基于粗糙集與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力企業(yè)員工安全等級(jí)評(píng)價(jià)模型

電力企業(yè)上市以來,企業(yè)的融資能力的強(qiáng)弱直接影響到企業(yè)的有效運(yùn)營(yíng)。本文以電力上市公司為研究對(duì)象,選取了10家電力行業(yè)上市公司的41項(xiàng)財(cái)務(wù)指標(biāo)為研究樣本,首先利用粗糙集進(jìn)行屬性約簡(jiǎn),然后引入熵權(quán)評(píng)價(jià)模型進(jìn)行求解評(píng)價(jià),從而將這些定量、定性混雜的問題綜合為統(tǒng)一整體,使無序的信息變成有序可比的信息。該模型應(yīng)用于電力企業(yè)的融資能力信用評(píng)價(jià)具有重大的現(xiàn)實(shí)意義。

在對(duì)財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)的機(jī)理和關(guān)鍵財(cái)務(wù)指標(biāo)分析的基礎(chǔ)上,提出了基于粗糙集的財(cái)務(wù)指標(biāo)屬性約簡(jiǎn)方法,設(shè)計(jì)了財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建流程和檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)模型。利用matlab軟件對(duì)146家房地產(chǎn)上市公司的2007-2012年財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究,結(jié)果表明,基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的財(cái)務(wù)狀況評(píng)價(jià)模型可以對(duì)房地產(chǎn)公司的財(cái)務(wù)狀況作出評(píng)價(jià)。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合財(cái)務(wù)危機(jī)成因提出了房地產(chǎn)企業(yè)防范財(cái)務(wù)危機(jī)的建議。

基于2005-2009年房地產(chǎn)價(jià)格及影響因素的月度數(shù)據(jù),本文建立了一個(gè)基于粗糙集和小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)模型。該模型利用粗糙集方法來確定影響房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素;然后基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,通過房地產(chǎn)價(jià)格的主要影響因素對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。實(shí)證結(jié)果表明,該模型在我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)預(yù)測(cè)中具有較高的精度。

通過分析粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和原理,提出基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的工程造價(jià)估算模型,并通過實(shí)例驗(yàn)證其有效性,具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。

基于粗糙集-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程造價(jià)估算模型研究——通過分析粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和原理，提出基于粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的工程造價(jià)估算模型，并通過實(shí)例驗(yàn)證其有效性，具有較強(qiáng)的實(shí)用價(jià)值。　　

探討當(dāng)因素分析和多元回歸方法的使用條件未得到滿足時(shí),是否可采用粗糙集方法進(jìn)行觀察變量的精簡(jiǎn),以及是否可采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行預(yù)測(cè)效度檢驗(yàn)。理論分析了粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在心理測(cè)量中應(yīng)用的可能性,并運(yùn)用粗糙集對(duì)于人事干部勝任力評(píng)估數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,比較了7種離散化方法和2種約簡(jiǎn)算法構(gòu)成的14種組合,發(fā)現(xiàn)當(dāng)采用manual方法進(jìn)行離散化、遺傳算法進(jìn)行約簡(jiǎn)時(shí),能夠很好地對(duì)觀測(cè)變量進(jìn)行精簡(jiǎn);運(yùn)用概率神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠比等級(jí)回歸方法更好地進(jìn)行預(yù)測(cè)效度檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明對(duì)于處理心理測(cè)量中的非等距變量,粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是非常有用的方法。

本文依據(jù)建筑施工過程安全狀態(tài)特征,從人、機(jī)、環(huán)境、管理四個(gè)方面進(jìn)行分析,構(gòu)建了建筑施工安全評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并將粗糙集理論與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型兩種方法相結(jié)合,建立了基于粗糙集-人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建筑施工安全評(píng)價(jià)模型,對(duì)建筑施工過程安全狀況進(jìn)行評(píng)價(jià),即:首先通過專家評(píng)議同粗糙集理論相結(jié)合,對(duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各指標(biāo)進(jìn)行約簡(jiǎn),并確定影響建筑施工安全的核心因素;然后將經(jīng)粗糙集約簡(jiǎn)后的評(píng)價(jià)指標(biāo)采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法進(jìn)行處理和計(jì)算。通過實(shí)際應(yīng)用驗(yàn)證表明,經(jīng)過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所得的預(yù)測(cè)值同理論值相近,證明此種評(píng)價(jià)模型能為建筑施工安全評(píng)價(jià)提供合理的依據(jù)。

