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Aero-engine Blade Fatigue Analysis Based on Nonlinear Continuum Damage Model Using Neural Networks 被引量:14
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作者 LIN Jiewei ZHANG Junhong +2 位作者 ZHANG Guichang NI Guangjian BI Fengrong 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2012年第2期338-345,共8页
Fatigue life and reliability of aero-engine blade are always of important significance to flight safety.The establishment of damage model is one of the key factors in blade fatigue research.Conventional linear Miner'... Fatigue life and reliability of aero-engine blade are always of important significance to flight safety.The establishment of damage model is one of the key factors in blade fatigue research.Conventional linear Miner's sum method is not suitable for aero-engine because of its low accuracy.A back propagation neutral network(BPNN) based on the combination of Levenberg-Marquardt(LM) and finite element method(FEM) is used to describe process of nonlinear damage accumulation behavior in material and predict fatigue life of the blade.Fatigue tests of standard specimen made from TC4 are carried out to obtain material fatigue parameters and S-N curve.A nonlinear continuum damage model(CDM),based on the BPNN with one hidden layer and ten neurons,is built to investigate the nonlinear damage accumulation behavior,in which the results from the tests are used as training set.Comparing with linear models and previous nonlinear models,BPNN has the lowest calculation error in full load range.It has significant accuracy when the load is below 500 MPa.Especially,when the load is 350 MPa,the calculation error of the BPNN is only 0.4%.The accurate model of the blade is built by using 3D coordinate measurement technology.The loading cycle in fatigue analysis is defined from takeoff to cruise in 10 min,and the load history is obtained from finite element analysis(FEA).Then the fatigue life of the compressor blade is predicted by using the BPNN model.The final fatigue life of the aero-engine blade is 6.55 104 cycles(10 916 h) based on the BPNN model,which is effective for the virtual design of aero-engine blade. 展开更多
