BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標體系工學(xué)論文

　　論文摘要：正確分析和評價(jià)電力企業(yè)信息化水平，對于提高電力行業(yè)的整體信息化水平，增強電力企業(yè)的競爭力，具有重要的現實(shí)意義。通過(guò)應用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )理論，對電力企業(yè)信息化水平進(jìn)行綜合評價(jià)，建立了評價(jià)體系的數學(xué)模型。該模型在收斂速度、網(wǎng)絡(luò )適應能力方面是可行的、適用的。實(shí)驗結果表明：該模型克服了傳統電力企業(yè)信息化水平評價(jià)過(guò)程的復雜性，具有方便準確、可靠．快速的特點(diǎn)，辨識精度高。

　　論文關(guān)鍵詞：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )；電力企業(yè)；信息化水平；評價(jià)；指標體系

　　0引言

　　電力行業(yè)是國內應用信息技術(shù)較早的行業(yè)之一，先后經(jīng)歷了生產(chǎn)過(guò)程自動(dòng)化、管理信息化等建設階段。目前，電力信息化呈現出基礎設施齊備、數據龐雜、應用廣泛等特點(diǎn)，已從量化范疇提升到質(zhì)的高度。對電力企業(yè)進(jìn)行有效的信息化評價(jià)和管理，是提升信息化水平和實(shí)現企業(yè)信息化可持續發(fā)展的重要保障。

　　如何積極開(kāi)展信息化建設來(lái)降低運營(yíng)成本?通過(guò)何種指標來(lái)科學(xué)評價(jià)我國電力企業(yè)的信息化發(fā)展水平?這是當前電力行業(yè)必須解決的一個(gè)問(wèn)題，而目前我國還沒(méi)有一套完整的電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標體系正式發(fā)布。通過(guò)構建科學(xué)、實(shí)用、有效的電力企業(yè)信息化水平評價(jià)體系，采用具有學(xué)習、記憶、歸納、容錯及自學(xué)習、自適應能力的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )算法，科學(xué)、有效、客觀(guān)地評價(jià)電力企業(yè)信息化水平，有利于規范和完善電力企業(yè)信息化建設，促進(jìn)電力信息化健康，快速地發(fā)展。

　　1、電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標體系的建立

　　1．1建立的原則

　　(1)簡(jiǎn)明科學(xué)原則。評價(jià)指標體系應明確反映電力企業(yè)信息化水平高低與指標間的關(guān)系，避免無(wú)關(guān)的指標列入，指標體系的大小也應適宜。若評價(jià)指標體系過(guò)大、指標層次過(guò)多、指標過(guò)細，則勢必將評價(jià)者的注意力吸引到細小問(wèn)題上；而若評價(jià)指標體系過(guò)小、指標層次過(guò)少、指標過(guò)粗，則不能充分反映和評價(jià)電力企業(yè)信息化的整體設計與使用情況。

　　(2)公正合理原則。即評價(jià)指標應能客觀(guān)、公正、合理地體現電力企業(yè)信息化水平的動(dòng)態(tài)性。

　　(3)易于操作原則。評價(jià)指標體系在實(shí)際應用中應具有可操作性，指標含義明確、可靠，數據易于收集，可供不了解指標體系建立過(guò)程的人員進(jìn)行操作與應用。

　　(4)以定量指標為主，輔以一定的定性指標。評價(jià)指標盡可能以定量指標為主，但全部采用定量指標也不能完全反映電力企業(yè)信息化水平的整體情況，所以要輔以一些描述性的定性指標。

　　1．2指標體系的內容

　　結合電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標體系建立的原則，從3個(gè)層次來(lái)構建電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標體系，主要由業(yè)務(wù)支持程度、IT績(jì)效水平、信息技術(shù)水平、IT管理能力、IT持續發(fā)展能力等五大方面構成，如表l所示。