為了有效地對(duì)隧道施工進(jìn)行安全狀態(tài)評(píng)估,建立了以人-機(jī)-環(huán)-管理系統(tǒng)為基礎(chǔ)的隧道施工安全狀態(tài)評(píng)估指標(biāo)體系,構(gòu)造了基于粗糙集-模糊評(píng)判-神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隧道施工安全狀態(tài)評(píng)估模型。該模型通過粗糙集約簡(jiǎn)輸入變量,提煉學(xué)習(xí)樣本,再利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)價(jià),提出了使用層次分析法和模糊數(shù)學(xué)的方法對(duì)隧道施工安全整體綜合評(píng)判,得到的評(píng)價(jià)值作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練目標(biāo)值的方法。實(shí)際結(jié)果表明,通過使用該模型方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的條件屬性由原來的17個(gè)變成6個(gè),訓(xùn)練周期由原來的2992次減少為1637次,泛化能力、安全狀態(tài)評(píng)估的結(jié)果都優(yōu)于約減前,能夠?qū)λ淼朗┕ぐ踩珷顟B(tài)做出有效的評(píng)估結(jié)論。

目的通過對(duì)鋁電解生產(chǎn)過程中的故障進(jìn)行有效地診斷來提高鋁的生產(chǎn)效率和節(jié)約能源.方法把粗糙集和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合起來應(yīng)用在鋁電解的故障診斷中.先用自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)(som)對(duì)初始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化后得到?jīng)Q策表,然后用粗糙集理論對(duì)決策表進(jìn)行約簡(jiǎn)得到最簡(jiǎn)決策表,根據(jù)最簡(jiǎn)決策表設(shè)計(jì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)鋁電解中的故障進(jìn)行診斷.結(jié)果用粗糙集對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理可以簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu),減少計(jì)算量和訓(xùn)練時(shí)間,從而提高整個(gè)診斷系統(tǒng)的診斷效率、故障診斷準(zhǔn)確率在90%以上.結(jié)論該方法能夠?qū)︿X電解中的故障做出正確的診斷.

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。

為了研究隧洞施工安全評(píng)價(jià)方法,以某正在施工的隧洞為背景,確定了24個(gè)安全評(píng)價(jià)指標(biāo),設(shè)計(jì)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(píng)價(jià)體系模型,并驗(yàn)證了其實(shí)用性。對(duì)背景工程進(jìn)行了施工安全評(píng)價(jià),評(píng)價(jià)結(jié)果與工地實(shí)地考察結(jié)果一致,說明所建立的隧洞施工安全評(píng)價(jià)模型的有效性和實(shí)用性。

回顧施工項(xiàng)目安全管理和安全管理研究現(xiàn)狀,建立建設(shè)項(xiàng)目安全管理指標(biāo)體系。利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性函數(shù)逼近能力,對(duì)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)因素程度預(yù)測(cè)。針對(duì)該網(wǎng)絡(luò)當(dāng)數(shù)據(jù)量大時(shí),其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、收斂慢,易陷入局部最優(yōu)的缺點(diǎn),引入粗糙集對(duì)影響建設(shè)項(xiàng)目安全目標(biāo)的不確定性因素進(jìn)行約簡(jiǎn),找出最小不確定性風(fēng)險(xiǎn)因素集,大大簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)輸入信息的表達(dá)空間維數(shù)。并結(jié)合粒子群算法收斂速度快、全局最優(yōu)的尋優(yōu)能力強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn),建立基于粗糙集——粒子群神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)項(xiàng)目安全預(yù)測(cè)系統(tǒng)。通過實(shí)例驗(yàn)證該系統(tǒng)的科學(xué)性和有效性。

研究房地產(chǎn)價(jià)格準(zhǔn)確預(yù)測(cè)問題。由于房地產(chǎn)價(jià)格影響因子間信息嚴(yán)重冗余,受到社會(huì)上多種因素的影響。傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法不能消除因子間的冗余信息,導(dǎo)致學(xué)習(xí)時(shí)間長(zhǎng)、預(yù)測(cè)精度低。為了提高房地產(chǎn)價(jià)格的預(yù)測(cè)精度,提出一種粗糙集理論bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)模型(rs-bpnn)。rs-bpnn模型首先采用粗糙集理論消除房地產(chǎn)價(jià)格因子間冗余信息,提取重要因子,然后采用非線性預(yù)測(cè)能力非常強(qiáng)的bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)建模,用建立好的模型對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。仿真結(jié)果表明,rs-bpnn房地產(chǎn)價(jià)格預(yù)測(cè)速度比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)方法快,預(yù)測(cè)精度更高,說明rs-bpnn的預(yù)測(cè)結(jié)果可以為政策制定者和房地商及買房提供參考。

