基于AHP与PSO-BP神经网络的电梯安全评价研究
基于AHP与PSO-BP神经网络的电梯安全评价研究
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34 2021-08-06
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正文 简介
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。
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