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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
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法
被引量:
29
2
作者
牛东晓
王建军
+1 位作者
李莉
李存斌
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009年第10期30-34,共5页
利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步...
利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步试用的方法根据训练误差最小化进行选择。在实际预测中,首先对待预测的记录利用决策规则树进行归类,然后选取相应类别的神经网络予以预测。通过实例证明,该方法的平均相对误差为2.16%,而同结构BP神经网络预测的平均相对误差为2.67%,ARMA预测的平均相对误差为3.81%,证明所提方法有效。
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关键词
数据挖掘
负荷预测
短期
聚类
粗糙集
决策树
自适应神经网络
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职称材料
复合型智能预测分析系统框架研究
3
作者
毛海军
张士林
唐焕文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第10期57-59,共3页
提出了多元支持向量机思想及其实现过程,并将其与粗糙集与神经网络相结合,提出一种复合型智能预测分析系统框架。首先利用粗糙集对预测的原始数据进行处理,并从中发现隐含知识,然后提出了多元支持向量机,能够有效地对两种以上类型的数...
提出了多元支持向量机思想及其实现过程,并将其与粗糙集与神经网络相结合,提出一种复合型智能预测分析系统框架。首先利用粗糙集对预测的原始数据进行处理,并从中发现隐含知识,然后提出了多元支持向量机,能够有效地对两种以上类型的数据进行精确分类。将两者与神经网络有机地结合起来,构成一种复合型预测分析系统,从而为决策分析提供一种新的方法。
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关键词
复合型智能预测分析系统
人工神经网络
粗糙集理论
多元支持向量机
数据处理
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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 set
s
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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职称材料
题名
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法
被引量:
29
2
作者
牛东晓
王建军
李莉
李存斌
机构
华北电力大学工商管理学院
出处
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009年第10期30-34,共5页
基金
国家自然科学基金项目(70671039
70572090)
教育部新世纪优秀人才支持计划(NCET-07-0281)~~
文摘
利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步试用的方法根据训练误差最小化进行选择。在实际预测中,首先对待预测的记录利用决策规则树进行归类,然后选取相应类别的神经网络予以预测。通过实例证明,该方法的平均相对误差为2.16%,而同结构BP神经网络预测的平均相对误差为2.67%,ARMA预测的平均相对误差为3.81%,证明所提方法有效。
关键词
数据挖掘
负荷预测
短期
聚类
粗糙集
决策树
自适应神经网络
Keywords
data mining
load
forecast
ing
short-term
clustering
rough set
decision tree
adaptive
ann
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
复合型智能预测分析系统框架研究
3
作者
毛海军
张士林
唐焕文
机构
大连理工大学管理科学与工程研究所
大连理工大学土木与水利学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003年第10期57-59,共3页
基金
国家自然科学基金(编号:10071010)
文摘
提出了多元支持向量机思想及其实现过程,并将其与粗糙集与神经网络相结合,提出一种复合型智能预测分析系统框架。首先利用粗糙集对预测的原始数据进行处理,并从中发现隐含知识,然后提出了多元支持向量机,能够有效地对两种以上类型的数据进行精确分类。将两者与神经网络有机地结合起来,构成一种复合型预测分析系统,从而为决策分析提供一种新的方法。
关键词
复合型智能预测分析系统
人工神经网络
粗糙集理论
多元支持向量机
数据处理
Keywords
rough set
,
multi-svm
,
ann
,
forecast
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
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
下载PDF
职称材料
2
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法
牛东晓
王建军
李莉
李存斌
《电力自动化设备》
EI
CSCD
北大核心
2009
29
下载PDF
职称材料
3
复合型智能预测分析系统框架研究
毛海军
张士林
唐焕文
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2003
0
下载PDF
职称材料
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