[发明专利]一种基于危化品事故扩散模型的短期风速计算方法有效

专利信息
申请号: 201610742117.6 申请日: 2016-08-26
公开(公告)号: CN106326577B 公开(公告)日: 2019-06-14
发明(设计)人: 杨庭清;姜烨;张晓凌;陈建英;杨昌再;魏建明;于海梅 申请(专利权)人: 上海中威天安公共安全科技有限公司
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 上海集信知识产权代理有限公司 31254 代理人: 周成
地址: 201210 上*** 国省代码: 上海;31
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 危化品 风速计算 预测 误差率 人工蜂群算法 扩散 风速预测 化工园区 经济成本 经济损失 人群疏散 人员伤亡 算法结合 现场事故 应急救援 有效处理 权值和 蜂群 风速 泄漏 优化
【权利要求书】:

1.一种基于危化品事故扩散模型的短期风速计算方法,其特征在于,包括以下步骤:

S1、利用人工蜂群算法优化BP神经网络的权值和阈值;

S1.1、初始化人工蜂群(ABC)算法中的食物源,设共有F个食物源,每个食物源代表一个可行解,食物源的参数就是需要优化BP神经网络的权值和阈值,每个食物源的形式为:

W111W112…W11n…W1m1W1m2…W1mn、b111b112…b11s…b1n1b1n2…b1ns、W21…W2n、b21b22…b2s,随机初始化每个食物源,

其中,W111W112…W11n…W1m1W1m2…W1mn是输入层与隐含层之间的连接权值,W21…W2n是隐含层与输出层之间的连接权值,b21b22…b2s是输出层阈值,b111b112…b11s…b1n1b1n2…b1ns是隐含层阈值;

S1.2、将每个食物源代入公式(1)中进行计算,

其中,ok是输出节点在训练样本作用下的输出,yk是在训练样本作用下的目标值,n是输出变量的维数,N为训练样本数量;

将计算结果代入公式(2)中,计算适应度值,

S1.3、根据公式(3)进行交叉变异,

Vij=xijij(xij-xkj) 公式(3)

其中,Vij是交叉变异后的解,xij是第i个食物源的第j个参数,xkj是与i不同邻居食物源的第j个参数,φij是范围为[-1,1]之间的随机数,得到Vij后根据公式(2)计算适应度值,如果适应度值优于之前的适应度值,则参数变为交叉变异后的参数;

S1.4、根据公式(4)进行概率计算,

计算概率并且与[0,1]范围内的随机数比较,如果概率小于随机数,则根据公式(3)继续进行交叉变异;

S1.5、在一定的交叉变异次数内可行解仍然无法收敛,则丢弃该可行解,重新产生一个解,继续进行迭代;

S2、采集风速数据,

风速样本数据通过移动安全应急平台采集,数据采集时,把移动应急平台停靠采集区域中风向合适的位置,启动平台,通过控制室内的控制按钮升起平台车辆顶部的气象站,保持平稳直立,通过把气象站专用数据传输线的数据针通过串口器,再通过网线链接到PC机上,在PC机上安装串口调试工具,设置好server和client端的ip地址,实现把气象站采集到的风速数据传输、存储到PC上,其中需要的风速数据位于文件当中$WIMDA传输语句当中;

S3、利用ABC-BP神经网络进行短期风速预测,

BP神经网络获得ABC算法优化后的权值和阈值之后,进行二次优化训练,网络隐含层和输出层神经元节点的转换函数f和g分别使用matlab神经网络工具箱中的函数,为非线性的s型函数tansig函数和线性的purelin函数。

2.按照权利要求1所述的一种基于危化品事故扩散模型的短期风速计算方法,其特征在于:所述步骤S1中人工蜂群(ABC)算法中食物源为100个,迭代次数为10000次,实验重复30次,优化结果取30次实验的平均值。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于上海中威天安公共安全科技有限公司,未经上海中威天安公共安全科技有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/201610742117.6/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top