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        基于WOA-BPNN的電力企業(yè)審計風(fēng)險評估模型

        2023-11-27 07:37:58王正陽
        中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2023年20期
        關(guān)鍵詞:電力企業(yè)

        王正陽

        (國網(wǎng)江蘇省電力有限公司連云港供電分公司,江蘇 連云港 222000)

        隨著我國綜合國力和經(jīng)濟實力的提升,電力企業(yè)作為國家發(fā)展的經(jīng)濟命脈,其健康發(fā)展是國民經(jīng)濟穩(wěn)定發(fā)展的重要基礎(chǔ),對電力企業(yè)進行審計工作有利于企業(yè)正常運營[1-2],因此研究電力企業(yè)審計風(fēng)險評估,對提高審計效率和提升企業(yè)競爭力具有重要意義[3]。

        賬項基礎(chǔ)、制度基礎(chǔ)和風(fēng)險導(dǎo)向是企業(yè)審計工作的三要素,其中風(fēng)險導(dǎo)向是審計工作規(guī)避風(fēng)險的有效措施。通過分析電力企業(yè)審計風(fēng)險因素,能夠有效避免企業(yè)經(jīng)營中潛在的財務(wù)危機[4]。王鑫根[5]采用層次分析法確定電力企業(yè)風(fēng)險評估指標(biāo),采用天牛須搜索算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)進行優(yōu)化,深入挖掘?qū)徲嬶L(fēng)險與影響因素間的關(guān)系,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的電力企業(yè)審計風(fēng)險評估模型,但天牛須搜索算法在尋優(yōu)過程中易陷入局部極值[6]。

        該文采用鯨魚優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,建立基于鯨魚算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力企業(yè)風(fēng)險評估模型,用該模型對電力企業(yè)審計風(fēng)險進行準(zhǔn)確評估,通過實際算例對所提模型的正確性和實用性進行驗證。

        1 鯨魚優(yōu)化算法

        鯨魚優(yōu)化算法[7](Whale Optimization Algorithm,WOA)是數(shù)學(xué)家Mirjalili等根據(jù)鯨魚捕食過程提出的一種群體智能算法。鯨魚是一種群居生活的大型哺乳動物,通過相互合作驅(qū)趕和圍捕獵物。鯨魚發(fā)現(xiàn)獵物后,會制造螺旋狀上升的泡泡,獵物隨著泡泡不斷地收縮,最終被鯨魚捕獲,因此鯨魚捕食獵物的過程主要包括包圍獵物、氣泡攻擊和搜索獵物3個階段。

        1.1 包圍獵物階段

        當(dāng)鯨魚種群中有個體發(fā)現(xiàn)獵物所在位置時,獵物位置信息會在鯨魚種群中共享,鯨魚獲得信息后向獵物靠攏,并不斷縮小搜索范圍,假設(shè)獵物位置為鯨魚種群中適應(yīng)度值最好的個體,鯨魚個體的位置更新如公式(1)和公式(2)所示。

        式中:k為算法當(dāng)前迭代次數(shù);X(k)為鯨魚個體在第k次迭代時的位置;X(k+1)為鯨魚個體在第k+1次迭代時的位置;Xp(k)為獵物位置;A、C均為鯨魚位置調(diào)整系數(shù),計算如公式(3)和公式(4)所示。

        式中:r1、r2為取值在[0,1]的隨機數(shù);a為控制因子,控制因子的取值與算法迭代次數(shù)有關(guān),如公式(5)所示。

        式中:kmax為算法最大迭代次數(shù)。

        1.2 氣泡攻擊階段

        當(dāng)圍捕獵物時,鯨魚通過制造螺旋狀上升的泡泡,包圍獵物并不斷搜索,最終捕獲獵物,計算過程如公式(6)所示。

        式中:b為常數(shù),可以控制螺旋形狀;l為隨機數(shù),取值區(qū)間均為[0,1]。

        1.3 搜索獵物階段

        為找到全局最優(yōu)解,鯨魚搜索獵物的階段的策略為隨機搜索。該階段與包圍獵物階段不同,為便于區(qū)分,用|A|值判斷,如果|A|≥1,則表明鯨魚在隨機搜索的同時不斷縮小搜索區(qū)域,其好處是算法能夠及時跳出局部最優(yōu)解,能全局尋優(yōu),從而提高尋優(yōu)精度。搜索獵物階段鯨魚位置更新如公式(7)和公式(8)所示。

        式中:Xrand(k)為鯨魚在第k次迭代時隨機選擇的位置。

        與遺傳算法和粒子群算法等傳統(tǒng)優(yōu)化算法相比,WOA算法在尋優(yōu)過程中不易陷入局部極值,優(yōu)化效果更好,目前被廣泛應(yīng)用于參數(shù)尋優(yōu)和目標(biāo)尋優(yōu)等相關(guān)領(lǐng)域。WOA算法的偽代碼見表1。

        2 反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

        反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Back Propagation Neural Network,BPNN)是一種前饋監(jiān)督學(xué)習(xí)算法[8]。BPNN主要由輸入層、隱含層和輸出層組成,各層間采用多個神經(jīng)元節(jié)點進行連接,具有較強的非線性擬合能力,BPNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖1所示。

        BPNN的訓(xùn)練過程包括正向傳播和反向傳播,在訓(xùn)練過程中不斷更新BPNN的權(quán)值和閾值,使輸出結(jié)果與實際值的誤差最小,從而完成網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

