基于物元分析与PCA的部队汽车分队安全评价模型

为改善部队汽车分队的安全状况,建立了基于主成分分析与BP神经网络的部队汽车分队安全评价模型。在利用层次分析法建立分队系统的安全评价指标体系的基础上,将专家作为样本,进行物元分析,两者联合确定指标权重,进而得到相对客观的评价样本。对样本提取主成分,使输入变量降维且相互独立,以提高网络训练和预测效果。结果表明,其预测精度优于不采用主成分分析的BP网络模型,且相对误差在4%以内,模型具有可行性。因此,结合了物元分析与主成分分析的BP网络耦合模型能更加客观、准确地评价和预测被评价对象的实际安全状况。