文献类型：期刊文献

中文题名：改进GA神经网络在可持续发展水平研究中的应用

英文题名：Neural Networks Optimized by Genetic Algorithm Used in Strategy of the Sustainable Development Ability

作者：曾孟佳[1];程兆麟[2]

机构：[1]广东海洋大学信息学院;[2]广东海洋大学经济管理学院

年份：2007

卷号：27

期号：4

起止页码：120

中文期刊名：系统工程理论与实践

外文期刊名：Systems Engineering-Theory & Practice

收录：CSTPCD、、国家哲学社会科学学术期刊数据库、北大核心2004、Scopus、CSCD2011_2012、北大核心、CSCD

语种：中文

中文关键词：遗传算法;神经网络;可持续发展能力;指标体系

外文关键词：genetic algorithm; neural networks; sustainable development ability ; indicator system

中文摘要：传统的可持续发展水平的分级评价其评价体系中的权重一般由专家确定,带有主观性,评价结果缺乏公允.基于此,提出了一种改进遗传算法神经网络的可持续发展水平评估模型,该模型利用遗传算法辅助网络训练,克服了BP网络方法的缺陷.建立了适合我国国情的可持续发展评价指标体系,并在此基础上利用样本数据对该模型的评分效果进行了实证研究,结果表明该模型具有良好的应用性.

外文摘要：This paper presents an appraisal model of sustainable development ability based on neural networks optimized by genetic algorithm, the model optimizes the networks by using genetic algorithm, thus the deficiency of subjectivity and lacking permit in the traditional estimate system. Established the indicator system of sustainable development ability which adapts to the national instance. Finally, demonstration research are carried out by use of actural index data. There is a favorable result.