[发明专利]基于BP神经网络的配电网项目建设效果后评价方法

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的配电网项目建设效果后评价方法，步骤如下步骤S1，并建立评价指标体系；步骤S2，采集基层指标数据并预处理；步骤S3，根据专家评分得到Ntrain个训练样本所对应的目标分值；步骤S4，确定网络层数；步骤S5，确定网络节点数；步骤S6，确定传递函数；步骤S7，选定训练方法；步骤S8，建立BP人工神经网络后评价模型；步骤S9，设置训练参数，进行训练；步骤S10，判断训练效果；步骤S11，检验训练后的BP人工神经网络后评价模型；步骤S12，观察拟合效果。本发明建立的BP人工神经网络模型充分吸收专家的判断经验，从而省去了专家赋权与打分的步骤，使评价更加简洁明了。

主权项

一种基于BP神经网络的配电网项目建设效果后评价方法，其特征在于；步骤如下：步骤S1，选取若干反映配电网项目建设效果现状的基层指标，并建立评价指标体系；步骤S2，根据建立的评价指标体系，采集若干个相应的基层指标数据并进行数据预处理；步骤S3，根据专家评分得到Ntrain个训练样本所对应的目标分值；步骤S4，确定网络层数；步骤S5，确定网络节点数；步骤S6，确定传递函数；步骤S7，选定训练方法；步骤S8，建立BP人工神经网络后评价模型；步骤S9，设置训练参数，并将步骤S2中的Ntrain个训练样本以及步骤S3中的目标分值输入到步骤S8的BP人工神经网络后评价模型中，依照步骤S7中的训练方法进行训练；步骤S10，依据BP人工神经网络后评价模型的收敛速度和精度判断训练效果，若收敛速度快且精度高，则训练效果好，得到训练后的BP人工神经网络后评价模型，并进行下一步；反之，则改变隐含层节点数，重复步骤S8和步骤S9；步骤S11，将步骤S2中的检验样本输入到训练后的BP人工神经网络后评价模型中，得到输出结果；步骤S12，用postmnmx函数对步骤S11的输出结果进行反归一化处理得到配电网项目建设效果的评价结果，并与检验样本的目标结果相比较，观察拟合效果。