[发明专利]一种基于GRA‑BP神经网络的中小型水库大坝安全评价方法在审
| 申请号： | 201610830410.8 | 申请日： | 2016-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN106355540A | 公开（公告）日： | 2017-01-25 |
| 发明（设计）人： | 李浩平;李峰;卞雪;唐傲翔;李悦佳;欧阳俊 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06Q50/26 | 分类号： | G06Q50/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所42103 | 代理人： | 成钢 |
| 地址： | 443002*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明针对现有中小型水库大坝安全评价技术和方法的不足，提出一种基于GRA‑BP神经网络的中小型水库大坝安全评价方法，该方法包括以下步骤基于灰色关联度分析方法筛选影响中小型水库大坝安全的主要因素，构建中小型水库大坝安全评价指标体系；生成网络训练检验样本；确定BP神经网络的拓扑结构；设定BP神经网络的主要训练参数，初始网络连接权值和阈值，设定网络训练的终止条件误差精度和训练次数；采用L‑M算法、累积网络全局误差进行网络修正；输入训练和检验样本对安全评价BP神经网络进行训练和检验，最终构建基于BP神经网络的智能大坝安全评价模型。该方法能够实现综合安全评价、病险分析等功能，具有较高的科学性、有效性和实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gra bp 神经网络 中小型 水库 大坝 安全评价 方法 | ||
【主权项】：
一种基于GRA‑BP神经网络的中小型水库大坝安全评价方法，其特征在于，它包括以下步骤：步骤1：构建中小型水库大坝安全评价指标体系，筛选影响中小型水库大坝安全的主要因素，生成中小型水库大坝安全评价指标体系；步骤2：生成神经网络训练样本；步骤3：确定用于安全评价的BP神经网络的拓扑结构；步骤4：训练和检验BP神经网络；步骤5：将算法优化确定的BP神经网络评价模型用于新案例的评价。
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