[发明专利]一种基于神经网络的供水管爆裂时间预测方法及装置在审
| 申请号： | 201811368201.1 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109558900A | 公开（公告）日： | 2019-04-02 |
| 发明（设计）人： | 姜春涛;冯樱;杨志鹄;于辉;黄颖欣;黄钢忠;吴志炜;侯菁菁 | 申请（专利权）人： | 佛山科学技术学院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 朱继超 |
| 地址： | 528000 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络的供水管爆裂时间预测方法及装置，涉及人工智能技术领域，通过根据供水管道所处的环境作为属性，以改进的BP神经网络算法和最小二乘法模型，以求得环境对供水管道损坏的影响,本发明大大优化了BP网络神经算法的缺陷，同时具备高斯牛顿法和梯度法的优势。其优化BP神经网络模型可以使网络具有更快的收敛速度以及更短训练时间。以至于运行速度加快，更高效，快速的得出供水管道破裂的时间。合理利用资源，不浪费，也不对居民、社会造成不必要的危害，知道供水管道的破裂时间之后，可以在供水管道破裂之前将其更换，方便市政人员进行管理。 | ||
| 搜索关键词： | 供水管道 破裂 神经网络 时间预测 供水管 爆裂 人工智能技术 高斯牛顿法 最小二乘法 梯度法 算法 优化 收敛 神经 市政 改进 居民 网络 管理 | ||
【主权项】：
1.一种基于神经网络的供水管爆裂时间预测方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，读取数据集；步骤2，根据数据集初始化BP神经网络；步骤3，计算隐含层输出；步骤4，计算输出层输出；步骤5，通过误差计算构建供水管道破裂时间预测模型；步骤6，更新供水管道破裂时间预测模型权值；步骤7，通过供水管道破裂时间预测模型得到供水管道破裂的时间。
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