基于DEA与BP神经网络混合系统的设计与开发  

作　　者：杜洁[1] 江驹[1] 徐海燕[2] 

机构地区：[1]南京航空航天大学自动化学院,江苏南京210016 [2]南京航空航天大学经济与管理学院,江苏南京210016

出　　处：《科技视界》2014年第18期33-33,49,共2页Science & Technology Vision

基　　金：江苏省高校哲学社会科学研究重点项目(2012ZDIXM014);航空科学基金(2012ZG52078);国家自然基金(71071076);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj130129);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj120127);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj130129);南京航空航天大学研究生创新基地(实验室)开放基金(kfjj130107)

摘　　要：DEA是一种基于线性规划理论、广泛应用于效率评价的系统分析方法,属于事后评价的范围。BP神经网络的容错能力、学习能力、纠错能力使其在非线性系统预测方面有着广泛的应用。目前DEA与BP神经网络的混合模型已得到广泛研究,其可以在资源投入阶段就进行评价,这样一旦发现问题可以及时调整,变事后评价为事前控制。但是软件的分离使用极大地限制了此混合模型的应用。本文基于DEA与BP神经网络,利用MATLAB将DEA软件与BP神经网络工具箱结合在一起,设计开发了混合效率预测模型系统。利用此系统可以进行效率预测,及时调整投入指标以减少投入资源的浪费,提高能源利用率,并且此系统提供了良好的人际交互界面,避免了复杂的人工操作。

关 键 词：DEA BP神经网络 混合模型 系统设计 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]