教育部人文社会科学研究基金(11YJCZH057)

作品数：3被引量：7H指数：2
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基于DEA和ANN的我国各地区工业能源效率及其影响因素分析被引量：3
《数学的实践与认识》2016年第9期87-96,共10页贺勇 马爱文 
国家自然科学基金(71303061;71301030);教育部人文社科研究项目(11YJCZH057)
采用DEA方法测算了2005-2012年我国大陆30个地区工业能源利用效率的平均水平,通过相关分析确定能源效率的影响因素,并运用多层感知器神经网络模型对工业能源效率的影响因素进行重要性分析.结果显示:1)除少数省份能源得到充分有效利用外...
关键词：工业能源效率 影响因素 DEA 神经网络 
资源利用与能耗约束下铁矿采选品位的智能优化被引量：1
《运筹与管理》2016年第5期88-94,共7页贺勇 廖诺 
国家自然科学基金项目(71303061;71301030);教育部人文社科研究项目(11YJCZH057)
集成非线性目标规划模型与差分进化(DE)及神经网络(ANN)等智能算法,提出了资源利用和节能降耗约束下铁矿采选生产品位的动态优化方法。首先建立以截止品位和入选品位为决策变量,精矿产量、资源利用率、总用电量以及经济效益为目标约束...
关键词：采选品位 智能优化 非线性目标规划 资源利用 能耗 
基于PSO和ANN的采选品位智能约束优化被引量：3
《系统管理学报》2014年第5期737-742,754,共7页贺勇 廖诺 莫赞 
国家自然科学基金资助项目(71303061;71301030;71171062);教育部人文社科研究项目(11YJCZH057)
根据铁矿采选生产过程,建立了以经济效益为目标函数,资源利用率和精矿产量为约束条件,截止品位和入选品位为决策变量的非线性约束优化模型,将粒子群算法和神经网络集成构成PSO-ANN算法来搜索最优品位组合。PSO-ANN算法包括内外两层：外...
关键词：采选品位 智能约束优化 粒子群算法 人工神经网络 
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