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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
- 专利权人:
- 浙江大学
- 发明人:
- 刘仁义,张丰,杜震洪,郜美娜,郑晔,郑少楠
- 申请号：
- CN201310317544.6
- 公开号：
- CN103426027B
- 申请日:
- 2013.07.24
- 申请国别(地区):
- 中国
- 年份:
- 2016
- 代理人:
- 张法高
- 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。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
