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龙图腾网获悉中国长江三峡集团有限公司申请的专利基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116402209B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310316593.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法是由王奇;王海;简铁柱;邢龙;李帅;赵明亮;任实;申赵勇设计研发完成，并于2023-03-28向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法，包括：采集三峡水库入库流量、出库流量以及坝前来漂量数据并划分训练、测试集；设定粒子群算法以及改进的神经网络结构和参数；利用训练集对改进的神经网络进行训练，训练中利用改进的粒子群算法对改进的神经网络的权值和阈值进行优化求解；计算预测误差并判断是否合格；将训练好的改进的神经网络用于三峡水库坝前来漂量的实时预测。本发明利用粒子群算法对误差逆传播神经网络的训练过程进行优化改进后，将改进的误差逆传播神经网络作为三峡水库坝前来漂量预测模型，使预测模型的连接权重更加逼近最优的理想值，提高了来漂量预测精度以及针对库坝数据信息不确定性的适应能力。

本发明授权基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法在权利要求书中公布了：1.基于改进神经网络模型的三峡水库坝前来漂量预测方法，其特征在于，所述坝前来漂量预测方法利用单隐层误差逆传播神经网络建立来漂量预测模型，并采用高斯径向基函数作为来漂量预测模型输出层的激活函数，得到改进的神经网络作为来漂量预测模型； 所述单隐层误差逆传播神经网络输入层包含个输入神经元，第个输入神经元记为，隐藏层包含个隐层神经元，第h个隐藏层神经元的阈值记为，第个隐藏层神经元的输出值记为，输入层第个神经元与隐藏层第个神经元之间的连接权重记为，隐藏层第个神经元的输出值记为，输出层包含个输出神经元，第个输出神经元记为，第个输出层神经元的阈值记为，隐藏层第个神经元与输出层第个神经元之间的连接权重记为； 所述坝前来漂量预测方法包括以下步骤： 步骤1：采集三峡水库入库流量、出库流量以及坝前来漂量数据，对得到的数据集进行特征工程和数据预处理，并划分训练集和测试集； 步骤2：设定粒子群算法以及改进的神经网络结构和参数； 步骤3：利用训练集对改进的神经网络进行训练，训练过程中利用改进的粒子群算法对改进的神经网络的权值和阈值进行优化求解； 采用逻辑斯蒂混沌映射进行改进的粒子群算法的种群初始化； 步骤4：利用测试集对训练后的改进神经网络进行测试，计算预测误差； 步骤5：判断预测误差是否在允许范围之内，若是，则结束训练，执行步骤6，否则，执行步骤3对改进的神经网络进行训练； 步骤6：将训练好的改进的神经网络用于三峡水库坝前来漂量的实时预测。

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