[發明專利]基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法

在審

• 申請號: 201711068071.5
• 申請日: 2017-11-03
• 公開（公告）號: CN107748936A
• 公開（公告）日: 2018-03-02
• 發明（設計）人: 吳海洋;繆巍巍;巢玉堅;郭波;李偉;王磊;賈平;戴勇;蔣春霞;胡游君;邱玉祥;呂順利;朱鵬宇;馬遠東;楊宇慶
• 申請（專利權）人: 國網江蘇省電力公司信息通信分公司;南京南瑞信息通信科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06Q50/30;G06N3/08
• 代理公司: 南京縱橫知識產權代理有限公司32224
• 代理人: 董建林

1.基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：包括，

用遺傳算法對BP神經網絡進行優化；

借鑒已有的蓄電池壽命預測思路，建立指標體系；

將對應的指標數據作為訓練樣本，訓練后的BP神經網絡；

用訓練后的BP神經網絡對蓄電池壽命進行預測。

2.根據權利要求1所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：用遺傳算法對BP神經網絡進行優化的過程為，

S1)種群初始化；

S2)確定適應度函數；

S3)選擇、交叉和變異；

S4)重復步驟S2和步驟S3，直到達到進化代數或者滿足誤差要求，此時，得到通過遺傳算法優化過的BP神經網絡的初始權值和閥值。

3.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：種群初始化，對于一個具有N個輸入層，L個隱含層，M個輸出層的3層BP神經網絡，染色體的長度為S，S＝(N+1)L+(L+1)M。

4.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：將預測值與期望值的誤差矩陣的范數作為目標函數的輸出，即：

F=12Σt=1SΣk=1M(Yk-Oks)2]]>

其中，F為預測樣的預測值和期望值的誤差矩陣的范數，Yk為期望值矩陣，Ok_s為預測值輸出矩陣。

5.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：適應度函數采用排序的適應度函數。

6.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：采用隨機遍歷抽樣的方式進行選擇操作。

7.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：交叉算子采用單點交叉算子。

8.根據權利要求2所述的基于遺傳算法改進的BP神經網絡蓄電池壽命預測算法，其特征在于：以一定的概率產生變異基因數，用隨機方法選出發生變異的基因。