基于RS-RBFNN的邮轮建造物资物流集配风险预警

Risk early warning model of cruise ship construction material logistics collection and distribution based on RS-RBFNN

谢露强 ¹徐靖 ²王海燕³

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作者信息

1. 武汉理工大学交通与物流工程学院,湖北武汉430063
2. 上海外高桥造船有限公司,上海200137
3. 武汉理工大学交通与物流工程学院,湖北武汉430063;国家水运安全工程技术研究中心武汉理工大学,湖北武汉430063
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摘要

为解决邮轮建造物资物流集配层级复杂、耦合因素众多引起的产需脱节问题,提出一种粗糙集(RS)融合径向基神经网络(RBFNN)的集成风险预警模型.首先,基于物资物流集配风险因素分析,构建风险预警指标体系,利用网络分析法(ANP)建立指标间相互依赖和反馈关系评价模型,并据此确定指标重要度;其次,采用功效系数法确定历史数据警情,并以此作为神经网络输出端;最后,利用RS作为RBFNN的前置处理系统,对某邮轮建造过程机电物资物流集配进行风险预警建模,并与RBFNN、反向传播神经网络(BPNN)和RS-BPNN进行性能比较.结果表明:RS-RBFNN模型能有效简化神经网络结构,提高测效率和准确性,克服BP网络训练时间长、稳定性较差且容易陷入局部极小的弊病.

关键词

粗糙集(RS)/径向基神经网络(RBFNN)/邮轮建造物资/物流集配/风险预警/反向传播神经网络(BPNN)/网络分析法(ANP)

Key words

rough set(RS)/radial basis function neural network(RBFNN)/cruise ship construction material/logistics collection and distribution/risk early warning/back propagation neural network(BPNN)/analytic network process(ANP)

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基金项目

工信部研发专项(MC-202009-Z03)

出版年

2023

中国安全科学学报

中国职业安全健康协会

中国安全科学学报

CSTPCDCSCD北大核心

影响因子：1.548

ISSN：1003-3033

参考文献量2

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