BP人工神经网络方法在矿产资源综合开发利用评价中的应用

　　3 与基于理想点法评价模型计算得到的结果相比较
　　3.1 理想点法简介
　　理想点法是属于多属性效用理论的多目标决策方法，它最基本的思想是依据“综合效用值”进行方案排序选优。其效用值的计算是用理想点法中的“距离值”的计算方法而得。通过选取各个目标中的最优值构成一个多目标的理想方案（也称为理想点），并以目标空间中，各方案与理想方案的距离值来度量各方案的优劣。距离越小表示方案目标值越接近理想方案的目标点。这样依距离值的大小来排列方案的优劣顺序，距离越小，方案越优。
　　以下两表格分别为基于层次评价方法与基于熵值法确定权重的理想点法得到的矿产资源综合开发利用评价结果。
　　3.2 各评价模型所得结果比较
　　将矿产资源综合开发利用水平的BP值排序情况（表2）分别与基于层次方法和基于熵值法确定权重的理想点法（表3）得到的优方案排序相比较。采用BP人工神经网络计算得到的结果与采用熵值确定权重的理想点法得到的结果相同；BP值法计算的结果中最好的三个方案分别为方案8、方案7、方案9，与层次理想点法的结果相同，不同之处仅仅存在于方案1与方案2，方案5与方案6，他们的排名也十分接近。这充分说明采用BP人工神经网络方法对矿产资源的综合开发利用进行评价是可行的。此外，由于运用matlab软件可以轻易地实现BP神经网络运算，这种方法在处理大量数据方面还有着独特的优越性。
　　4 结 论
　　矿产资源综合开发利用评价从本质上讲是一个多目标决策问题。目前，求解多指标决策问题的方法很多，但各方法的关键在于如何合理确定各指标的权重。采用BP人工神经网络技术构建的非线性评价模型对矿产资源的综合利用水平进行评价，可避免人为确定各指标的权重带来的主观性，可以有效地解决矿产资源的综合开发利用评价问题。
　　参考文献：
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　　［3］宋光兴，钱鑫，刘怀.基于熵技术的矿产资源综合开发利用评价方法研究［J］.中国矿业.2000，9（3）:26-29.?