基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型研究

• 作者: 李冠 苏文斌
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 遗传算法 改进BP神经网络 主成分分析 化工企业安全体检
• 年，卷（期）: 2017,（12）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP301
• 字数: 2487字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172952

摘要

近来频繁发生的化工企业安全事故使企业意识到企业安全的重要性,企业安全评估预警已成为各界关注的焦点.针对引发化工企业安全事故因素的复杂非线性特点,提出基于遗传BP神经网络的化工企业安全体检模型,该模型通过遗传算法克服BP神经网络局部最小的缺点,利用主成分分析法优化输入矩阵,并以山东省101家大中型化工企业数据为实证样本,对模型进行仿真实验.实验结果表明,该模型体检结果与真实期望值的相对误差在1.34%～3.84%,具有较高的评估预测精度,能够准确对企业进行安全体检.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李冠	山东科技大学计算机科学与工程学院	16	397	7.0	16.0
2	苏文斌	山东科技大学计算机科学与工程学院	4	8	2.0	2.0