[发明专利]一种基于级联神经网络的河口余水位预测方法在审
| 申请号： | 202010572944.1 | 申请日： | 2020-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN111723523A | 公开（公告）日： | 2020-09-29 |
| 发明（设计）人： | 任磊;袁家敏;潘广维;姬进财;傅林曦;杨清书 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F17/18;G06N3/04;G06N3/08;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 | 代理人： | 郭帅 |
| 地址： | 510275 *** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于级联神经网络的河口余水位预测方法，包括：获取影响河口余水位变化的关键数据，关键数据包括第一关键数据和第二关键数据，对关键数据进行预处理得到数据集；其中，数据集分为训练集、验证集和测试集；建立两级串联的余水位神经网络预测模型，一级网络为GA‑BP神经网络，二级网络为RBF神经网络；将第一关键数据作为输入变量，对一级网络进行训练，将训练得到的输出值和第二关键数据作为二级网络的输入变量；对二级网络进行训练，当误差满足要求时，输出河口余水位的预测值。本发明综合考虑影响余水位的多个因素，优化模型的预测能力，充分发挥GA‑BP网络和RBF网络各自的优点，提高模型预测的精度和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 级联 神经网络 河口 水位 预测 方法 | ||
【主权项】：
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