　　1．3指標值的確定及歸一化處理

　　在上述55個(gè)三級指標中，有定性指標和定量指標之分。根據指標的評價(jià)準則又可分為3類(lèi)指標：正向指標、負向指標和優(yōu)化指標。由于不同的指標從不同側面反映電力企業(yè)信息化水平，指標之間又由于量綱不同，所以無(wú)法進(jìn)行比較。因此，為了便于最終評價(jià)值的確定，需要對各指標進(jìn)行無(wú)量綱化處理，即對評價(jià)指標做標準化、正規化處理，以便消除指標量綱的影響�？紤]神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )訓練的收斂問(wèn)題，對所有指標分3種情況進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

　　(1)定性指標。定性指標有工程建設情況、信息安全措施、信息安全制度的完善程度、信息安全制度的執行情況、企業(yè)職工IT素質(zhì)等。這些指標的評價(jià)值采用專(zhuān)家打分的辦法進(jìn)行評價(jià)，取值為0．0～1．0之間。

　　(2)正向定量指標。是指標值越大越好的指標，包括：設備的運行率、安全運行時(shí)間、物資供應保障率、勞動(dòng)生產(chǎn)率、網(wǎng)絡(luò )覆蓋率、聯(lián)通率等。因這類(lèi)指標越大越好，故選用所有電力企業(yè)的最大值為該指標的理想值，進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

　　(3)負向定量指標。是指其值越小越好的指標，包括采購成本、生產(chǎn)成本、平均響應時(shí)間等。這類(lèi)指標是越小越好，因此，選取所有電力企業(yè)的最小值為該指標的理想值，并進(jìn)行無(wú)量綱化處理。

　　(4)優(yōu)化指標。是指標具有一個(gè)最優(yōu)的取值范圍，太大或太小都不好的指標，包括電力企業(yè)資產(chǎn)負債率指標，該指標如果太大說(shuō)明企業(yè)在信息化投資建設中將會(huì )出現資不抵債的情況，不利于電力企業(yè)的發(fā)展；如果該指標值很小則說(shuō)明在企業(yè)信息化建設中沒(méi)有發(fā)揮有限資本的價(jià)值。一般該指標取40％～60％比較理想，然后進(jìn)行無(wú)量綱化處理。無(wú)量綱化處理方法

　　(1)有量綱向無(wú)量綱的轉化。采取一種二次拋物偏大型分布的數學(xué)模型描述：

　　(2)無(wú)量綱指標的處理。采取線(xiàn)性遞增函數進(jìn)行描述:

　　2、電力企業(yè)信息化水平評價(jià)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )專(zhuān)家系統

　　2.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的基本原理

　　人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )(ANN)是由大量簡(jiǎn)單的處理單元組成的非線(xiàn)性、自適應、自組織系統，它是在現代神經(jīng)科學(xué)研究成果的基礎上，試圖通過(guò)模擬人類(lèi)神經(jīng)系統對信息進(jìn)行加工、記憶和處理的方式，設計出的一種具有人腦風(fēng)格的信息處理系統。它可廣泛應用于預測、分類(lèi)、模式識別和過(guò)程控制等各種數據處理場(chǎng)合，相對于傳統的數據分析處理方法，更適合處理模糊、非線(xiàn)性和模式特征不明確的問(wèn)題。

　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )是單向傳播的多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )，網(wǎng)絡(luò )可分為輸入層、中間層(隱含層)和輸出層，其中輸入和輸出都只有1層，中間層可有1層或多層。同層的網(wǎng)絡(luò )結點(diǎn)之間沒(méi)有連接，每個(gè)網(wǎng)絡(luò )結點(diǎn)表示一個(gè)神經(jīng)元，其傳遞函數通常采用Sigmoid型函數。每對神經(jīng)元之間的連接上有一個(gè)加權系數W，它可以加強或減弱上一個(gè)神經(jīng)元的輸出對下一個(gè)神經(jīng)元的刺激。這個(gè)加權系數通常稱(chēng)為權值，修改權值的規則稱(chēng)為權值算法。建立在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )基礎上的專(zhuān)家系統根據一定的算法，通過(guò)對樣本數據的學(xué)習確定網(wǎng)絡(luò )權值。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )專(zhuān)家系統的權值確定、結構穩定后，就可以處理新的數據，給出相應的輸出。

