10.3969/j.issn.1008-0570.2006.30.056
基于人工神经网络改进的Delphi法
采用传统Delphi方法进行决策、预测时,成员权重主要根据成员的经历、职务、年龄和自我评定等情况来确定,易导致加权平均值及方差计算不准确,影响Delphi法的精度和效率.为提高传统Delphi法的精度和效率,本文在基于BP神经网络的加权平均值计算模型基础上,提出了基于BP神经网络的改进Delphi法.改进的Delphi法使成员权值分配与其决策预测结果直接相关,减少了人为不正确因素对权值分配的影响.该方法已被应用于股票上市公司经营业绩综合评价排序,通过与传统Delphi法应用对比,证实了改进的Delphi法具有较高的计算精度和效率.
Delphi方法、人工神经网络、计算模型
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TP18(自动化基础理论)
国家自然科学基金70361002
2006-11-26(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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