[发明专利]基于混沌-RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统有效
| 申请号： | 201910436125.1 | 申请日： | 2019-05-23 |
| 公开（公告）号： | CN110333527B | 公开（公告）日： | 2020-09-04 |
| 发明（设计）人： | 郝国成;锅娟;赵娟;王巍 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G01V1/00 | 分类号： | G01V1/00;G01V3/38 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 易滨 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于混沌‑RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法及系统，针对地质灾害前的地球天然脉冲电磁场(ENPEMF)信号，利用基于混沌理论及RBF神经网络的方法及系统来预测该ENPEMF信号强度趋势。本发明中提出的方法及系统实现了ENPEMF信号的嵌入维数m及时间延迟τ的准确计算，可以有效的跟踪ENPEMF信号的强度趋势，并对其进行预测，适用于对ENPEMF信号的进行预测及分析研究。实验结果也表明了混沌‑RBF神经网络方法在分析ENPEMF信号内部混沌特性的同时，得到了较好的短期ENPEMF信号预测结果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 混沌 rbf 神经网络 预测 enpemf 信号 包络 趋势 方法 系统 | ||
【主权项】：
1.一种基于混沌‑RBF神经网络预测ENPEMF信号包络趋势的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、采集若干个ENPEMF信号，利用混沌理论来验证采集到的ENPEMF信号是否具有混沌特性；将所有具有混沌特性的ENPEMF信号，应用到步骤S2；S2、利用假邻近法和自相关函数法，求解每个具有混沌特性的ENPEMF信号的嵌入维数和时间延迟；其中，根据所求的两项参数，来反映地震之前ENPEMF信号强度数据隐藏的变化特点；S3、将具有混沌特性的ENPEMF信号分成训练数据和预测数据；以训练数据作为待优化的RBF神经网络的输入，对所述待优化的RBF神经网络进行优化训练；其中，将步骤S2所求的嵌入维数，作为所述待优化的RBF神经网络中输入层的输入节点个数；隐含层的隐节点个数，根据训练结果进一步确定；输出层的输出节点个数固定为1；S4、将预测数据作为优化后的RBF神经网络的输入，根据输出结果预测ENPEMF信号的包络趋势。
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中国地质大学（武汉），未经中国地质大学（武汉）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/patent/201910436125.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
