通过研究分析夏热冬冷地区公共建筑能耗变化特点,建立了RBF神经网络建筑能耗预测模型。在此基础上运用微粒群算法对模型优化,建立了基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型。利用大量数据构造样本集,运用软件分别对优化前后的预测模型进行训练,并运用到典型公共建筑能耗值的预测实例中。结果表明基于PSO-RBF的建筑能耗预测模型的学习能力和预测能力强,能较准确地实现公共建筑能耗预测。
在市场竞争日益加剧的情况下,供应商选择已经成为增强企业竞争力的核心问题。本文分析了影响供应商选择的因素;在构建供应商选择评价指标体系的基础上,运用了主客观相结合、定性定量相结合的方法建立了基于改进TOPSIS的供应商选择评价模型,最后通过实例计算,验证了该方法的有效性、可行性。
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