基于BP神经网络的钢铁企业清洁生产评价方法研究

【摘要】：对钢铁企业进行清洁生产评价是衡量钢铁企业清洁生产状态和水平,也是对钢铁企业推行清洁生产过程进行调控的依据。在建立钢铁清洁生产综合评价指标体系的基础上,本文提出了一种基于BP神经网络的综合评价方法。该方法建立多指标综合评价模型,采用隶属度函数对评价指标进行了描述。不仅具有自学习、自适应、自组织功能,而且避免了评价过程中的人为失误,达到客观评价的目的。 【作者单位】： 中国地质大学管理学院 中钢集团武汉安全环保研究院
【关键词】： 钢铁 清洁生产 BP神经网络
【分类号】：F407.31;F224
【正文快照】： 钢铁工业是我国的支柱性产业,但同时又是高消耗、高污染的产业,实施清洁生产对我国钢铁工业的可持续发展有十分重要的指导意义。清洁生产是一种连续的一体化预防策略,主动研究与开发从源头减少或消除污染的绿色工艺技术,清洁生产不仅涉及到企业的环境而且还涉及到企业的经济

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