一种基于遗传算法优化BP神经网络地下水埋深的预测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201811092233.3
IPC分类号：G06Q10/04;G06N3/08;G06N3/12
申请日期：
2018-09-19
申请人：
安徽农业大学

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著录项信息

专利名称	一种基于遗传算法优化BP神经网络地下水埋深的预测方法
申请号	CN201811092233.3	申请日期	2018-09-19
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2019-03-01	公开/公告号	CN109409568A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06Q10/04 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法〔8〕 G06Q10/00 行政；管理〔8，2012.01〕 G06Q10/04 预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”〔2012.01〕	IPC分类号	G;0;6;Q;1;0;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;N;3;/;1;2查看分类表>
申请人	安徽农业大学	申请人地址	安徽省合肥市蜀山区长江西路130号安徽农业大学工学院变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	安徽农业大学	当前权利人	安徽农业大学
发明人	周婷;陈笑;夏萍;戚王月
代理机构	北京科家知识产权代理事务所（普通合伙）	代理人	陈娟

摘要

本发明提供一种基于遗传算法优化BP神经网络地下水埋深的预测方法，所述方法至少包括：数据的采集，集对分析筛选自变量，取所述目标自变量对应的样本；BP神经网络的设定，获得BP神经网络的输出结果；设置遗传算法初始参数；个体选择操作：在旧群体中以预设概率选择个体用来产生下一代，选择原则为：依据个体的适应度值从大到小进行选择；交叉操作：通过染色体的交叉组合，产生新的个体；变异操作：是指从群体中任选一个个体，对所选择的染色体中某段编码进行变异以产生新的个体；达到进化次数上限，计算适应度，与原种群进行比较；适应度最优解对应的染色体即为BP神经网络所对应的阈值与权值。应用本发明实施例，能够提高地下水埋深的准确性。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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