針對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在的網(wǎng)絡(luò)冗余性較大的問題,提出一種基于粗糙集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方法。該方法將粗糙集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有機(jī)地結(jié)合在一起,利用粗糙集理論在知識(shí)獲取方面具有智能的特點(diǎn),對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,從大量的原始數(shù)據(jù)中提取精簡(jiǎn)的規(guī)則,從而確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元個(gè)數(shù),簡(jiǎn)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),提高系統(tǒng)的速度。最后通過仿真研究表明該方法能有效地改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時(shí)間較長(zhǎng)的缺點(diǎn)。

文章通過回顧相關(guān)理論,運(yùn)用冰山模型并結(jié)合電力企業(yè)工作的特點(diǎn),構(gòu)建了電力企業(yè)員工安全勝任力模型,以電力企業(yè)中的作業(yè)員工為樣本,結(jié)合主成分分析法對(duì)安全勝任力模型進(jìn)行驗(yàn)證。為電力企業(yè)進(jìn)行人員的選拔考核提供一種新的方法和理論基礎(chǔ)。

由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在車載設(shè)備故障診斷中存在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜、訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問題,利用粗糙集理論處理不確定數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì),對(duì)bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行優(yōu)化.提出屬性約簡(jiǎn)算法,去掉冗余信息,保留必要屬性.通過對(duì)現(xiàn)場(chǎng)車載設(shè)備故障數(shù)據(jù)的實(shí)例分析表明,優(yōu)化前后性能提升明顯,且使用該方法能有效減少輸入層神經(jīng)元個(gè)數(shù),提高車載設(shè)備故障診斷的效率和準(zhǔn)確度.

針對(duì)目前冰蓄冷空調(diào)運(yùn)行管理中存在的每日蓄冰量過多,耗能嚴(yán)重的問題,提出了基于粗糙集和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的冰蓄冷負(fù)荷的預(yù)測(cè)模型。該模型減少了數(shù)據(jù)樣本的數(shù)量,提高了冷負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,有利于冰蓄冷空調(diào)的節(jié)能運(yùn)行。

針對(duì)當(dāng)前電力企業(yè)應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)普及且網(wǎng)絡(luò)信息安全不斷受到威脅的問題,論文對(duì)該問題展開討論和分析。首先,對(duì)我國(guó)電力企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息安全的現(xiàn)狀進(jìn)行論述;其次,設(shè)計(jì)出電力企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息安全的目標(biāo)和具體的策略;最后,給出電力企業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息安全維護(hù)常用的技術(shù)手段。論文對(duì)電力企業(yè)的網(wǎng)絡(luò)管理人員具有積極的意義。

利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法更能充分有效地利用已有的經(jīng)驗(yàn),提高工程投資估算的速度和精度。經(jīng)系統(tǒng)開發(fā)和案例計(jì)算,證明該方法能改進(jìn)模糊類比法的估算結(jié)果,更好地滿足工程項(xiàng)目初期造價(jià)估算的要求。

在分析城市商品住宅價(jià)格影響因素的基礎(chǔ)上,用人均國(guó)民生產(chǎn)總值、商品住宅銷售面積、人均可支配收入、人均儲(chǔ)蓄存款余額、人均居住面積等可定量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為輸入變量,單位面積商品住宅價(jià)格為輸出變量,建立bp網(wǎng)絡(luò),擬合商品住宅價(jià)格模型。用西安市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)作為分析實(shí)例表明,模型擬合性較好。

提出了根據(jù)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)模型的基本思路,構(gòu)造出基于bp算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變形預(yù)測(cè)模型,并給出應(yīng)用實(shí)例分析。結(jié)果表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于變形預(yù)測(cè)效果良好,具有一定參考價(jià)值和指導(dǎo)意義。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是在模仿人腦處理問題的過程中發(fā)展起來的新型智能信息處理理論,通過對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及bp網(wǎng)絡(luò)的基本原理與特征的分析,建立了工程估價(jià)預(yù)測(cè)模型.