基于贝叶斯网络的生态工业园区清洁生产评价方法

【摘要】： 随着国内外越来越多的生态工业园区的建设,科学地评价生态工业园区建设水平已成为极待解决的问题。国内外对生态工业园评价方法的研究仅局限于灰色关联分析、模糊综合评判法、层及分析法和人工神经网络。清洁生产是园区建设的前提和生态工业系统中构建必不可少的环节。若将评价方法应用到生态工业园区企业的清洁生产推进中,可以对清洁生产的次序进行决策。 由于园区清洁生产是一个持续改进的过程,本文采用了基于免疫遗传算法的增量贝叶斯网络学习算法,对生态工业园区现有企业的各种评价指标进行建模,学习贝叶斯网络,然后通过对贝叶斯网络的推理,对生态工业园区企业进行清洁生产次序的决策。本文在基本的免疫遗传算法的基础上改进和增加了部分免疫算子,通过进化过程中的适应度函数来使个体适应新数据,通过接种疫苗,使个体与旧数据也有较好的匹配,使得学习算法更加适合增量学习环境和企业清洁生产决策问题。最后以某地区生态工业园区焦化企业为例进行建模验证,结果表明本文提出的评价方法是可行的。 【关键词】：贝叶斯网络 增量学习 清洁生产 评价指标
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TP18
【目录】：

• 提要4-7
• 第一章 绪论7-10
• 1.1 论文研究背景7-8
• 1.2 论文研究意义8-9
• 1.3 论文研究内容9-10
• 第二章 生态工业园区企业清洁生产的指标体系构建与评价方法10-20
• 2.1 生态工业园区概念10
• 2.2 生态工业园区的类型10-12
• 2.3 评价指标体系的构建12-14
• 2.3.1 评价指标选取原则12-13
• 2.3.2 定性指标13
• 2.3.3 定量指标13
• 2.3.4 清洁生产推进评价标准13-14
• 2.4 评价方法14-20
• 2.4.1 灰色关联分析14-15
• 2.4.2 模糊综合评判法15-16
• 2.4.3 层次分析法16-17
• 2.4.4 人工神经网络17
• 2.4.5 贝叶斯网络17-20
• 第三章 贝叶斯网络的基本理论20-36
• 3.1 贝叶斯网络的概率基础20-21
• 3.2 贝叶斯网络定义21-22
• 3.3 贝叶斯网络语义22-23
• 3.4 贝叶斯网络的推理23-27
• 3.4.1 变量消除算法23-24
• 3.4.2 联接树算法24
• 3.4.3 例子24-27
• 3.5 贝叶斯网络的批量学习27-34
• 3.5.1 贝叶斯网络结构学习27-30
• 3.5.2 贝叶斯网络的参数学习30-34
• 3.6 贝叶斯网络的增量学习34-36
• 3.6.1IGA算法34-36
• 第四章 基于贝叶斯网络的企业清洁生产评价模型36-49
• 4.1 模型构建方法36-37
• 4.2 各指标数值的离散化37
• 4.3 基于免疫遗传算法的增量式贝叶斯网络学习算法37-38
• 4.4 适应度函数38-39
• 4.5 参数编码和遗传操作39-40
• 4.6 疫苗设计40-45
• 4.7 决策结果的计算45
• 4.8 实例45-49
• 第五章 总结49-50
• 参考文献50-53
• 硕士期间论文发表情况53-54
• 摘要54-57
• Abstract57-61
• 致谢61

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