关键词 continuum damage model neutral network Finite Element Method aero-engine blade life prediction
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配电网间歇性重燃电弧模型的建立与断续弧光接地故障特征分析研究 被引量:2
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作者 张彪 周申培 +4 位作者 吴细秀 侯博文 侯慧 邱进 丁心志 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期2207-2217,I0116-I0120,共16页
电弧间歇性重燃是配电网单相接地故障最显著的特征。现有的电弧模型甚少考虑电弧间歇性重燃特性,导致无法精确描述断续弧光接地特征,进而影响继电保护动作。为此,论文提出一种间歇性重燃电弧模型的建立方法,并在此基础上对断续弧光接地... 电弧间歇性重燃是配电网单相接地故障最显著的特征。现有的电弧模型甚少考虑电弧间歇性重燃特性,导致无法精确描述断续弧光接地特征,进而影响继电保护动作。为此,论文提出一种间歇性重燃电弧模型的建立方法,并在此基础上对断续弧光接地故障特征进行了分析。弧道阻抗的随机变化是电弧间歇性重燃的重要标志,故论文重点围绕弧道阻抗变化的随机性和重燃时间间隔的随机性开展间歇性重燃电弧模型的研究。黑盒电弧模型中,Cassie-Mayr联合模型能完整的描述电弧电流从大电流到小电流的变化过程,但存在从大电流变化为小电流的判据模糊,转换过程突变的问题。为此,论文通过引入连续过渡函数解决上述问题。同时,为描述弧道电阻的变化特性,利用Fermi函数对联合模型中Mayr模型和Cassie模型进行权重分配。以改进的Cassie-Mayr单次燃弧模型为基础,根据工频熄弧理论,通过设置燃弧时间长短表征间歇性重燃的随机性,从而建立了间歇性重燃电弧模型。利用该模型,对典型10kV配电网单辐射型网架结构的接地故障进行模拟仿真,采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)和小波包分析提取了不同条件下故障电压、电流、高次谐波、零序分量以及频率分布等故障特征。研究结果表明:改进后Cassie-Mayr联合模型不但解决了电弧电流从大电流到小电流的转换突变问题,且不同模型权重占比的分配更能准确地表征实际燃弧弧道阻抗变化的随机性;通过设置电弧燃弧时间长短,准确地描述间歇性重燃的随机性;电弧断续时刻为非整数周期下的过电压、过电流幅值高于整数周期;电缆线路增大了故障线路电流,过电流可达3.81~7.20pu,不利于熄弧;大电流系统故障相零序电流主频在0~400Hz,小电流系统故障相零序电流主频在1200~1600Hz。 展开更多
关键词 配电网 单相接地故障 间歇性重燃电弧模型 中性点接地 小波包分析
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飞行器气动隐身一体化设计方法研究 被引量:18
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作者 何开锋 钱炜祺 +2 位作者 刘刚 许勇 黄勇 《空气动力学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第2期169-174,共6页
针对典型的翼身组合体飞行器构型,对飞行器气动隐身一体化设计的具体实现方法进行了探索。通过采用面元法计算飞行器气动性能,采用物理光学方法来计算其雷达散射截面积,实现了基于遗传算法的飞行器气动性能与隐身性能两个目标函数之间... 针对典型的翼身组合体飞行器构型,对飞行器气动隐身一体化设计的具体实现方法进行了探索。通过采用面元法计算飞行器气动性能,采用物理光学方法来计算其雷达散射截面积,实现了基于遗传算法的飞行器气动性能与隐身性能两个目标函数之间的折衷与优化。并在此基础上建立了上述算法的并行处理方法;提出了旨在提高优化计算效率的响应面方法,在响应面方法中,响应函数模型分别采用了神经网络模型和模糊逻辑模型来进行构造,对设计算例均得出了比较好的优化设计计算结果。 展开更多
关键词 气动隐身一体化设计 多目标优化 遗传算法 响应面方法 神经网络 模糊逻辑
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基于二次曲面和BP神经网络组合模型的GPS高程异常拟合 被引量:25
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作者 王小辉 王琪洁 +1 位作者 丁元兰 刘建 《大地测量与地球动力学》 CSCD 北大核心 2012年第6期103-105,110,共4页
