[发明专利]一种典型区因旱饮水困难人口快速评估模型及构建方法在审

专利信息
申请号: 201810388229.5 申请日: 2018-04-26
公开(公告)号: CN108647866A 公开(公告)日: 2018-10-12
发明(设计)人: 潘东华;袁艺;贾慧聪;王丹丹;贺原惠子;徐璨;张弛;郭桂帧;王曦;韩鹏 申请(专利权)人: 民政部国家减灾中心
主分类号: G06Q10/06 分类号: G06Q10/06;G06Q50/26;G06N3/04
代理公司: 重庆市信立达专利代理事务所(普通合伙) 50230 代理人: 包晓静
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明属于人口评估技术领域,公开了一种典型区因旱饮水困难人口快速评估模型及构建方法,利用MATLAB软件将经过标准化处理后的6个影响因子作为样本的输入值,将学习样本进行BP人工神经网络训练,经试算不断优化模型参数,并进行网络隐含层神经元数的调整,直到达到期望误差范围为止;完成样本的学习后,将测试样本输入训练好的网络中,以学习好的网络参数,计算得出输出预测与检验值。本发明BP人工神经网络模型具有高维非线性识别映射处理能力,所以在参数较多及影响权值未知的情况下构建全国分区因旱饮水困难人口快速评估模型具有合理性和可行性,且模型精度较高,6个区域的R2在0.70以上。
搜索关键词: 快速评估 饮水困难 构建 典型区 人口 样本 神经元 标准化处理 非线性识别 测试样本 评估技术 期望误差 输出预测 网络参数 学习样本 影响因子 映射处理 优化模型 隐含层 影响权 高维 试算 合理性 分区 网络 学习 检验
【主权项】:
1.一种典型区因旱饮水困难人口快速评估模型,其特征在于,所述典型区因旱饮水困难人口快速评估模型利用MATLAB软件将经过标准化处理后的6个影响因子作为样本的输入值,将学习样本进行BP人工神经网络训练,经试算不断优化模型参数,并进行网络隐含层神经元数的调整,直到达到期望误差范围为止;完成样本的学习后,将测试样本输入训练好的网络中,以学习好的网络参数,计算得出输出预测与检验值。
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