GA-BP神经网络的高校实验室安全评价

基于高校智能实验室系统的实验室智能管理系统评估是高校教育领域的重要组成部分。信息技术为实验室建设的跨越式发展提供了机遇,高校智能实验室建设应运而生。一个先进和创新的智能实验室系统,可以提供全新的学习机制和先进的管理环境,实现一种全新的高校实验室的管理模式。

高校实验室在完成教学、科研等方面有着及其重要的作用,占据不可或缺的地位。高校实验室安全关系到师生员工生命、财产安全,是高校安全和综合治理的重要指标之一,制订合适的高校实验室安全评价体系是安全保障的重要环节。通过合适的评价方式,做出评价结果,形成安全管理建议,被检查单位及时整改,提高所属单位实验室安全管理水平。

通过分析我国建筑施工安全生产的现状,在评价方法选择以及评价指标体系的建立方面,都在传统评价方法的基础上进行了改进,在bp神经网络的模型中引入了动量因子mc,从而克服了bp神经网络运算次数多,易陷入局部最优等缺点。利用改进的bp神经网络模型对建筑施工安全进行评价,找出施工中影响安全的主要因素,为建筑施工的危险辨识和制定相应控制措施提供依据,以指导人们有效地控制施工中的不安全因素,避免和减少施工中事故的发生。

文章从高校财务工作绩效的内涵出发,构建了高校财务工作绩效评价指标体系,并运用bp神经网络的方法,对江苏省所属10所高校财务工作的实际效果进行了实证分析,发现了一些共性、根本性问题,提出了相关对策建议。

高校实验室安全评价 目录 1.问题调查.................................................................................................1 1.1实验室危险源多.................................................................................................................1 1.2实验室面积紧张.................................................................................................................1 1.3安全设施不足...............

为了研究隧洞施工安全评价方法,以某正在施工的隧洞为背景,确定了24个安全评价指标,设计了隧洞施工的多层前馈bp神经网络结构,建立了较为完善的基于bp神经网络的隧洞施工安全评价体系模型,并验证了其实用性。对背景工程进行了施工安全评价,评价结果与工地实地考察结果一致,说明所建立的隧洞施工安全评价模型的有效性和实用性。

准确的交通流预测是智能交通系统的关键技术,为此,本文以衡大高速为研究对象,提出基于ga-bp神经网络的衡大高速日交通流量预测方法。本文通过阈值方法对微波车检器数据进行预处理,根据ga-bp神经网络算法建立了交通流量预测模型,并通过计算机仿真验证对比预测结果和实际流量数据,其预测结果精度高,可满足日常交通管理需求,为交通管理提供了有效的技术支撑、本课题受到河北省交通运输厅科研课题(y-2014022)的支持。

为了提高高速公路交通安全评价的准确性及可靠性,在遵循评价基本原理及相关要求的基础上,提出基于bp神经网络的高速公路交通安全评价方法,建立了高速公路交通安全评价模型,并对新疆s045线交通安全状况进行实例分析。结果表明:新疆s045线交通安全状况良好。基于bp神经网络的高速公路交通安全评价准确性较高,其涉及参数较少,操作简便,评价科学。

为了评价高速公路交通安全的水平,使高速公路的管理者能获得交通安全状况的动态信息,在对国内外交通安全评价的方法进行研究的基础上,提出了bp神经网络评价模型进行高速公路交通安全评价.在对交通事故进行调查分析的基础上,从影响高速公路交通安全的6个方面,建立了相应的评价指标体系,共计18个指标.每个指标有确定的指数等级划分依据、评价要求、调查方法.采用c++语言开发了基于bp神经网络模型的综合评价软件,在江西省梨温和昌泰2条高速公路进行实际应用.对评价结果进行了分析,表明该方法操作性强、结果可靠.

分析了交通冲突数与其影响因素之间及交通冲突数与安全性之间的关系;以交通冲突数作为其影响因素与道路安全性之间的\"转换器\

高校的实验室安全管理面临管理体制不系统、评价体系不健全、执行力度不够、执行力不强等问题。针对这些问题,必须建立一个科学系统的指标体系,公正客观的对实验室安全做出评价,使安全隐患有效排除。根据安全查表法建立实验室安全评价指标体系基础上,利用层次分析法确定各个指标的权重,利用simlink建立模型并给出最终评价结果,从而确保整个评价结果的科学性和准确性,为实验室安全管理提供有利的决策保证。

bp神经网络是目前应用最为广泛的网络模型,本身具有良好的学习性能和预测功能。本文将bp神经网络引入对高校各专业毕业生在校所学专业和毕业后从事职业的对口性所进行的评估中,以提高各高校教育资源的使用效能,同时有助于各学生重新审视其所学专业。

针对人工评标的主观性、随意性和倾向性可能给施工项目招投标工作带来的评标结果偏差,提出了一种基于ga-bp神经网络的计算机自动评标系统模型,采用样本企业实际指标数据对模型的评价效果进行检验,该自动评标系统模型在降低计算和预测平均误差的同时,迭代次数比一般bp神经网络模型大大减少,也适用于建设工程项目其他类型评标中的非线性问题的求解。

基于ga的bp神经网络在砂土液化评价中的应用——bp神经网络是一种应用面较广的神经网络，但存在明显缺陷：学习收敛速度慢，易陷入局部极小。遗传算法具有良好的搜索全局最优解的能力。在探讨训练样本选取的基础上，耦合遗传算法和bp神经网络构建了遗传网络并应用...

考虑到常规bp神经网络算法容易陷入局部最优解,所建立的网络遗传流量检测模型检测效率低,准确率不高等问题,提出一种改进型ga优化bp神经网络算法,并使用其建立网络遗传流量检测模型。常规遗传算法在搜索过程中,往往会由于出现影响生产适应度高的个体而对遗传算法搜索过程产生影响的现象发生,因此需要对常规遗传算法进行改进。使用的方法是通过混合编码方式进行改进,同时对交叉算子、变异算子、交叉概率以及变异概率等参数进行优化修正。使用kddcup99数据库中的网络异常流量数据进行实验研究,研究结果表明,所提出方法的检测性能要明显优于常规算法,其对bp神经网络的结构、权值以及阈值进行同步优化,避免了盲目选择bp神经网络结构参数带来的问题,避免了常规bp神经网络容易陷入局部最优解的问题。

基于bp神经网络的矿井通风系统安全评价方法——运用人工神经网络的理论和方法，建立了基于bp神经网络的矿井通风系统安全评价模型，并利用matlab7．0进行编程，实现了矿井通风系统的安全评价预测。通过某矿通风系统的实例评价，预测结果与实测结果相符，表明应...

提出基于bp神经网络模型的建筑施工现场安全评价方法,该方法在解决实际问题中具有应用前景。

影响施工升降机安全使用的影响因素多且模糊性强,在建筑安全事故中,由施工升降机而引发的安全事故比例较高。本文提出了一种应用神经网络评判法进行建筑用施工升降机施工安全评价的方法。从人-机-环境-管理四个方面出发,建立了一套安全管理综合评价指标体系。利用改进的bp神经网络进行了评价预测,为建筑施工提供可靠的安全建议。

本文阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

阐述了bp神经网络的基本理论、算法、缺陷及改进方法,通过实例对旅游交通安全进行研究。选择合适的学习样本及参数进行训练,并获得较好的评价结果,为游客的旅游安全及相关部门的管理者提供了理论依据。

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。

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。