關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力企業(yè)信息化水平評價指標體系研究

1、關(guān)于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力企業(yè)信息化水平評價指標體系研究0 引言電力行業(yè)是國內(nèi)應(yīng)用信息技術(shù)較早的行業(yè)之一， 先后經(jīng)歷了生產(chǎn)過程 自動化、管理信息化等建設(shè)階段。目前，電力信息化呈現(xiàn)出根底設(shè)施 齊備、數(shù)據(jù)龐雜、應(yīng)用廣泛等特點，已從量化范疇提升到質(zhì)的高度。 對電力企業(yè)進行有效的信息化評價和管理， 是提升信息化水平和實現(xiàn) 企業(yè)信息化可持續(xù)開展的重要保障。如何積極開展信息化建設(shè)來降低運營本錢 ?通過何種指標來科學評價 我國電力企業(yè)的信息化開展水平 ?這是當前電力行業(yè)必須解決的一個 問題，而目前我國還沒有一套完整的電力企業(yè)信息化水平評價指標體 系正式發(fā)布。通過構(gòu)建科學、實用、有效的電力企業(yè)信息化水平評價

2、體系，采用具有學習、記憶、歸納、容錯及自學習、自適應(yīng)能力的 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，科學、有效、客觀地評價電力企業(yè)信息化水平， 有利于標準和完善電力企業(yè)信息化建設(shè)， 促進電力信息化健康， 快速 地開展。1 電力企業(yè)信息化水平評價指標體系的建立11 建立的原那么 簡明科學原那么。評價指標體系應(yīng)明確反映電力企業(yè)信息化水平上下與 指標間的關(guān)系，防止無關(guān)的指標列入，指標體系的大小也應(yīng)適宜。假設(shè) 評價指標體系過大、指標層次過多、指標過細，那么勢必將評價者的注 意力吸引到細小問題上；而假設(shè)評價指標體系過小、指標層次過少、指 標過粗，那么不能充分反映和評價電力企業(yè)信息化的整體設(shè)計與使用情況。公正合理原那么。即評

3、價指標應(yīng)能客觀、公正、合理地表達電力企業(yè)信 息化水平的動態(tài)性。易于操作原那么。 評價指標體系在實際應(yīng)用中應(yīng)具有可操作性， 指標含 義明確、可靠， 數(shù)據(jù)易于收集，可供不了解指標體系建立過程的人員 進行操作與應(yīng)用。以定量指標為主， 輔以一定的定性指標。 評價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。12 指標體系的內(nèi)容 結(jié)合電力企業(yè)信息化水平評價指標體系建立的原那么， 從 3 個層次來構(gòu) 建電力企業(yè)信息化水平評價指標體系，主要由業(yè)務(wù)支持程度、 IT 績 效水平、信息技術(shù)水平、 IT 管理能力、 IT 持續(xù)開展能力等五

4、大方面 構(gòu)成，如表 l 所示。13 指標值確實定及歸一化處理在上述 55 個三級指標中，有定性指標和定量指標之分。根據(jù)指標的 評價準那么又可分為 3 類指標：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(cè)面反映電力企業(yè)信息化水平， 指標之間又由于量 綱不同，所以無法進行比擬。因此，為了便于最終評價值確實定，需 要對各指標進行無量綱化處理， 即對評價指標做標準化、 正規(guī)化處理， 以便消除指標量綱的影響。 考慮神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓練的收斂問題， 對所有指 標分 3 種情況進行無量綱化處理。定性指標。定性指標有工程建設(shè)情況、信息平安措施、信息平安制度 的完善程度、信息平安制度的執(zhí)行情況、企業(yè)職工 IT

5、 素質(zhì)等。這些 指標的評價值采用專家打分的方法進行評價，取值為 0. 01. 0之 間。正向定量指標。是指標值越大越好的指標，包括：設(shè)備的運行率、安 全運行時間、 物資供給保障率、 勞動生產(chǎn)率、 網(wǎng)絡(luò)覆蓋率、 聯(lián)通率等。 因這類指標越大越好， 應(yīng)選用所有電力企業(yè)的最大值為該指標的理想 值，進行無量綱化處理。負向定量指標。 是指其值越小越好的指標， 包括采購本錢、生產(chǎn)本錢、 平均響應(yīng)時間等。這類指標是越小越好，因此，選取所有電力企業(yè)的 最小值為該指標的理想值，并進行無量綱化處理。優(yōu)化指標。是指標具有一個最優(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， 該指標如果太大說明企

