的評價結(jié)果,為游客的旅游安全及相關(guān)部門的管理者提供了理論依據(jù)。

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基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價研究 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價研究 基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價研究

基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價研究

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基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價研究 4.3

高校實驗室安全評價是實驗室安全管理中的薄弱環(huán)節(jié).針對目前高校實驗室安全評價缺乏較全面、合理、高效評價方法的問題,以如何能科學(xué)、客觀、準(zhǔn)確地評價高校實驗室安全水平為目的,在探索bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法理論的基礎(chǔ)上,將二者結(jié)合,應(yīng)用于高校實驗室安全評價中,對基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高校實驗室安全評價展開了研究.ga-bp網(wǎng)絡(luò)評價模型能夠在更短的時間內(nèi),達到更高的精度,收斂速度、精確性和穩(wěn)定性明顯優(yōu)于bp網(wǎng)絡(luò)評價模型,驗證了遺傳算法優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合理性和高效性.

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重機安全評價

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起重機安全評價 4.5

依據(jù)起重機的特點,建立了安全性評價指標(biāo)體系,并將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論應(yīng)用于起重機安全評價之中,提出了基于此理論的系統(tǒng)安全評價模型和優(yōu)點。根據(jù)實際收集的安全狀況數(shù)據(jù)構(gòu)建安全評價網(wǎng)絡(luò),并利用mat-lab軟件對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練,得出可以對起重機安全狀況進行評價的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。評價實例驗證了此方法的可行性,為起重機安全評價提供了一種新的途徑。

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價

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基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評價 4.4

建筑施工現(xiàn)場的安全評價是一項復(fù)雜的系統(tǒng)工程。目前安全評價技術(shù)在建筑業(yè)的運用并不成熟,我國大多數(shù)建筑施工企業(yè)的安全管理只局限于對施工現(xiàn)場的檢查和整改工作,而對整體安全性缺乏分析和有效監(jiān)控。綜合目前的安全評價技術(shù),結(jié)合建筑施工的特點,確立建筑施工現(xiàn)場安全評價指標(biāo)體系,并運用管理理論中的層次分析法(ahp)和模糊綜合評價方法(fuzzy),提出了適合建筑施工現(xiàn)場的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ann)安全評價模型。詳細論述了建筑施工安全評價方案以及具體實現(xiàn)的步驟,在結(jié)合ahp與fuzzy綜合評價法的基礎(chǔ)上利用ann進行訓(xùn)練與修正歷史數(shù)據(jù),為全面評價建筑施工安全狀況提供了新的思路與方法。

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電梯安全評價探析 電梯安全評價探析 電梯安全評價探析

電梯安全評價探析

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電梯安全評價探析 4.3

電梯數(shù)量的增多已經(jīng)影響到了老百姓的生活,電梯安全也成了人們必不可少的一個議題。在倡導(dǎo)電梯安全評價方法的研究,對電梯安全評價的方法進行了一個概括和總結(jié),以求更可靠有效的電梯安全評價方法。

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系

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基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)下的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系 4.8

隨著當(dāng)前科學(xué)技術(shù)水平的不斷提升,網(wǎng)絡(luò)安全問題受關(guān)注度日益提升。在基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架下,對計算機網(wǎng)絡(luò)安全實施相關(guān)評價,并結(jié)合未來發(fā)展趨勢建立相應(yīng)的計算機網(wǎng)絡(luò)安全評價體系,從而更好的推動網(wǎng)絡(luò)安全的持續(xù)性和深入性。

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沈彬

職位:安證資料員

擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林

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