        2.1 正向傳播過程

        正向傳播過程的傳輸方向是從輸入層到輸出層,通過輸入與輸出的映射關(guān)系完成數(shù)據(jù)正向傳播。在傳播過程中,輸入層和相關(guān)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)都需要線性調(diào)整,并采用激活函數(shù)完成線性到非線性轉(zhuǎn)換,得到輸出值。各層神經(jīng)元的正向計算如公式(9)和公式(10)所示。

        式中:i、j分別為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元節(jié)點;ωij為節(jié)點i和節(jié)點j間的權(quán)值;bj為節(jié)點j的閾值;xi為節(jié)點i的輸入值;f為激活函數(shù);yj為節(jié)點的輸出值。

        2.2 反向傳播過程

        反向傳播過程是誤差傳播,從輸出層開始反向計算每層神經(jīng)元的計算誤差,并更新參數(shù)。令輸出層結(jié)果為yj,損失函數(shù)的計算如公式(11)所示。

        損失函數(shù)反映實際值與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擬合值間的差異,為使二者更接近,采用梯度下降法更新BPNN的權(quán)值和閾值,如公式(12)和公式(13)所示。

        式中:η為學(xué)習(xí)率,其值決定權(quán)值和閾值的調(diào)整幅度。

        常用的激活函數(shù)為Sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù),該文采用Sigmoid函數(shù)進行計算,如公式(14)所示。

        對公式(14)進行求導(dǎo)后,如公式(15)所示。

        由此可以分析權(quán)值和閾值的導(dǎo)數(shù)的表達式,如公式(16)~公式(18)所示。

        綜上所述,可以得到BPNN的權(quán)值和閾值更新公式,如公式(19)~和公式(20)所示。

        BPNN結(jié)構(gòu)簡單,適合解決非線性分類和回歸等問題,目前廣泛應(yīng)用于交通、能源和醫(yī)療等領(lǐng)域中。

        3 基于PSO-BPNN的電力通信網(wǎng)故障診斷模型

        審計工作對電力企業(yè)的發(fā)展有很大影響,正確評估審計風(fēng)險有利于保障電力企業(yè)的資產(chǎn)安全,提升企業(yè)管理水平。因此,該文采用WOA算法對BPNN的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,建立基于WOA-BPNN的電力企業(yè)風(fēng)險評估模型,WOABPNN模型的建模流程如圖2所示。

        輸入電力企業(yè)審計數(shù)據(jù),組成樣本數(shù)并進行歸一化處理,如公式(21)所示。

        式中:xi為某特征值;xmax為某特征值的最大值;xmin為某特征值的最小值。

        確定BPNN的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),設(shè)置傳遞函數(shù),并根據(jù)建模需要確定輸入層、隱含層和輸出層神經(jīng)元的數(shù)量。初始化WOA算法,并設(shè)置相關(guān)參數(shù),包括鯨魚種群數(shù)量、算法最大迭代次數(shù)和收斂因子等。

        采用WOA算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行尋優(yōu),并根據(jù)適應(yīng)度函數(shù)計算鯨魚個體適應(yīng)度值,適應(yīng)度函數(shù)采用訓(xùn)練結(jié)果的均方根誤差,計算如公式(22)所示。

        通過迭代不斷更新BPNN的權(quán)值和閾值,當(dāng)訓(xùn)練結(jié)果的均方根誤差最小時,終止迭代,將最優(yōu)權(quán)值和閾值賦給BPNN。采用BPNN對電力企業(yè)審計風(fēng)險進行評估。

        4 算例分析

        以某大型電網(wǎng)企業(yè)的12家省級電力企業(yè)審計風(fēng)險數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)進行仿真分析。利用Matlab軟件作為仿真平臺,采用Tansig函數(shù)作為BPNN輸入層與隱含層間的連接函數(shù),隱含層和輸出層間采用Logsig函數(shù),訓(xùn)練目標(biāo)精度為10-4。WOA算法的參數(shù)設(shè)置如下[9]:鯨魚種群數(shù)量N=30、算法最大迭代次數(shù)kmax=1000、收斂因子a=30。

        電力企業(yè)審計風(fēng)險共分為5個等級,見表2。

        表2 電力企業(yè)審計風(fēng)險劃分

        用Matlab軟件編制WOA-BPNN的計算程序,WOA-BPNN的收斂曲線如圖3所示。

        圖3 WOA-BPNN的收斂曲線

        從圖3可以看出,當(dāng)?shù)嬎愕?00次時,WOA-BPNN模型的收斂精度已經(jīng)達到目標(biāo)精度,采用完成訓(xùn)練的WOABPNN模型對12家電力企業(yè)審計風(fēng)險進行評估,評估結(jié)果見表3。

        表3 電力通信網(wǎng)故障編碼

        由表3可知,在12家電力企業(yè)中,2家企業(yè)審計風(fēng)險為高風(fēng)險,4家企業(yè)審計風(fēng)險為較高風(fēng)險,2家企業(yè)審計風(fēng)險為中風(fēng)險,1家企業(yè)審計風(fēng)險為較低風(fēng)險,1家企業(yè)審計風(fēng)險為低風(fēng)險,評估結(jié)果與12家電力企業(yè)實際審計風(fēng)險一致,由此驗證該文基于WOA-BPNN的電力企業(yè)風(fēng)險等級評估方法的正確性和實用性。

        5 結(jié)論

        該文采用鯨魚優(yōu)化算法對BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值進行優(yōu)化,建立基于鯨魚算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的電力企業(yè)風(fēng)險評估模型,采用該模型對電力企業(yè)審計風(fēng)險進行準(zhǔn)確評估,評估結(jié)果與12家電力企業(yè)實際審計風(fēng)險一致,驗證了該文基于WOA-BPNN的電力企業(yè)風(fēng)險等級評估方法的正確性和實用性。

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