将二次曲面模型和BP神经网络的组合模型应用于高程异常拟合中,其组合方式分别基于方差倒数法和广义回归神经网络。利用某地区实测的GPS高程数据进行比较分析,结果表明,组合模型逼近高程异常的精度和可靠性均优于单一模型,并且基于广义... 将二次曲面模型和BP神经网络的组合模型应用于高程异常拟合中,其组合方式分别基于方差倒数法和广义回归神经网络。利用某地区实测的GPS高程数据进行比较分析,结果表明,组合模型逼近高程异常的精度和可靠性均优于单一模型,并且基于广义回归神经网络的组合模型的拟合精度高于基于方差倒数法的组合模型。 展开更多
关键词 二次曲面模型 BP神经网络模型 高程异常 广义回归神经网络 方差倒数法
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改进粒子群算法优化灰色神经网络预测模型及其应用 被引量:11
5
作者 周飞 吕一清 石琳娜 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2017年第11期66-70,共5页
文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型... 文章针对神经网络存在局部最优、收敛速度慢以及大样本等缺点,将改进的粒子群算法、灰色模型和神经网络模型有机结合,构建了改进粒子群优化灰色神经网络预测模型(IPSO-GMNN)。并与其他预测模型进行比较,实证结果表明:IPSO-GMNN预测模型能够克服神经网络预测模型的不足,更好地识别时间序列的非线性和突变性特征。在对我国专利授权数量的预测应用中,新模型对非线性时间数据预测表现出更好的预测精度和稳定性。 展开更多
关键词 粒子群算法 灰色神经网络模型 专利授权数量 预测
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特/超高压直流输电系统单极运行下变压器中性点直流电流分布规律仿真分析 被引量:38
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作者 全江涛 谢志成 +3 位作者 陈科基 徐菁 相艳会 林湘宁 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期787-793,共7页
为揭示直流系统运行方式与变压器直流偏磁现象之间的内在联系,基于宜昌电网的实际参数和PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真平台,采用交流系统网络化建模的方法,建立了包含宜昌电网两条500 k V直流输电线路以及接地极临近区域220 k V交流变压器的... 为揭示直流系统运行方式与变压器直流偏磁现象之间的内在联系,基于宜昌电网的实际参数和PSCAD/EMTDC电磁暂态仿真平台,采用交流系统网络化建模的方法,建立了包含宜昌电网两条500 k V直流输电线路以及接地极临近区域220 k V交流变压器的直流偏磁电流分布仿真模型。对给定工况下变压器中性点直流电流的分布情况进行了仿真,并与现场实测的数据进行了对比验证,还分别对单接地极场景以及双接地极场景时各个特征变电站主变中性点直流电流分布情况进行仿真,揭示了变压器中性点电位差是决定其直流电流分布特征的根本原因。结果表明:所建立模型的误差在10%以下,具备复现系统实际运行情况的能力。分析结果能够为从系统运行角度抑制直流偏磁提供理论依据。 展开更多
关键词 高压直流 单极运行 直流偏磁 中性点直流电流 网络化建模 电流分布
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基于多传感器技术的原油含水率预测模型研究 被引量:17
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作者 张冬至 夏伯锴 +1 位作者 曾蕾蕾 任冬艳 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2006年第4期61-63,70,共4页
通过多传感器技术对原油含水率测量有影响的多个参量进行测定,提出基于多元非线性回归和神经网络融合处理两种方法建立原油含水率预测模型,并采用分段建模的方法分别进行改进。评价结果表明:神经网络模型预测效果优于多元非线性回归模型... 通过多传感器技术对原油含水率测量有影响的多个参量进行测定,提出基于多元非线性回归和神经网络融合处理两种方法建立原油含水率预测模型,并采用分段建模的方法分别进行改进。评价结果表明:神经网络模型预测效果优于多元非线性回归模型,原油含水率分段预测模型效果优于统一模型。尤其是改进的神经网络分段预测模型具有网络结构简化、收敛速度快,泛化能力强的特点,取得很好的拟合精度和预测效果。 展开更多
关键词 原油 含水率 多元非线性回归 神经网络 预测模型
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一类二阶迟滞非线性控制系统简谐激励响应的IHB分析方法 被引量:4
8
作者 熊蕊 刘向东 +1 位作者 耿洁 卢国辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第13期99-105,共7页
