基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校實驗室安全評價研究
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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、客觀、準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)絡和遺傳算法理論的基礎(chǔ)上,將二者結(jié)合,應用于高校實驗室安全評價中,對基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校實驗室安全評價展開了研究.GA-BP網(wǎng)絡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)絡評價模型,驗證了遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡的合理性和高效性.
基于GA—BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑安全評價
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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)安全管理評價指標體系,并對指標之間的關(guān)系做了簡要的說明。然后應用主成份分析對神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入數(shù)據(jù)進行預處理,提取其中的關(guān)鍵成分作為網(wǎng)絡的輸入,并采用遺傳算法來提高神經(jīng)網(wǎng)絡的收斂速度。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)絡模型的學習效率。
構(gòu)建基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校德育評價體系
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本文將bp神經(jīng)網(wǎng)絡運用于高校大學生德育評價體系中,使該體系能夠更為全面、準確地反映學生的實際情況,為學生德育發(fā)展指明方向。該體系的建立為大學生德育評價提供一種更為客觀準確的評價手段,特別解決了評價體系當中的人為主觀因素誤差和評價指標權(quán)值設置問題。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校實驗室智能管理系統(tǒng)的績效評估研究
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基于高校智能實驗室系統(tǒng)的實驗室智能管理系統(tǒng)評估是高校教育領(lǐng)域的重要組成部分。信息技術(shù)為實驗室建設的跨越式發(fā)展提供了機遇,高校智能實驗室建設應運而生。一個先進和創(chuàng)新的智能實驗室系統(tǒng),可以提供全新的學習機制和先進的管理環(huán)境,實現(xiàn)一種全新的高校實驗室的管理模式。
關(guān)于高校實驗室安全評價體系的思考
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高校實驗室在完成教學、科研等方面有著及其重要的作用,占據(jù)不可或缺的地位。高校實驗室安全關(guān)系到師生員工生命、財產(chǎn)安全,是高校安全和綜合治理的重要指標之一,制訂合適的高校實驗室安全評價體系是安全保障的重要環(huán)節(jié)。通過合適的評價方式,做出評價結(jié)果,形成安全管理建議,被檢查單位及時整改,提高所屬單位實驗室安全管理水平。
基于改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑施工安全評價
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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)絡的模型中引入了動量因子mc,從而克服了bp神經(jīng)網(wǎng)絡運算次數(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控制措施提供依據(jù),以指導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。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校財務工作績效評價研究
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文章從高校財務工作績效的內(nèi)涵出發(fā),構(gòu)建了高校財務工作績效評價指標體系,并運用bp神經(jīng)網(wǎng)絡的方法,對江蘇省所屬10所高校財務工作的實際效果進行了實證分析,發(fā)現(xiàn)了一些共性、根本性問題,提出了相關(guān)對策建議。
高校實驗室安全評價
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4.4
高校實驗室安全評價 目錄 1.問題調(diào)查.................................................................................................1 1.1實驗室危險源多.................................................................................................................1 1.2實驗室面積緊張.................................................................................................................1 1.3安全設施不足...............
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡隧洞施工安全評價模型
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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,設計了隧洞施工的多層前饋bp神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu),建立了較為完善的基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡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。
基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的衡大高速公路日交通流量預測
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4.5
準確的交通流預測是智能交通系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù),為此,本文以衡大高速為研究對象,提出基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡的衡大高速日交通流量預測方法。本文通過閾值方法對微波車檢器數(shù)據(jù)進行預處理,根據(jù)ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法建立了交通流量預測模型,并通過計算機仿真驗證對比預測結(jié)果和實際流量數(shù)據(jù),其預測結(jié)果精度高,可滿足日常交通管理需求,為交通管理提供了有效的技術(shù)支撐、本課題受到河北省交通運輸廳科研課題(y-2014022)的支持。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的的高速公路交通安全評價
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4.6
為了提高高速公路交通安全評價的準確性及可靠性,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)絡的高速公路交通安全評價準確性較高,其涉及參數(shù)較少,操作簡便,評價科學。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高速公路交通安全評價
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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,建立了相應的評價指標體系,共計18個指標.每個指標有確定的指數(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.
