[发明专利]一种基于BP神经网络的疏浚作业产量预测模型分析方法在审
| 申请号： | 201410720935.7 | 申请日： | 2014-12-01 |
| 公开（公告）号： | CN104463359A | 公开（公告）日： | 2015-03-25 |
| 发明（设计）人： | 李凯凯;许焕敏;周丰;穆乃超;宋庆峰 | 申请（专利权）人： | 河海大学常州校区 |
| 主分类号： | G06Q10/04 | 分类号： | G06Q10/04 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林;汪庆朋 |
| 地址： | 213022 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的疏浚作业产量预测模型分析方法，包括以下几个步骤：(1)收集影响疏浚作业产量因素变量的数据资料，确定p个影响因素，列出样本矩阵，其中，p为正整数；(2)对样本数据进行预处理；(3)创建网络,确定训练样本及测试样本；(4)根据训练样本，对已建好的网络进行训练；(5)根据测试样本，对已建好的网络进行测试；(6)通过计算预测值与真实值的偏差情况，对网络性能进行评价。本发明实现了一个从输入到输出的非线性映射功能，建立起输入与输出之间的非线性关系；建立的预测模型不仅容错能力强、预测速度快；可为疏浚作业产量的优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 疏浚 作业 产量 预测 模型 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于BP神经网络的疏浚作业产量预测模型分析方法，其特征在于，具体包括以下几个步骤: (1)收集影响疏浚作业产量因素变量的数据资料，确定p个影响因素，列出样本矩阵，其中，p为正整数； (2)对样本数据进行预处理； (3)创建BP神经网络，确定训练样本及测试样本； (4)根据训练样本，对已建好的网络进行训练； (5)根据测试样本，对已建好的网络进行测试； (6)通过计算预测值与真实值的偏差情况，对网络性能进行评价。
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
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