针对一类迟滞特性和线性特性可分离的二阶迟滞非线性控制系统,用Backlash神经网络模型逼近系统迟滞非线性部分,建立动力学模型,采用增量谐波平衡法(IHB法)求解该类含比例控制器的迟滞非线性闭环控制系统在简谐激励下的稳态周期解,并引入... 针对一类迟滞特性和线性特性可分离的二阶迟滞非线性控制系统,用Backlash神经网络模型逼近系统迟滞非线性部分,建立动力学模型,采用增量谐波平衡法(IHB法)求解该类含比例控制器的迟滞非线性闭环控制系统在简谐激励下的稳态周期解,并引入Floquet理论分析系统周期解的稳定性。通过Runge-Kutta数值积分法对近似迭代法的精确性进行了验证,最后分析了控制器参数对系统性能的影响。 展开更多
关键词 迟滞 非线性控制系统 Backlash神经网络模型 IHB法 FLOQUET理论
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在模拟降水和践踏处理复合作用下长芒草典型草原土壤可蚀性研究 被引量:10
9
作者 林慧龙 王苗苗 +1 位作者 李学玲 王钊齐 《草业学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期76-87,共12页
模拟降水和试验践踏通过各种不同强度的组合方式改变土壤抗蚀性,从而起到对草地土壤侵蚀的增减作用。在同一模拟降水量条件下,随着践踏强度的逐渐加大,土壤可蚀性K值依次增大,表明践踏增大了放牧侵蚀的风险;但K值的增幅显然与模拟降水... 模拟降水和试验践踏通过各种不同强度的组合方式改变土壤抗蚀性,从而起到对草地土壤侵蚀的增减作用。在同一模拟降水量条件下,随着践踏强度的逐渐加大,土壤可蚀性K值依次增大,表明践踏增大了放牧侵蚀的风险;但K值的增幅显然与模拟降水量相关,践踏强度由轻度递增到重度,K值的增幅在干旱、自然降水、平水、丰水条件下依次为干旱>自然降水>平水和丰水,表明模拟降水和践踏对K值的影响存在交互效应,模拟降水具有减缓K值随践踏强度增大的趋势。从简单相关关系来看,K值与践踏强度呈极显著正相关(相关系数0.741),与降水呈负相关(相关系数-0.378),但K值并不是可以由践踏强度和模拟降水量二元线性回归可以解说地。与传统回归模型相比较,BP网络模型能更好地刻画土壤可蚀性K值的复杂非线性特性,具有自学习、自组织、自适应和容错性等一系列优点,因而,以牧草生长期单位面积累计践踏量和模拟降水量为自变量的土壤可蚀性K值的ANN(artificialneuralnetworks)关系模型具有较好的拟合结果和预测能力,说明直接从输入到草地生态系统的外侵蚀营力着手,跨越系统内土壤可蚀性变化的内在的复杂的隐含过程建立的输出端——土壤可蚀性K值与土壤侵蚀外营力的ANN关系模型,是准确确定土壤可蚀性K值的一次成功尝试。 展开更多
关键词 试验践踏 践踏强度 模拟降水 土壤可蚀性 ANN模型
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人工神经网络在呼吸系统疾病急诊就诊人数预报中的应用 被引量:4
10
作者 程一帆 张莹 +1 位作者 王式功 尚可政 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期75-79,共5页
利用北京市2009-2011年呼吸系统疾病急诊就诊人数资料和同期的气象资料及污染资料,分析了气象因素及污染物分别与上感、下感急诊就诊人数的相关性,在此基础上,通过BP人工神经网络分别建立了上感和下感急诊就诊人数的预报模型,并对其效... 利用北京市2009-2011年呼吸系统疾病急诊就诊人数资料和同期的气象资料及污染资料,分析了气象因素及污染物分别与上感、下感急诊就诊人数的相关性,在此基础上,通过BP人工神经网络分别建立了上感和下感急诊就诊人数的预报模型,并对其效果进行评价.结果表明:气象因素和污染物与上感、下感的发病有密切的关系;建立的上感、下感就诊急诊人数的神经网络预报模型结构分别为13-7-1(即有13个输入、7个隐含节点和1个输出)和13-6-1(即有13个输入、6个隐含节点和1个输出),预测准确率分别为77.11%和75.57%.与统计预报方法相比较,该方法计算简便、误差较小、预测准确率高,对上感和下感急诊人数有较好的预测效果,为医疗气象预报提供了一种新方法,具有进一步的研究价值. 展开更多
关键词 呼吸系统 气象因子 人工神经网络 预报模型
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基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型 被引量:40
11
作者 金龙 吴建生 +1 位作者 林开平 陈冰廉 《高原气象》 CSCD 北大核心 2005年第6期981-987,共7页