6、業(yè)在信息 化投資建設(shè)中將會出現(xiàn)資不抵債的情況， 不利于電力企業(yè)的開展； 如 果該指標值很小那么說明在企業(yè)信息化建設(shè)中沒有發(fā)揮有限資本的價 值。一般該指標取 40 60比擬理想，然后進行無量綱化處理。 無量綱化處理方法如下： 有量綱向無量綱的轉(zhuǎn)化。 采取一種二次拋物偏大型分布的數(shù)學模型描 述：無量綱指標的處理。采取線性遞增函數(shù)進行描述2電力企業(yè)信息化水平評價的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)2.1BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的根本原理 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量簡單的處理單元組成的非線性、 自適應(yīng)、 自組 織系統(tǒng)，它是在現(xiàn)代神經(jīng)科學研究成果的根底上， 試圖通過模擬人類 神經(jīng)系統(tǒng)對信息進行加工、 記憶和處理的方式， 設(shè)計出的一種具有

7、人 腦風格的信息處理系統(tǒng)。它可廣泛應(yīng)用于預測、分類、模式識別和過 程控制等各種數(shù)據(jù)處理場合， 相對于傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析處理方法， 更適 合處理模糊、非線性和模式特征不明確的問題。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(jié)點之間沒有連接，每個網(wǎng)絡(luò)結(jié)點表示一個神經(jīng)元， 其傳遞函數(shù)通常采用 Sigmoid 型函數(shù)。每對神經(jīng)元之間的連接上有一 個加權(quán)系數(shù) W，它可以加強或減弱上一個神經(jīng)元的輸出對下一個神 經(jīng)元的刺激。 這個加權(quán)系數(shù)通常稱為權(quán)值， 修改權(quán)值的規(guī)那么稱為權(quán)值 算法。建立在 BP 神經(jīng)網(wǎng)

8、絡(luò)根底上的專家系統(tǒng)根據(jù)一定的算法，通過 對樣本數(shù)據(jù)的學習確定網(wǎng)絡(luò)權(quán)值。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家系統(tǒng)的權(quán)值確定、 結(jié) 構(gòu)穩(wěn)定后，就可以處理新的數(shù)據(jù)，給出相應(yīng)的輸出。2. 2基于BP網(wǎng)絡(luò)的電力企業(yè)信息化水平評價的學習過程BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電力企業(yè)信息化水平評價模型中， 輸入層包含 55 個神經(jīng) 元，分別接受 55 個電力企業(yè)信息化水平評價中三級指標的樣本數(shù)據(jù) 輸入；中間層包含 26個神經(jīng)元；輸出層有 1 個神經(jīng)元，就是電力企 業(yè)信息化水平評價結(jié)果，相應(yīng)的 BP 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖 1 所示。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)各層的初始連接權(quán)值是任意的， 必須先對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行 訓練，使電力企業(yè)信息化水平評價結(jié)果的實際輸出與期望值的偏差盡 可

9、能小。 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓練將學習樣本的真實值與網(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(diào)節(jié)各層的權(quán)值， 減小因權(quán)值帶來的偏差， 從而使訓練樣本真實輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差 控制在設(shè)定的 0001誤差范圍內(nèi)。具體 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學習過程如下： 根據(jù)電力企業(yè)信息化水平評價指標要求， 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 xl, x2,x55作為 輸入自變量，以此確定輸入節(jié)點的個數(shù)；進行初始化。置所有權(quán)值為隨機任意小，給定學習精度£一10，目標誤差為 0001，讀入網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)重及學習樣本。這里可通過對電 力企業(yè) 300名職工開展問卷調(diào)查， 隨機抽取前 100組記錄作為神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)辯識模型的訓練樣本；按BP算法訓練網(wǎng)絡(luò)。學習過程流程如圖 2所示； 判斷學習精度是否到達要求， 如到達轉(zhuǎn)入下一步執(zhí)行； 否那么返回上一 步繼續(xù)學習；儲存并輸出權(quán)值。 利用訓練好的網(wǎng)絡(luò)進行測試， 輸出電力企業(yè)信息化 水平的最終評價結(jié)果。3 實驗結(jié)果及分析采用 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對電力企業(yè)信息化水平進行辨識，輸入層、隱含層 和輸出層的結(jié)點數(shù)分別為55疋6X1。根據(jù)經(jīng)驗和試驗，前100組記錄 用作學習樣本，作為訓練神經(jīng)元連接權(quán)值用，學習精度£=1X10；后10 組樣本作為測試檢驗用。經(jīng)過反復屢次學習，其學習結(jié)果如表 所示。4結(jié)語基于 BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力