　　2．2基于BP網(wǎng)絡(luò )的電力企業(yè)信息化水平評價(jià)的學(xué)習過(guò)程

　　BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )電力企業(yè)信息化水平評價(jià)模型中，輸入層包含55個(gè)神經(jīng)元，分別接受55個(gè)電力企業(yè)信息化水平評價(jià)中三級指標的樣本數據輸入；中間層包含26個(gè)神經(jīng)元；輸出層有1個(gè)神經(jīng)元，就是電力企業(yè)信息化水平評價(jià)結果，相應的BP網(wǎng)絡(luò )結構如圖1所示。

　　由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )各層的初始連接權值是任意的，必須先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行訓練，使電力企業(yè)信息化水平評價(jià)結果的實(shí)際輸出與期望值的偏差盡可能小。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )通過(guò)訓練將學(xué)習樣本的真實(shí)值與網(wǎng)絡(luò )輸出的誤差反向傳播到各層的神經(jīng)元，采用梯度下降法不斷調節各層的權值，減小因權值帶來(lái)的偏差，從而使訓練樣本真實(shí)輸出與網(wǎng)絡(luò )輸出的誤差控制在設定的0．001誤差范圍內。具體BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )學(xué)習過(guò)程

　　(1)根據電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標要求，提供訓練集。選人對網(wǎng)絡(luò )輸出即電力企業(yè)信息化水平有影響的三級指標x1，x2，……，x55作為輸入自變量，以此確定輸入節點(diǎn)的個(gè)數(本網(wǎng)絡(luò )有55個(gè)輸入節點(diǎn))；

　　(2)進(jìn)行初始化。置所有權值為隨機任意小，給定學(xué)習精度￡一10，目標誤差為0．001，讀入網(wǎng)絡(luò )初始權重及學(xué)習樣本。這里可通過(guò)對電力企業(yè)300名職工開(kāi)展問(wèn)卷調查，隨機抽取前100組記錄(樣本序號為1～100)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )辯識模型的訓練樣本；

　　(3)按BP算法訓練網(wǎng)絡(luò )。學(xué)習過(guò)程流程如圖2所示；

　　(4)判斷學(xué)習精度是否達到要求，如達到轉入下一步執行；否則返回上一步繼續學(xué)習；

　　(5)儲存并輸出權值。利用訓練好的網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行測試(采用10個(gè)樣本記錄為例)，輸出電力企業(yè)信息化水平的最終評價(jià)結果。

　　3、實(shí)驗結果及分析

　　采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )對電力企業(yè)信息化水平進(jìn)行辨識，輸入層、隱含層和輸出層的結點(diǎn)數分別為55×26×1。根據經(jīng)驗和試驗，前100組記錄用作學(xué)習樣本，作為訓練神經(jīng)元連接權值用，學(xué)習精度￡=1×10；后10組(樣本序號為291～300)樣本作為測試檢驗用。經(jīng)過(guò)反復多次學(xué)習，其學(xué)習結果(測試)如表2所示。

　　4、結語(yǔ)

　　基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的電力企業(yè)信息化水平評價(jià)能夠充分利用樣本的有關(guān)信息和數據，通過(guò)高度的非線(xiàn)性映射，揭示電力企業(yè)信息化水平與其影響因素之間的內在作用機理，從而克服了電力企業(yè)信息化水平評價(jià)中建模和求解難的問(wèn)題，弱化電力企業(yè)信息化水平評價(jià)指標權重確定過(guò)程中人為因素的影響，從而保證電力企業(yè)信息化水平評價(jià)結果的客觀(guān)性和公正性。

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