基于遗传神经网络的军用油库选址优化模型
影响军用油库选址的因素众多且具有不确定性，传统的凭人主观选址和线性规划等方法选址不能充分体现各影响因素的主次成分及相互关系，为了解决该问题，将遗传算法和神经网络相结合，利用德尔斐法建立选址指标体系并进行指标的量化及归一化，将各底层指标的归一化值作为神经网络的输入，将代表选址等级的布尔变量作为神经网络的输出，利用遗传算法来优化神经网络的连接权值和阈值，然后用足够的样本借助 Matlab 工具训练此模型，通过模型的自适应学习，直到得到能正确表示网络内部特征的那组阈值。实际应用表明，所建模型的操作性和实用性强，为军用油库实际选址提供直接的决策依据。
军用油库、选址、遗传算法、神经网络
37
E233(后方勤务)
总后勤部2015年资助项目“高原高寒地区军队油库安全管理研究”
2016-07-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
69-73