用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作... 用遗传算法优化神经网络的连接权和网络结构,并在遗传进化过程中采取保留最佳个体的方法,进行短期气候预测建模研究。该方法克服了由于神经网络初始权值的随机性和网络结构确定过程中所带来的网络振荡,以及网络极易陷入局部解问题。作为应用实例,以广西全区4月份平均降水作为预报量及前期500 hPa月平均高度场,海温场高相关区作为预报因子,建立基于遗传算法的神经网络短期气候预测模型。将这种方法与传统的逐步回归方法作对比分析,结果表明,该方法具有预报精度高,稳定性好的特点。 展开更多
关键词 人工神经网络 遗传算法 预报建模 气象预报
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电价预测模型发展及综述 被引量:4
12
作者 黄健柏 周赛美 邵留国 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2008年第19期81-84,共4页
随着电力市场化和竞争电力市场的出现,准确进行电价预测与电力供应商和用电消费者直接利益相关。国内外学者主要采纳各种先进数学思想,建立对应的模型来进行电价预测。从电价预测模型的建模机理的角度,分析了结构模型、计量经济模型、... 随着电力市场化和竞争电力市场的出现,准确进行电价预测与电力供应商和用电消费者直接利益相关。国内外学者主要采纳各种先进数学思想,建立对应的模型来进行电价预测。从电价预测模型的建模机理的角度,分析了结构模型、计量经济模型、神经网络模型、动态仿真模型建模机理、运用及优缺点,发现多种方法相组合进行电价预测的趋势,且结果更为精确。 展开更多
关键词 电价 预测模型 计量经济模型 神经网络 动态仿真模型
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神经网络模型在台阶爆破块度预测中的应用 被引量:14
13
作者 段宝福 费鸿禄 《工程爆破》 1999年第4期25-29,共5页
爆破块度的预测是一项比较复杂的课题。鉴于以往预测爆破块度的方法存在着某些不足,本文在神经网络理论的基础上,建立了爆破块度预测的神经网络模型,并在台阶爆破中应用。通过网络模型与R—R分布式和G—G—S经验模型的比较,验... 爆破块度的预测是一项比较复杂的课题。鉴于以往预测爆破块度的方法存在着某些不足,本文在神经网络理论的基础上,建立了爆破块度预测的神经网络模型,并在台阶爆破中应用。通过网络模型与R—R分布式和G—G—S经验模型的比较,验证了利用神经网络模型预测爆破块度的可靠性。 展开更多
关键词 神经网络模型 BP网络 爆破块度 预测 台阶爆破
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含PID控制器的迟滞非线性控制系统的主共振及奇异性 被引量:5
14
作者 熊蕊 刘向东 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期72-77,共6页
针对含PID控制器的迟滞非线性闭环控制系统,用Backlash神经网络模型逼近系统迟滞非线性部分,建立动力学模型。研究了系统在简谐激励下的主共振,利用平均法得到了系统的分岔方程,并用奇异性理论进行了分析,得到了转迁集和分岔图。另外还... 针对含PID控制器的迟滞非线性闭环控制系统,用Backlash神经网络模型逼近系统迟滞非线性部分,建立动力学模型。研究了系统在简谐激励下的主共振,利用平均法得到了系统的分岔方程,并用奇异性理论进行了分析,得到了转迁集和分岔图。另外还研究了系统参数对开折参数和分岔参数的影响,从而为系统参数的选择提供理论指导。 展开更多
关键词 迟滞 非线性控制系统 Backlash神经网络模型 主共振 奇异性理论
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基于神经网络太阳能热泵系统模型简析 被引量:3
15
作者 熊翰林 李素萍 范波 《水电能源科学》 北大核心 2011年第7期129-131,共3页
为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器RBF神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及... 为进一步提高太阳能热泵系统的集热效率、降低能耗,建立了太阳能集热器RBF神经网络模型,同时建立了其他部件的仿真模型。根据建立的系统各部分模型,构建了太阳能热泵系统仿真模型,并以青岛市某建筑物为例进行了验证。结果表明,该模型及程序可行、有效。 展开更多
关键词 热泵 太阳能集热器 RBF神经网络模型
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基于GMDH神经网络的超超临界机组过热蒸汽温度预测模型及仿真研究 被引量:4
16
作者 陈小强 许仙珍 +2 位作者 蔡璐璐 张江丰 楼可炜 《热力发电》 CAS 北大核心 2014年第6期102-107,共6页
