[发明专利]基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法

摘要

本发明涉及一种基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法，解决的是不能对智慧城市系统进行智能量化评价的技术问题，通过采用建立初始数据库；对初始数据库进行预处理，得到预测数据库；依据预测数据库，依据带有外部输入的非线性自回归网络，建立关于时间序列的非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)；根据非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)，激励函数以及训练算法，进行实时非线性自回归智慧城市系统性能预测，并将性能预测结果输入初始数据库的技术方案，较好的解决了该问题，可用于智慧城市系统性能评价中。

主权项

一种基于非线性神经网络的智慧城市系统人工智能评价方法，其特征在于：智慧城市系统人工智能评价方法基于智慧城市系统，所述智慧城市系统包括至少一个数据信息采集端，与数据信息采集端通过I/O通信的控制装置，受控于控制装置的终端，以及远程服务器和用于数据通信的数据通信装置，所述智慧城市系统还包括计时装置，所述人工智能评价方法包括：步骤1：建立初始数据库；步骤2：对初始数据库进行预处理，得到预测数据库；步骤3：依据预测数据库，依据带有外部输入的非线性自回归网络，建立关于时间序列的非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)，所述外部输入为外部印象因素u(t)，所述带有外部输入的非线性自回归网络包括输入层、输入滞时、隐藏层、输出层及输出滞时：p(t)＝f(p(t‑n),...p(t‑1),u(t‑n),...u(t‑1),W)p(t)＝f[(p(t),u(t),W)]；步骤4：根据非线性自回归智慧城市系统性能预测模型p(t)，激励函数以及训练算法，进行实时非线性自回归智慧城市系统性能预测，并将性能预测结果输入初始数据库；其中，t表示时间，p表示数据流量，n为正整数，n为延时阶数，W表示权重矩阵。