[發(fā)明專(zhuān)利]一種基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111421246.2
• 申請(qǐng)日: 2021-11-26
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN114037181A
• 公開(kāi)（公告）日: 2022-02-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 郭杰;章亮;俞孟蕻;梅立群
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 江蘇科技大學(xué)
• 主分類(lèi)號(hào): G06Q10/04
• 分類(lèi)號(hào): G06Q10/04;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 南京經(jīng)緯專(zhuān)利商標(biāo)代理有限公司 32200
• 代理人: 徐澍

1.一種基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟1.收集耙吸挖泥船歷史施工數(shù)據(jù)，并通過(guò)數(shù)據(jù)傳輸設(shè)備上傳至數(shù)據(jù)庫(kù)；所述數(shù)據(jù)包括耙吸挖泥船在抽艙過(guò)程中不同階段的數(shù)據(jù)，并涉及耙吸挖泥船抽艙吹岸時(shí)使用的多個(gè)關(guān)鍵設(shè)備；

步驟2.在數(shù)據(jù)庫(kù)中對(duì)歷史施工數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并將預(yù)處理后的數(shù)本劃分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本；其預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)濾波處理、歸一化處理；

步驟3.分析訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，確定預(yù)測(cè)模型的輸入量與輸出量；

步驟4.建立PSO優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型，用于耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)；

步驟5.通過(guò)訓(xùn)練樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)模型訓(xùn)練，選擇均方誤差MSE作為預(yù)測(cè)模型的評(píng)價(jià)指標(biāo)；

步驟6.使用測(cè)試樣本對(duì)完成訓(xùn)練的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行驗(yàn)證，查看模型的輸出結(jié)果與測(cè)試樣本結(jié)果的MSE，得到耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)模型。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟2中所述的數(shù)據(jù)濾波處理包括：

步驟2.1采用卡爾曼濾波對(duì)歷史施工數(shù)據(jù)進(jìn)行濾波，去除數(shù)據(jù)中的干擾和噪聲：

時(shí)間更新向前推算狀態(tài)變量：

(1)式中：為狀態(tài)變量的先驗(yàn)估計(jì)，A和B為系統(tǒng)矩陣，u_k-1為已知輸入，為狀態(tài)；

向前推算誤差協(xié)方差：

(2)式中：為先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差，Q為協(xié)方差矩陣，P_k-1為初始估計(jì)；

測(cè)量更新計(jì)算卡爾曼增益：

(3)式中：R為觀測(cè)噪聲協(xié)方差，K_k為卡爾曼增益，H是觀測(cè)矩陣；

由觀測(cè)變量z_k更新估計(jì)：

(4)式中：z_k為加權(quán)測(cè)量變量，K_k為卡爾曼增益，為狀態(tài)變量的先驗(yàn)估計(jì)；

更新誤差協(xié)方差：

(5)式中：K_k為卡爾曼增益，H是觀測(cè)矩陣，為先驗(yàn)估計(jì)誤差協(xié)方差。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，步驟2中所述的歸一化處理、將預(yù)處理后的數(shù)本劃分成訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，包括：

步驟2.2對(duì)歷史施工數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理：

(6)式中：X為歸一化后的樣本，為歷史施工數(shù)據(jù)，X_max為歷史施工數(shù)據(jù)中的最大值，X_min為歷史施工數(shù)據(jù)中的最小值；

步驟2.3將預(yù)處理之后的數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練樣本和測(cè)試樣本，前90％的數(shù)據(jù)為訓(xùn)練樣本，用于訓(xùn)練模型，后10％的數(shù)據(jù)為測(cè)試樣本，用于模型驗(yàn)證。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于PSO優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的耙吸挖泥船艏吹濃度預(yù)測(cè)方法，其特征在于，所述的步驟3包括：

步驟3.1分析訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)，得到影響耙吸挖泥船艏吹濃度的關(guān)鍵量：抽艙門(mén)行程m、泥泵轉(zhuǎn)速r/min、抽艙管道引水閥開(kāi)度％和高壓沖水泵轉(zhuǎn)速r/min；

步驟3.2選擇抽艙門(mén)行程、泥泵轉(zhuǎn)速、引水閥開(kāi)度和高壓沖水泵轉(zhuǎn)速作為預(yù)測(cè)模型的輸入量，泥漿濃度作為輸出量。