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基于MFO优化BP神经网络的高校校园安全评价.pdf

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第4期2019年8月现代科学仪器

No.4Aug.2019ModernScientificInstruments·165·

基于MFO优化BP神经网络的高校校园安全评价

董博

(陕西学前师范学院保卫处陕西西安710100)

摘要为提高高校校园安全评价的精度,提出一种基于MFO-BP的高校校园安全评价方法。首先运用层次分析法构建

高校校园安全评价指标体系,其中一级指标4个、二级指标21个。之后,将影响高校校园安全的21个二级评价指标得分作为

MFO-BP的输入,高校校园安全综合得分作为MFO-BP的输出。研究结果表明,与GA-BP、PSO-BP和BP相比,MFO-BP可以有效

提高高校校园安全评价精度,为高校校园安全评价提供了新的方法。

关键词高校校园安全;飞蛾火焰算法;BP神经网络;校园安全评价

中图分类号G647.4文献标识码A

EvaluationofCampusSafetyinCollegesandUniversitiesBasedonBPNeuralNetwork

ImprovedByMFO

DongBo

ShanxiXueqianNormalUniversitySecurityDepartment,Xian710100,China

()

AbstractInordertoimprovetheaccuracyofcampussafetyevaluation,anewmethodofcampussafetyevaluation

basedonMFO-BPisproposed.Firstly,thesystemofuniversitycampussafetyevaluationindexisconstructedbytheanalytic

hierarchyprocess,including4primaryindicatorsand21secondaryindicators.Afterwards,thescoreof21secondary

evaluationindicatorsthataffectthesafetyofuniversitycampuseswasusedastheinputofMFO-BP,andthecomprehensive

scoreofuniversitycampussafetywasusedastheoutputofMFO-BP.TheresultsshowthatcomparedwithGA-BP,PSO-BP

andBP,MFO-BPcaneffectivelyimprovetheaccuracyofcampussafetyevaluationandprovideanewmethodforcampus

safetyevaluation.

KeywordsUniversitycampussafety;Mothflameoptimizationalgorithm;BPneuralnetwork;campussafety

assessment

近年来,高校校园安全事件屡有发生,高校校化BP模

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