公共工程项目风险评价的神经网络方法

公共工程项目整个生命周期中存在着大量的不确定性因素.在详细分析公共工程项目内外环境影响因素的基础上,建立了公共工程项目风险评价指标体系,并构造了一种适用于高维输入的神经网络模型及改进算法,建立了网络自组织调整隐节点优化规则.然后采用模糊综合评价确定各风险因素的数值化评价值,结合构造的高维神经网络模型对公共工程项目投资风险的概率大小进行综合评判,并建立了一种风险预警机制.最后结合案例,对公共工程项目风险评价作出了较为客观的评价,该方法有效地弱化确定权重时的人为因素;为解决复杂的公共工程项目风险综合评价提供了一种新的方法和思路.     

基于模糊评判-综合赋权的煤层底板突水危险性评价

我国煤矿面临的水害威胁中底板高承压水的突出问题是对煤层安全开采最大的威胁,对煤层底板水害进行准确预测预报具有重要的理论指导意义和实用价值.根据煤层底板突水是受多因素影响并且具有非线性特征的特点,在建立定量与定性指标为一体的煤层底板突水评价指标体系的基础上,将模糊综合评判法和综合赋权法相结合,建立了考虑底板突水复杂的多因素影响的预测评价模型.在评价模型中应用综合赋权法确定指标权重,把主观与客观赋权法有机集成起来.最后,应用该耦合评价模型对河北单侯矿的典型工作面进行了底板水害危险性评价,评价效果较好.为今后煤层底板突水预测评价的研究提供一定的参考依据.     

基于混沌神经网络的建筑节能综合评价

目的 构建建筑节能综合评价指标体系,对建筑节能进行综合评价.方法 针对神经网络BP算法收敛速度慢且容易陷入局部极小值问题,在常规神经网络中引入混沌神经元,建立混沌神经网络建筑节能综合评价模型.结果 根据建筑节能综合评价指标体系各量化指标,得出科学合理的评价结果 .通过实验仿真验证了该混沌学习算法的有效性和先进性.在输入参数相同的情况下,训练收敛到相同精度,CNN模型的训练次数少于BP网络模型,CNN模型用于建筑节能评价精度高.结论 运用混沌神经网络进行建筑节能综合评价的方法 是有效的.     

石油企业财务风险评价神经网络模型的建立

石油企业财务风险评价是石油行业的重要课题.在确立石油企业财务风险评价指标体系的基础上,建立了基于模糊神经网络的石油企业财务风险评价模型.该评价模型分为模糊量化模块和模糊神经网络(FNN)模块,可根据实际问题进行具体调节,具有学习的功能.经过对200多家石油企业的实证分析,结果表明该模型网络预测误差小,是一种可靠、有效的...     

基于层次分析和模糊数学的网络安全评价模型

为了对计算机网络进行比较全面、准确、定量的评价,应用系统工程的理论和方法,识别、分析和评价网络信息安全固有或潜在的风险发生的可能性和危险因素,建立了基于硬件、软件及外部环境的网络安全风险多层综合评价指标体系,给出了基于层次分析和模糊数学的网络安全综合评价数学模型.在该模型中,若给出指标体系低层的各模糊变换矩阵和各层的权矩阵,便可求得任意层的和最终的综合评判结果,避免了因素过多时难以分配权重的弊病,并给出了多层模糊综合评价的N-S流程图.     

软件质量的多级模糊综合评价

为提高计算机软件质量,保证软件安全性和评价软件质量.分析了软件质量评价指标体系的建立原则并给出了软件质量评价的指标体系.通过单因素模糊评价,给出了多级模糊综合评价模型.结合工程实例给出了使用评价模型进行软件评价的步骤.     

模糊综合评价法在网络课程评价中的应用研究

针对网络课程的特点,建立了网络课程模糊综合评价的典型模型,从课程设计、交互设计、导航策略、界面设计、学习活动等方面阐述了评价过程中的模糊因素,建立了网络课程的评价指标体系,给出了隶属函数及权重的确定方法,并对示例网络课程进行了模糊评价,范例表明:该模型有效、可行,为网络课程定量化考核方法的设计提供了依据.     

小城镇建设效益综合评价研究

小城镇综合评价模型和综合评价指标体系的建立是科学、合理评价小城镇效益的前提和基础.文章基于模糊综合评价方法,将灰色关联理论引入到评价因素隶属度确定的环节,改进了模糊综合评价方法,基于指标体系的设置原则,结合小城镇效益评价的特点,构建了小城镇建设效益综合评价模型和综合评价的指标体系,并对天津的三个小城镇建设的效益进行了实证分析研究与综合评价.改进后的综合评价模型为科学、简易的进行小城镇效益综合评价提供了新的途径和手段.     

基于神经网络的UTRAN网络质量综合评价

为了评价3G无线网络UTRAN的运行质量,给出了3G无线网络UTRAN质量用户感知关键指标, 提出了利用基于前向单隐层BP神经网络方法的UTRAN网络质量综合评价模型. 该模型采用模糊综合评价算法构造训练样本集. 对比模糊综合评价算法对3G试验测试数据和该模型的评价结果可以看出,该模型能稳定、一致、可重复地评价UTRAN网络质量.     

