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一种基于因子分析和SOM网络的项目进度风险预测方法

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本发明公开了一种基于因子分析和SOM网络的项目进度风险预测方法，用因子分析结合聚类分析，将其结果输给SOM，而非直接将观测数据赋给人工神经网络训练，相当于用统计学的工具大大降低了神经网络的负担，提高SOM的运算效率，避免了神经网络因海量运算导致不收敛或陷入局部极小值的困境；运用模式识别能力较强的SOM网络来进行样本预测，训练次数少、分类精确，对生产现实中的人为因素适应性强。特别是当项目特别多、数据量特别大、数据维度较高的时候，该预测系统充分运用了MINITAB的大数据统计分析特长和MATLAB的智能计算优势。

著录项

公开/公告号CN107958327B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-14

原文格式PDF
申请/专利权人国网四川省电力公司凉山供电公司;
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申请/专利号CN201711166590.5
发明设计人沈润夏;罗飞;李晓东;余秦军;
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申请日2017-11-21
分类号G06Q10/06(20120101);G06Q10/10(20120101);G06F30/27(20200101);G06F16/28(20190101);
代理机构51220 成都行之专利代理事务所(普通合伙);
代理人梁田
地址 615000 四川省凉山彝族自治州西昌市航天大道二段216号
入库时间 2022-08-23 12:29:03

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1. 一种基于因子分析和SOM网络的项目进度风险预测方法 [P] . 中国专利： CN107958327B . 2021.09.14
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