【摘 要】
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为缓和涉氨制冷企业风险分级状态,构建了以BP神经网络为基础的涉氨制冷企业风险分级模型。运用SPSS筛选和专家评审确定27项最终指标。通过专家打分法将南宁市11家涉氨制冷企
【机 构】
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广西大学资源环境与材料学院,华南理工大学材料科学与工程学院
【基金项目】
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广西科技厅重点研发计划资助项目(桂科AB16380288)
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为缓和涉氨制冷企业风险分级状态,构建了以BP神经网络为基础的涉氨制冷企业风险分级模型。运用SPSS筛选和专家评审确定27项最终指标。通过专家打分法将南宁市11家涉氨制冷企业风险指标量化后作为BP神经网络模型训练的输入值。以此输入值为样本并从中选取10组数据作为训练样本,1组作为验证样本。验证结果表明,建立的模型对涉氨制冷企业风险进行快速分级具有一定程度的可靠性,有助于同类型企业及相关政府部门实现风险动态管理。
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