| 基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究 |
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| 引用本文： | 任峰,刘军青,牛东晓.基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究[J].华北电力大学学报,2006,33(1):80-83. |
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| 作者姓名： | 任峰 刘军青 牛东晓 |
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| 作者单位： | 1. 华北电力大学,工商管理学院,河北,保定,071003
2. 河北省电力建设第二工程公司,河北,石家庄,050041 |
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| 基金项目： | 中国科学院资助项目
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广东省博士启动基金 |
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| 摘 要： | 利用附加动量法和自适应学习速率,对传统的BP神经网络算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的多指标综合评价模型,并将其应用到北京市电力工业可持续发展综合评价研究中去。改进后的神经网络评价模型,大大减少了学习次数,有效防止了网络陷入局部极小值;摆脱了评价过程中人为因素及模糊随机性的影响,同时能保证评价结果的准确性,是一种智能的评价方法。实例运算得出令人满意的评价结果,证明了这种方法的有效性。
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| 关 键 词： | 神经网络 电力工业 综合评价 可持续发展 评价方法 |
| 文章编号： | 1007-2691(2006)01-0080-04 |
| 修稿时间： | 2005年10月30 |
Comprehensive evaluation on sustainable development for electric power industry based on improved BP neural network model |
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| REN Feng,LIU Jun-qing,NIU Dong-xiao.Comprehensive evaluation on sustainable development for electric power industry based on improved BP neural network model[J].Journal of North China Electric Power University,2006,33(1):80-83. |
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| Authors: | REN Feng LIU Jun-qing NIU Dong-xiao |
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| Abstract: | The law of additional momentum and self-adaptive learning rate are introduced. The traditional BP neural network algorithm is improved. Multi-factor comprehensive evaluation model based on the improved BP neural network is established. This model is applied to the research on the comprehensive evaluation for the sustainable development of power industry in Beijing. The result of instance analysis proves the validity of this method. |
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| Keywords: | neural network electric power industry comprehensive evaluation sustainable development evalu- ation method |
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