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公开(公告)号：CN110059887B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910339307.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖南大学 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应遗传算法的BP神经网络风险识别方法及系统，该方法包括：根据Sigmoid函数对自适应遗传算法进行优化，获得优化后的自适应遗传算法；根据自适应遗传算法计算得到BP神经网络的初始参数；获取BP神经网络的输入风险向量，根据初始参数以及输入风险向量，建立BP神经网络，并获取BP神经网络的输出风险误差；根据输出风险误差修正各个初始参数；在输出风险误差满足设定条件时，获取BP神经网络的输出向量；根据输出向量确定BP神经网络的各个风险的风险识别结果。本发明的技术方案旨在解决现有技术中BP神经网络初始参数由人为设定导致的利用BP神经网络预测电网投资风险值不准确的问题。
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公开(公告)号：CN110097276B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201910340043.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖南大学 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于序列运算理论的电网多重风险变量综合评价方法及系统，该基于序列运算理论的电网多重风险变量综合评价方法包括：获取电网项目投资中的每一类风险在不同时间阶段内的风险值；获取每一类风险在不同时间阶段内的风险值对应的第一权重值；根据每一类风险在不同时间阶段内分别对应的风险值和第一权重值，对每一类风险的风险值进行离散化处理，以得到每一类风险的风险值重要程度序列；对每一类风险的风险值重要程度序列进行卷和运算，以得到多重风险序列；根据多重风险序列确定电网多重风险变量综合评价值。本发明的技术方案旨在解决现有技术中的电网项目投资风险评估结果不精确的问题。
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公开(公告)号：CN110097276A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910340043.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖南大学 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于序列运算理论的电网多重风险变量综合评价方法及系统，该基于序列运算理论的电网多重风险变量综合评价方法包括：获取电网项目投资中的每一类风险在不同时间阶段内的风险值；获取每一类风险在不同时间阶段内的风险值对应的第一权重值；根据每一类风险在不同时间阶段内分别对应的风险值和第一权重值，对每一类风险的风险值进行离散化处理，以得到每一类风险的风险值重要程度序列；对每一类风险的风险值重要程度序列进行卷和运算，以得到多重风险序列；根据多重风险序列确定电网多重风险变量综合评价值。本发明的技术方案旨在解决现有技术中的电网项目投资风险评估结果不精确的问题。
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公开(公告)号：CN110059887A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910339307.7
申请日：2019-04-25
Applicant: 湖南大学 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应遗传算法的BP神经网络风险识别方法及系统，该方法包括：根据Sigmoid函数对自适应遗传算法进行优化，获得优化后的自适应遗传算法；根据自适应遗传算法计算得到BP神经网络的初始参数；获取BP神经网络的输入风险向量，根据初始参数以及输入风险向量，建立BP神经网络，并获取BP神经网络的输出风险误差；根据输出风险误差修正各个初始参数；在输出风险误差满足设定条件时，获取BP神经网络的输出向量；根据输出向量确定BP神经网络的各个风险的风险识别结果。本发明的技术方案旨在解决现有技术中BP神经网络初始参数由人为设定导致的利用BP神经网络预测电网投资风险值不准确的问题。
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