[发明专利]一种基于BP人工神经网络的城市积涝水位预报方法在审
| 申请号： | 201910852987.2 | 申请日： | 2019-09-10 |
| 公开（公告）号： | CN110728353A | 公开（公告）日： | 2020-01-24 |
| 发明（设计）人： | 刘建勇;涂小萍;姚日升;胡波;顾思南 | 申请（专利权）人： | 宁波市气象台 |
| 主分类号： | G06N3/04 | 分类号： | G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/04;G06Q50/26 |
| 代理公司： | 33226 宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙) | 代理人： | 程天鹏 |
| 地址： | 315012 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP人工神经网络的城市积涝水位预报方法，特点是获取当前预报组的各个历史样本的预报对象和预报因子并进行归一化处理后，作为当前预报时效对应的预报模型的训练样本集，构造当前预报时效对应的待训练的预报模型，通过训练样本集对待训练的预报模型进行训练最终得到当前预报时效对应的训练后的预报模型，采用以上方法得到每个预报时效对应的训练后的预报模型，再通过将当前预报因子输入对应的当前预报模型，得到当前预报组中每个积涝预报点在当前起报时刻对应的每个预报时效的积涝水位预报值；优点是利用BP人工神经网络模型的自我学习能力得到训练后的预报模型，输出积涝水位预报结果较为准确。 | ||
| 搜索关键词： | 预报模型 预报 涝水位 训练样本集 预报因子 归一化处理 历史样本 预报结果 自我学习 输出 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP人工神经网络的城市积涝水位预报方法，其特征在于包括以下步骤：/n⑴定义待预报积涝水位的城市区域为目标区域，获取目标区域内的积涝预报点的数量并记为N个，将N个积涝预报点预先分成M个预报组，从M个预报组中任意选取一个预报组作为当前预报组，将当前预报组中的积涝预报点的数量记为N
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于宁波市气象台，未经宁波市气象台许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910852987.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
