基于 AHP 与 PSO-BP 神经网络的电梯安全评价研究

• 作者: 万舟 汤超 许有才
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 电梯系统 安全评价 层次分析法 粒子群算法 神经网络
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 算法与分析
• 页码范围: 1561-1565,1598
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 4606字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn1672-9722.2015.09.003

摘要

在评价电梯安全风险程度中，针对 BP 神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优的缺点，提出了基于层次分析法（AHP）与粒子群优化 BP 神经网络（PSO‐BP）的电梯安全评价方法。首先利用层次分析法建立了电梯系统安全评价体系，确定电梯系统安全评价体系中各子系统及各指标的权重，再结合实际经验，根据安全规范构造各指标的风险值。通过 BP神经网络建立回归模型，并采用粒子群算法对模型的权重和阀值进行优化，选取电梯系统的11个权重比较大的影响因素的风险值作为 PSO‐BP 的输入，最终得到电梯系统安全状况的综合得分，进而划分安全评价等级，得到电梯系统安全评价的结论。通过将该模型与标准 BP 模型进行对比，结果表明 PSO‐BP 模型比标准 BP 模型的准确率要提高10％，PSO‐BP 有效克服了 BP 神经网络的缺点。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	万舟	昆明理工大学信息与自动化工程学院	54	181	7.0	11.0
2	汤超	昆明理工大学信息与自动化工程学院	2	10	2.0	2.0
3	许有才	昆明理工大学信息与自动化工程学院	5	19	3.0	4.0