【摘 要】
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提出了基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型。利用主成分分析法的数据降维功能对评价指标进行特征提取,选用合适的主成分作为神经网络的输入,构建网络拓扑结构。
【机 构】
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长安大学汽车学院,江苏省交通厅运输管理局,
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提出了基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型。利用主成分分析法的数据降维功能对评价指标进行特征提取,选用合适的主成分作为神经网络的输入,构建网络拓扑结构。在建立多层次道路危险货物运输企业安全评价指标体系的基础上,采用MAT-LAB对企业安全现状进行实证仿真分析。结果表明,基于主成分分析法和BP神经网络的综合安全评价模型的评价结果优于其他评价模型。研究表明,本文得到的综合模型能够更加客观、准确地反映评价对象的实际情况。
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