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基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测研究
被引量:
7
1
作者
马楠
张立宁
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2007年第4期36-42,共7页
回顾施工项目安全管理和安全管理研究现状,建立建设项目安全管理指标体系。利用人工神经网络非线性函数逼近能力,对项目风险因素程度预测。针对该网络当数据量大时,其结构复杂、收敛慢,易陷入局部最优的缺点,引入粗糙集对影响建设项目...
回顾施工项目安全管理和安全管理研究现状,建立建设项目安全管理指标体系。利用人工神经网络非线性函数逼近能力,对项目风险因素程度预测。针对该网络当数据量大时,其结构复杂、收敛慢,易陷入局部最优的缺点,引入粗糙集对影响建设项目安全目标的不确定性因素进行约简,找出最小不确定性风险因素集,大大简化网络输入信息的表达空间维数。并结合粒子群算法收敛速度快、全局最优的寻优能力强的优点,建立基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测系统。通过实例验证该系统的科学性和有效性。
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关键词
建设项目安全预测
风险因素集
粗糙集(RS)
粒子群算法(PSO)
人工神经网络(ANN)
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职称材料
题名
基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测研究
被引量:
7
1
作者
马楠
张立宁
机构
华北科技学院土木工程系
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2007年第4期36-42,共7页
文摘
回顾施工项目安全管理和安全管理研究现状,建立建设项目安全管理指标体系。利用人工神经网络非线性函数逼近能力,对项目风险因素程度预测。针对该网络当数据量大时,其结构复杂、收敛慢,易陷入局部最优的缺点,引入粗糙集对影响建设项目安全目标的不确定性因素进行约简,找出最小不确定性风险因素集,大大简化网络输入信息的表达空间维数。并结合粒子群算法收敛速度快、全局最优的寻优能力强的优点,建立基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测系统。通过实例验证该系统的科学性和有效性。
关键词
建设项目安全预测
风险因素集
粗糙集(RS)
粒子群算法(PSO)
人工神经网络(ANN)
Keywords
construction project safety forecast
risk factors collection
rough sets
PSO ( particle swarm optimization)
ANN ( artificial neural network)
分类号
X924.4 [环境科学与工程—安全科学]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于粗糙集——粒子群神经网络的建设项目安全预测研究
马楠
张立宁
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
2007
7
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