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高等級公路交織區(qū)安全評價
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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\
基于Simulink的高校實驗室安全評價體系應用
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4.5
高校的實驗室安全管理面臨管理體制不系統(tǒng)、評價體系不健全、執(zhí)行力度不夠、執(zhí)行力不強等問題。針對這些問題,必須建立一個科學系統(tǒng)的指標體系,公正客觀的對實驗室安全做出評價,使安全隱患有效排除。根據(jù)安全查表法建立實驗室安全評價指標體系基礎(chǔ)上,利用層次分析法確定各個指標的權(quán)重,利用simlink建立模型并給出最終評價結(jié)果,從而確保整個評價結(jié)果的科學性和準確性,為實驗室安全管理提供有利的決策保證。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的高校畢業(yè)生專業(yè)對口性評估
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4.5
bp神經(jīng)網(wǎng)絡是目前應用最為廣泛的網(wǎng)絡模型,本身具有良好的學習性能和預測功能。本文將bp神經(jīng)網(wǎng)絡引入對高校各專業(yè)畢業(yè)生在校所學專業(yè)和畢業(yè)后從事職業(yè)的對口性所進行的評估中,以提高各高校教育資源的使用效能,同時有助于各學生重新審視其所學專業(yè)。
基于GA-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的施工招標項目評標方法研究
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4.6
針對人工評標的主觀性、隨意性和傾向性可能給施工項目招投標工作帶來的評標結(jié)果偏差,提出了一種基于ga-bp神經(jīng)網(wǎng)絡的計算機自動評標系統(tǒng)模型,采用樣本企業(yè)實際指標數(shù)據(jù)對模型的評價效果進行檢驗,該自動評標系統(tǒng)模型在降低計算和預測平均誤差的同時,迭代次數(shù)比一般bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型大大減少,也適用于建設工程項目其他類型評標中的非線性問題的求解。
基于GA的BP神經(jīng)網(wǎng)絡在砂土液化評價中的應用
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基于ga的bp神經(jīng)網(wǎng)絡在砂土液化評價中的應用——bp神經(jīng)網(wǎng)絡是一種應用面較廣的神經(jīng)網(wǎng)絡,但存在明顯缺陷:學習收斂速度慢,易陷入局部極小。遺傳算法具有良好的搜索全局最優(yōu)解的能力。在探討訓練樣本選取的基礎(chǔ)上,耦合遺傳算法和bp神經(jīng)網(wǎng)絡構(gòu)建了遺傳網(wǎng)絡并應用...
基于GA改進BP神經(jīng)網(wǎng)絡網(wǎng)絡異常檢測方法
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4.7
考慮到常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法容易陷入局部最優(yōu)解,所建立的網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型檢測效率低,準確率不高等問題,提出一種改進型ga優(yōu)化bp神經(jīng)網(wǎng)絡算法,并使用其建立網(wǎng)絡遺傳流量檢測模型。常規(guī)遺傳算法在搜索過程中,往往會由于出現(xiàn)影響生產(chǎn)適應度高的個體而對遺傳算法搜索過程產(chǎn)生影響的現(xiàn)象發(fā)生,因此需要對常規(guī)遺傳算法進行改進。使用的方法是通過混合編碼方式進行改進,同時對交叉算子、變異算子、交叉概率以及變異概率等參數(shù)進行優(yōu)化修正。使用kddcup99數(shù)據(jù)庫中的網(wǎng)絡異常流量數(shù)據(jù)進行實驗研究,研究結(jié)果表明,所提出方法的檢測性能要明顯優(yōu)于常規(guī)算法,其對bp神經(jīng)網(wǎng)絡的結(jié)構(gòu)、權(quán)值以及閾值進行同步優(yōu)化,避免了盲目選擇bp神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)參數(shù)帶來的問題,避免了常規(guī)bp神經(jīng)網(wǎng)絡容易陷入局部最優(yōu)解的問題。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井通風系統(tǒng)安全評價方法
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基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井通風系統(tǒng)安全評價方法——運用人工神經(jīng)網(wǎng)絡的理論和方法,建立了基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡的礦井通風系統(tǒng)安全評價模型,并利用matlab7.0進行編程,實現(xiàn)了礦井通風系統(tǒng)的安全評價預測。通過某礦通風系統(tǒng)的實例評價,預測結(jié)果與實測結(jié)果相符,表明應...
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的建筑施工現(xiàn)場安全評價研究
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4.6
提出基于bp神經(jīng)網(wǎng)絡模型的建筑施工現(xiàn)場安全評價方法,該方法在解決實際問題中具有應用前景。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的施工升降機安全評價研究
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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。本文提出了一種應用神經(jīng)網(wǎng)絡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體系。利用改進的bp神經(jīng)網(wǎng)絡進行了評價預測,為建筑施工提供可靠的安全建議。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的旅游交通安全評價分析研究
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4.4
本文闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學習樣本及參數(shù)進行訓練,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)。
基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的旅游交通安全評價分析研究
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4.3
闡述了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的基本理論、算法、缺陷及改進方法,通過實例對旅游交通安全進行研究。選擇合適的學習樣本及參數(shù)進行訓練,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)。
基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電梯安全評價研究
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4.8
在評價電梯安全風險程度中,針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢、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(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)造各指標的風險值。通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡建立回歸模型,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。通過將該模型與標準bp模型進行對比,結(jié)果表明pso-bp模型比標準bp模型的準確率要提高10%,pso-bp有效克服了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點。
基于AHP與PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡的電梯安全評價研究
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在評價電梯安全風險程度中,針對bp神經(jīng)網(wǎng)絡收斂速度慢、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(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)造各指標的風險值。通過bp神經(jīng)網(wǎng)絡建立回歸模型,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。通過將該模型與標準bp模型進行對比,結(jié)果表明pso-bp模型比標準bp模型的準確率要提高10%,pso-bp有效克服了bp神經(jīng)網(wǎng)絡的缺點。
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職位:路橋造價工程師
擅長專業(yè):土建 安裝 裝飾 市政 園林