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申请/专利权人：湖北省专用汽车研究院
摘要：本发明公开了一种基于GA‑BP神经网络算法的消防水射流落点预测方法与系统，首先构建一个BP神经网络，并进行初始化网络设置。然后生成一个遗传初始种群，将BP神经网络的权值与阀值编码成个体基因，初始化种群随机产生个体基因编码。然后种群通过选择、交叉、变异操作产生新种群。若新种群产生了更优个体，则进行下一轮遗传种群进化；否则转入BP神经网络训练。在BP神经网络训练过程中，若出现损失函数值变大的情况，则中断训练过程，再次转入遗传种群进化过程；否则继续进行训练，直到满足算法终止条件。本发明具有预测精度高、操作简单等优点，有效解决了现有水射流落点预测方法精度低的问题。
主权项：1.一种基于GA-BP神经网络算法的消防水射流落点预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：构建BP网络及初始化设置与BP网络训练样本归一化处理；步骤2：遗传算法初始化设置；步骤3：计算种群个体目标值；步骤4：种群个体优劣排序；步骤5：判断是否产生更优个体；步骤6：选择操作；步骤7：交叉操作；步骤8：变异操作；步骤9：以遗传种群运行结果初始化BP神经网络；步骤10：BP神经网络正向传播；步骤11：计算均方误差；步骤12：判断算法是否结束；步骤13：判断是否产生更小误差；步骤14：BP神经网络误差反向传播，反向计算各层神经元梯度，更新BP网络权值与阀值。训练次数加1；步骤15：形成新个体，更新遗传种群；步骤16：结束。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 湖北省专用汽车研究院 一种基于GA-BP神经网络算法的消防水射流落点预测方法与系统
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