由于超超临界1 000MW机组过热蒸汽温度控制对象具有大滞后、非线性、动态参数随工况变化大等特点,使得传统的控制方法难以适应过热蒸汽温度的控制,出现过热蒸汽温度波动大,甚至超温等问题。对此,采用数据处理群集方法(GMDH)神经网络建... 由于超超临界1 000MW机组过热蒸汽温度控制对象具有大滞后、非线性、动态参数随工况变化大等特点,使得传统的控制方法难以适应过热蒸汽温度的控制,出现过热蒸汽温度波动大,甚至超温等问题。对此,采用数据处理群集方法(GMDH)神经网络建立了过热蒸汽温度动态预测模型,以预测过热蒸汽温度的变化趋势。仿真结果表明,基于GMDH神经网络的过热蒸汽温度预测效果优于线性神经网络和BP神经网络,具有较好的移植性和实用性。 展开更多
关键词 超超临界 1 000 MW机组 过热蒸汽温度 GMDH神经网络 预测模型
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基于机器视觉的大豆籽粒精选技术 被引量:44
17
作者 王润涛 张长利 +3 位作者 房俊龙 王树文 杨方 田磊 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期355-359,共5页
为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状... 为实现大豆精选模型的设计,选择东农405、东农410、东农634共3个大豆品种,以正常豆、灰斑豆、霉变豆、虫蚀豆为研究对像,采用可脱离PC机独立工作的智能摄像头获取分析豆粒图像。通过动态阈值分割算法分离豆粒与背景,提取豆粒图像的形状、颜色、纹理3方面的特征参数15个。采用BP神经网络建立分类模型,模型平均识别准确率达98%。试验选择2000粒大豆样本对精选装置进行测试,测试结果显示:该装置对正常豆、灰斑豆、霉变豆和虫蚀豆的筛选精度分别达到98.3%、93.4%、92.2%、95.9%,筛选效率达到每分钟300粒,将机器视觉技术应用于大豆精选机的设计中是可行的。 展开更多
关键词 键词:机器视觉 图像处理 模型 BP神经网络 精选 大豆
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混凝土强度预测的混合神经网络模型 被引量:3
18
作者 丁声荣 霍艳华 姜新佩 《四川建筑科学研究》 北大核心 2010年第6期188-191,共4页
针对由于混凝土配方的多样性,直接利用神经网络模型对其进行强度预测存在精度差和收敛差的缺点,采用多种神经网络模型相结合的方法,建立了混凝土强度预测的混合神经网络模型。模型的建立主要包括以下三个过程:(1)建立混凝土强度影响参... 针对由于混凝土配方的多样性,直接利用神经网络模型对其进行强度预测存在精度差和收敛差的缺点,采用多种神经网络模型相结合的方法,建立了混凝土强度预测的混合神经网络模型。模型的建立主要包括以下三个过程:(1)建立混凝土强度影响参数样本数据库;(2)利用自组织神经网络对样本数据分类;(3)以混凝土原材料和制作工艺为输入参数,混凝土最终性能为输出参数,训练双并联神经网络模型。通过实例验证了模型的可靠性。 展开更多
关键词 混凝土强度预测 自组织神经网络 双并联神经网路
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基于BP网络养殖水体氨氮预测模型及实现 被引量:10
19
作者 高艳萍 周敏 姜凤娇 《农机化研究》 北大核心 2008年第7期48-50,共3页
在分析水产养殖水质影响因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立BP网络预测模型预测水产养殖水体氨氮的含量,采用最速梯度下降法优化全值对预测模型进行训练。训练结果表明:预测模型收敛速度快,预测精度高,对水产养殖智... 在分析水产养殖水质影响因素的基础上,利用BP神经网络良好的非线性映射特性,建立BP网络预测模型预测水产养殖水体氨氮的含量,采用最速梯度下降法优化全值对预测模型进行训练。训练结果表明:预测模型收敛速度快,预测精度高,对水产养殖智能控制的实现提供了可行方案。 展开更多
关键词 神经网络 MATLAB 预测模型 氨氮 优化算法
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基于神经网络的技术效率研究——对中国港口的实证分析 被引量:10
20
作者 匡海波 陈树文 《科学学研究》 CSSCI 北大核心 2007年第4期676-681,共6页
构建符合中国国情的港口技术效率评价指标体系,并在此基础上,建立基于神经网络的港口技术效率评价模型,通过对大连港等8个国内主要港口技术效率进行的实证研究,分析影响中国港口技术效率的主要因素,并计算得出各港口的技术效率评价结果... 构建符合中国国情的港口技术效率评价指标体系,并在此基础上,建立基于神经网络的港口技术效率评价模型,通过对大连港等8个国内主要港口技术效率进行的实证研究,分析影响中国港口技术效率的主要因素,并计算得出各港口的技术效率评价结果与相对排序。最后为中国港口技术效率的提高提出有针对性的政策建议。 展开更多
关键词 港口 技术效率 神经网络 评价模型
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