13、企业绩效评估与交通、水利系统模拟研究

企业绩效评估与交通、水利系统模拟研究

在当今的经济和社会发展中,企业绩效评估以及交通、水利等领域的系统模拟具有重要意义。下面将分别介绍基于BP神经网络的企业绩效评估,以及交通事故模拟系统和水利实时综合监控系统的相关内容。

基于BP神经网络的企业绩效评估

在企业绩效评估方面,构建了基于BP神经网络的评估模型。该模型的指标体系涵盖了财务绩效、客户绩效、内部运营绩效、人力资源绩效和社会责任绩效这五个方面。

为了验证BP神经网络在企业绩效评估中的有效性,进行了测试结果与预期结果的对比,如下表所示:
| 结果 | H | I | J |
| — | — | — | — |
| 测试结果 | 0.562 | 0.738 | 0.624 |
| 预期结果 | 0.561 | 0.744 | 0.652 |
| 相对误差 | 0.25% | 0.86% | -4.34% |

从表中可以看出,测试结果与预期结果之间的相对误差非常小,这表明BP神经网络可以用于企业绩效评估。

接着,使用改进的BP神经网络对10家农业机械企业进行了综合绩效评估,结果如下:
| 企业 | 测试结果 | 预期结果 | 相对误差 |
| — | — | — | — |
| A | 0.331 | 0.322 | 0.30% |
| B | 0.324 | 0.323 | 0.45% |
| C | 0.549 | 0.594 | -0.81% |
| D | 0.414 | 0.416 | 0.28% |
| E | 0.638 | 0.642 | -0.59% |

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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