[发明专利]一种基于神经网络对水污染源快速定位的方法有效
| 申请号： | 201910536460.9 | 申请日： | 2019-06-20 |
| 公开（公告）号： | CN110457737B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 颜雪松;杨克伟;胡成玉 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06N3/126;G06N3/0475;G01N33/18 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 龚春来 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络对水污染源快速定位的方法，该方法采用优化‑仿真的方法，将污染源定位问题转化为优化问题，使用昂贵优化算法模型求解污染源的定位问题，其中，在所述昂贵优化算法中引入神经网络模型，来减少真实评价函数的使用次数，并基于模型管理策略，选择神经网络模型或EPAENT仿真软件来计算个体适应度值，通过平衡神经网络模型和EPAENT仿真软件的使用次数，在保证定位精度的情况下，减少优化算法的时间成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 水污染 快速 定位 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络对水污染源快速定位的方法，采用优化-仿真的方法，将实际解决的污染源定位问题转化为优化问题，其特征在于，使用昂贵优化算法模型求解污染源的定位问题，其中，首先在所述昂贵优化算法中引入神经网络模型，来减少真实评价函数的使用次数；其次，基于模型管理策略，在计算过程中，针对性的选择神经网络模型或EPAENT仿真软件来计算个体适应度值；最后，将计算所得的个体适应度值，反馈到优化问题中，在满足优化目标的情况下，进行污染源的定位。/n
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