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Risk Prediction Algorithm of Social Security Fund Operation Based on RBF Neural NetworkAlgoritmo de predicción del riesgo de la operación de la Caja de la Seguridad Social basado en la red neuronal RBF

Resumen

Para garantizar el funcionamiento benigno del sistema de la caja de la seguridad social, es necesario comprender que la caja de la seguridad social se enfrenta a todos los aspectos del riesgo, y lo que es más importante, conocer la relación entre los diferentes riesgos. Sobre la base de RBF, se aplica el modelo de estructura interpretativa para dibujar el diagrama de jerarquía de correlación de riesgos, que proporciona un método de gestión de riesgos científico para la caja de la seguridad social. La red neuronal RBF se utiliza para construir el modelo de advertencia de riesgos del funcionamiento de la caja de la seguridad social. A continuación, se propone el esquema de tratamiento de riesgos correspondiente a la señal de alerta. Por último, la red neuronal RBF se utiliza para la alerta de riesgo global. En este trabajo, el objeto de investigación es la alerta de riesgo de las operaciones de los fondos de la seguridad social, y se propone el correspondiente esquema de tratamiento del riesgo para la señal de alerta. Este trabajo utiliza un algoritmo de colonia de hormigas mejorado para optimizar los parámetros de la red neuronal RBF, que supera las deficiencias de la red neuronal RBF tradicional, como la convergencia lenta, la facilidad para caer en extremos locales y la baja precisión, y mejora la capacidad de generalización de la red neuronal RBF. Tiene las características de buena estabilidad de salida y rápida velocidad de convergencia. Sobre esta base, se establece el modelo de predicción basado en la red neuronal ANT colony-RBF mejorada, y se utiliza la herramienta de cálculo del software MATLAB para un cálculo preciso, lo que hace que los resultados de la predicción del riesgo de seguridad de la mina de carbón sean más precisos y proporciona una base de decisión más fiable para los responsables. Los resultados muestran que la red tiene un pequeño error de cálculo, una rápida convergencia y una buena capacidad de generalización.

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