基于模糊神经网络的驾驶模拟器实验有效性评价研究

为提高驾驶模拟实验精度,确保驾驶模拟器获得的实验数据可靠,对驾驶模拟器实验有效性进行科学综合的评价,发现驾驶模拟器设施设置的不足,并进一步优化改进.对驾驶模拟器有效性评价影响因素和应用项目进行总结归纳,运用模糊层次分析法筛选出15个关键评价因素,构建驾驶模拟器有效性综合评价指标体系.结合模糊神经网络原理,建立了基于模糊神经网络的驾驶模拟器实验有效性综合评价模型,并对其精度进行检验,最后对模型进行了实例应用分析.研究结果表明:建立的驾驶模拟器评价模型拟合精度高达82.6％,且运用实际的一台驾驶模拟器进行评价,输出该台驾驶模拟器最终的驾驶模拟器实验有效性评价结果值为0.6736,评价等级为中等,且该驾驶模拟器还需要在标志可视距离、液压系统位移、危险场景速度位移方差等方面加强改进和优化.     

基于BP神经网络的战场网络攻击效能评估

战场网络攻击效能评估是网络攻击研究的重要内容.为了评估战场网络攻击效能,构建了战场网络攻击能力评估指标体系,提出了基于BP神经网络的评估方法,给出了构造样本的方法,并用构造的样本对BP神经网络进行训练,最后利用Matlab软件对该网络进行了仿真.通过与模糊综合评判法得出的评估结果相比较,验证了该方法的有效性.该方法减少了评估中人为因素的影响,使评估结果更可信.     

基于CNN的突发事件预警系统的设计与实现

为提高城市恐怖威胁突发事件的监测预警效率,设计了一套基于改进型卷积神经网络（CNN）的恐怖威胁预警系统。系统对采集的恐怖威胁突发事件进行威胁度评估。相对于现有文本评估方法,提出结合改进型词频-逆文本频率的卷积神经网络用于评估威胁和监测预警。并通过对研判期间内事件的威胁度分析,划分了恐怖威胁等级。通过数据的可视化实现为相关部门提供监测预警信息。模型对比测试和实际运行结果表明,该系统相比于已有的CNN模型及区域型卷积神经网络（RCNN）模型,综合评估的精确度分别提升了5.4%和3%。     

模糊人工神经网络在矿井构造评价中的应用

介绍了模糊综合评判和人工神经网络原理，分析了一般BP神经网络在研究复杂性问题时存在的局限性，根据模糊人工神经网络模型的构建方法，探讨了该模型在矿井构造定量评价中的应用，结合鲍店煤矿的实际资料，对建立的模糊人工神经网络模型进行了学习训练，对未采区的构造复杂程度进行了预测，结果表明：模糊人工神经网络较一般BP神经网络具有更快的收敛速度和更准确的预测效果．     

BP神经网络在移民安置效果评价中的应用

水库移民安置涉及社会、经济、环境、自然资源等诸多领域,是一个多层次、多目标、多属性的复杂系统工程.因此,移民安置效果尤其是生活水平的评价一直是移民理论研究关注的重点.依据神经网络理论,利用模糊综合评价法生成训练样本,建立了基于BP神经网络的移民安置效果综合评价模型.仿真试验表明,该模型评价结果合理,模型操作简便,具有很好的应用价值.     

基于主成分分析与神经网络的非线性评价模型

针对评价过程的非线性特征,运用神经网络高度非线性映射能力,建立了一种非线性综合评价模型。采用主成分分析法对评价指标进行处理,形成了新的指标体系,有效的消除了原指标间的相关性,降低了神经网络的输入维数。利用Matlab软件对地区经济发展水平的综合评价进行实例分析和仿真,得到了较满意的结果,说明了该模型的有效性。     

模糊小波神经网络在现役油田玻璃钢管的运行风险评价

玻璃钢管受到环境和腐蚀等各种因素的影响造成各种管道事故.将模糊评价法、小波分析和人工神经网络理论有机结合,建立了基于模糊小波神经网络的在役玻璃钢管运行风险评价模型.该模型采用模糊评价法对风险因素的指标进行量化,将模糊系统的输出作为神经网络的输入,构造模糊小波神经网络并加以训练.通过选择合适的算法,设计相应的小波神经网络,进行实例仿真.仿真结果表明,该模型能够有效解决现有评价方法主观随意性大、结论模糊等不足,并实时动态再现专家评价结果,其最大相对误差不超过0.3779％.     

城市燃气管网系统脆弱性分析与评估

脆弱性评价是一种指标全面、理论成熟、结果贴切的系统风险评估新方法。在对燃气管网系统脆弱性研究的基础上,建立适合城市的燃气管网系统脆弱性评价指标体系。运用层次分析法,计算评价指标的权重。根据模糊数学理论,建立城市燃气管网系统脆弱性评估数学模型,计算系统脆弱度和确定系统脆弱等级。将某城市一段实际燃气管网带入该模型进行脆弱性评估,实现对模型的实例应用和效果检验。     

模糊综合评判的校园网性能评价研究

校园网性能涉及许多因素,对一些不定量因素的影响,进行网络性能评价时存在一定主观性和不定性。该文以模糊理论为基础,应用模糊关系合成原理,提出了一种基于模糊综合评判的网络性能评价模型及方法。采用隶属度衡量各因素及因子的模糊界线,根据网络性能指标参数和评价等级等信息构造模糊评判矩阵,运用模糊集合变换原理,进行复合运算,由此确定评价对象的评价等级。实例证明,该模型及方法在网络性能定量评价方面有很好的效果。     

基于灰色模糊综合评判的10kV配电网安全风险评估

基于配电网特征,建立配电网评估体系,通过层次分析法幂法分析权重,得到权重模部信息,采用灰点评估模部信息的不可靠度,进行权重灰部确定;利用隶属函数来描述各评估指标与评判等级间的隶属关系,即指标模部,结合信息充裕程度和专家经验,确定各评估指标的灰部,进而对配电网安全风险进行灰色模糊综合评判.实例验证表明,该方法能够有效可靠地评估配电网的安全风险状况.