[发明专利]一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法在审

专利信息
申请号: 202111421246.2 申请日: 2021-11-26
公开(公告)号: CN114037181A 公开(公告)日: 2022-02-11
发明(设计)人: 郭杰;章亮;俞孟蕻;梅立群 申请(专利权)人: 江苏科技大学
主分类号: G06Q10/04 分类号: G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 代理人: 徐澍
地址: 212100 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法,包括:收集耙吸挖泥船历史施工数据,上传至数据库;对历史施工数据进行预处理,并划分成训练样本和测试样本;分析训练样本和测试样本,确定预测模型的输入量与输出量;建立PSO优化的BP神经网络预测模型,用于耙吸挖泥船艏吹浓度预测;通过训练样本对预测模型进行训练;使用测试样本计算评价指标MSE,对完成训练的预测模型进行验证,得到耙吸挖泥船艏吹浓度预测模型。本发明采用PSO优化的BP神经网络预测模型,其收敛速度快,精度高,可有效解决耙吸挖泥船抽舱吹岸时泥泵出口处浓度计的滞后问题,从而实现艏吹出口的泥浆浓度预测。
搜索关键词: 一种 基于 pso 优化 bp 神经网络 挖泥船 浓度 预测 方法
【主权项】:
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