袁荣
- 作品数：3 被引量：14H指数：2
- 供职机构：天津大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金更多>>
- 相关领域：经济管理环境科学与工程更多>>
- 基于LM-BP神经网络的非线性轮廓图优化方法研究被引量：3
- 2016年
- 将正交试验设计理论与BP神经网络模型和Levenberg-Marquard算法相结合,提出了一种基于LM-BP神经网络模型的针对输出为非线性轮廓图响应的离线设计优化方法。并结合实例与传统的统计回归建模方法得出的优化结果进行了比较。结果表明基于LM-BP神经网络建模可以避免由于实验误差和试验设计方案所造成的模型系数估计误差,而与标准的BP算法比较,克服了标准BP算法性能不稳定、收敛速度慢、收敛精度低、存在局部最小值等缺点,具有极高的精确性,优化结果令人满意。
- 许静何桢袁荣
- 关键词：BP神经网络
- 中国不同区域和行业的二氧化碳排放影响因素研究
- 目前,中国已成为世界上二氧化碳排放量最大的国家,为了有效的减少中国的二氧化碳排放,制定针对不同区域和行业的减排政策,研究二氧化碳排放在不同区域和行业的影响因素具有重要的理论与实践意义。本文采用STIRPAT模型和投入产出...
- 袁荣
- 关键词：二氧化碳排放影响因素高耗能行业
- 基于主成分分析与TOPSIS模型相结合的函数型产品质量特性的优化方法研究被引量：11
- 2016年
- 基于稳健参数设计理论提出了一种将主成分分析法与逼近理想点决策方法(TOPSIS)相结合的非线性轮廓图(Non-Linear profile)优化方法。首先利用两步建模法拟合响应模型,计算模型参数的满意度函数值,其次对模型参数的满意度函数值进行主成分分析,消除参数之间的相关性,并构建模型参数变异模式图,确定选定主成分的优化方向。最后利用TOPSIS模型求得选定主成分的最优贴近度(OPI),将其作为最终的优化指标。传统的优化方法都忽略了模型参数之间的相关性及优化过程的稳健性,并且需要复杂的数学计算,而本文所提方法可以有效解决这些问题。最后利用该方法对文献中的实例进行了分析研究,证明本文方法切实可行,优化结果令人满意。
- 许静何桢袁荣陈喆芝
- 关键词：TOPSIS主成分分析参数设计
