BP网络简化渔港评估指标体系：效率与全面兼顾

本文主要探讨了基于BP网络的渔港评估指标体系的简化方法，由冯雪芬、王静、李勇和桂劲松四位作者提出。在实际的渔港管理评审过程中，传统的评估体系可能存在冗余和复杂性，这会消耗大量的人力和物力资源。因此，作者旨在通过简化渔港评估指标体系，提高效率并确保评估结果的准确性。 在研究中，作者应用了人工神经网络的BP（Backpropagation）原理来处理在未知权重情况下渔港评估的问题。这种方法利用了神经网络的学习能力，通过训练网络来自动调整各个指标的重要性权重，避免了人为设定权重可能带来的偏差。通过对新旧指标体系的对比，他们发现简化后的体系虽然指标数量减少、层次简化，但依然能够全面、系统地反映渔港的评估内容，相关性良好，评估结果与实际情况相符，相关系数为0.946，显示了良好的线性关联。 简化指标体系的原则包括选择最少且关键的指标，确保每个指标具有代表性和差异性，同时要确保其可行性、可测量性和独立性，避免指标间的重复和因果关系。此外，针对特定的渔港评估，评价指标的选择需具备灵活性，既要考虑经济性，又要适应具体情况。 文章指出，当前评估模型的发展过于追求复杂性可能导致效率低下，因此，通过指标体系的简化，能够降低模型的复杂性，减少数据收集的繁琐，使得评估过程更为简便易行。这对于管理部门在进行渔港管理决策时提供了科学合理且实用的参考依据。 基于BP网络的渔港评估指标体系简化方法，不仅提升了评估效率，还保证了评估结果的精度和实用性，对于优化渔港管理实践具有重要意义。通过本文的研究，我们认识到在构建评估模型时，应注重适度简化，既要兼顾全面性，也要关注实际操作的便捷性。