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基于改进BP神经网络模型的电力工业可持续发展综合评价研究

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利用附加动量法和自适应学习速率,对传统的BP神经网络算法进行了改进,建立了基于改进BP神经网络的多指标综合评价模型,并将其应用到北京市电力工业可持续发展综合评价研究中去.改进后的神经网络评价模型,大大减少了学习次数,有效防止了网络陷入局部极小值;摆脱了评价过程中人为因素及模糊随机性的影响,同时能保证评价结果的准确性,是一种智能的评价方法.实例运算得出令人满意的评价结果,证明了这种方法的有效性.
Comprehensive evaluation on sustainable development for electric power industry based on improved BP neural network model

任峰、刘军青、牛东晓

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华北电力大学,工商管理学院,河北,保定,071003

河北省电力建设第二工程公司,河北,石家庄,050041

神经网络 电力工业 综合评价 可持续发展 评价方法

国家自然科学基金广东省博士启动基金

5007700720040079008

2006

华北电力大学学报(自然科学版)
华北电力大学

华北电力大学学报(自然科学版)

CSTPCD北大核心
影响因子：0.868
ISSN：1007-2691
年,卷(期)：2006.33(1)
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