文献类型：期刊文章

作　　者：任峰[1] 刘军青[2] 牛东晓[1]

机构地区：[1]华北电力大学工商管理学院,河北保定071003 [2]河北省电力建设第二工程公司,河北石家庄050041

出　　处：《华北电力大学学报（自然科学版）》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(50077007);高等学校博士点专项基金资助项目(20040079008)

年　　份：2006

卷　　号：33

期　　号：1

起止页码：80-83

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、INSPEC、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：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。

关 键 词：神经网络 电力工业 综合评价 可持续发展 评价方法  

分 类 号：F062.4]