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一种基于遗传神经网络模型的正常蓄水位智能优选方法

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摘要

本发明公开了一种基于遗传神经网络模型的正常蓄水位智能优选方法。包括如下步骤：1）确定正常蓄水位的高低限值；2）提出蓄水位预值高程，对面积和体积指标进行获取，形成一个拟选方案，重复步骤2），形成比选方案集合；3）选择指标评价因子，选出显著性差异指标参与各模型的计算；4）根据所需样本数量构成网络学习样本，对训练样本及测试样本进行归一化处理；5）确定BP网络学习结构和初始化遗传算法种群；6）运用遗传算法优化神经网络权值和阈值；7）BP神经网络权值细调，利用建立完成的模型对待选方案进行评价。本发明在水利水电工程建设领域具有重要的实际应用价值，有效减少了人为主观因素的影响，提高了指标权重确定的客观程度。

著录项

  • 公开/公告号CN103426027B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2016-01-20

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江大学;

    申请/专利号CN201310317544.6

  • 发明设计人 刘仁义;张丰;杜震洪;郜美娜;郑晔;郑少楠;

    申请日2013-07-24

  • 分类号

  • 代理机构杭州求是专利事务所有限公司;

  • 代理人张法高

  • 地址 310027 浙江省杭州市西湖区浙大路38号

  • 入库时间 2022-08-23 09:34:43

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2016-01-20

    授权

    授权

  • 2013-12-25

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06N3/08 申请日:20130724

    实质审查的生效

  • 2013-12-04

    公开

    公开

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