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申请/专利权人：电子科技大学长三角研究院(湖州)
摘要：本发明属于但不限于水质监测技术领域，公开了一种基于神经网络模型排污口流量精准定量方法及系统，是针对电磁流量计的流量监测数据补偿优化系统。通过对水质参数进行采集，设置参数权值和阈值，线性变换进一步处理样本数据，利用神经网络模型，对模型的最优结构及网络参数进行筛选，来建立排污口水流流量预测模型，进行训练优化，最终利用所建立的BP神经网络对数据进行补偿修正，保证排污口流量的精准实时预测。本发明通过机器学习中的神经网络模型，修正了电磁流量计的误差，使其适用于各种复杂场景，实现了对排污口流量的精准实时预测，流量平均绝对百分比误差小于5%，所建立系统方法稳定性好，适用性广，具有良好的应用前景。
主权项：1.一种基于神经网络模型的排污口流量精准定量方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一，对不同管径、不同充满度的水流在一定温度、湿度、电磁环境的条件下进行数据采集；步骤二，利用析因实验设计分析温度、湿度、管径、充满度与电磁环境的各个因素对水流流量的影响显著性，并筛选显著影响因素，设置参数权值和阈值，建立训练集；步骤三，对训练集数据预处理，利用神经元的传输函数-Sigmoid函数，归一化至[0，1]，并通过线性变换处理样本数据；步骤四，利用BP神经网络模型，对模型的最优结构及网络参数进行筛选，建立排污口水流流量预测模型；步骤五，输入样本数据，逐层计算并结合参数权重进行结果求和，得到输出预测值；步骤六，将预测值与实际值进行对比，利用平均绝对百分比误差和决定系数来评价输出预测值的误差，并利用梯度下降法更新权重和偏置，判断是否符合结束条件；步骤七，重复步骤四-六，结合误差控制结束方式和次数控制中断方式，直到达到收敛状态；步骤八，利用所建立的BP神经网络对数据进行补偿修正，保证排污口流量的精准实时预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 电子科技大学长三角研究院(湖州) 一种基于神经网络模型排污口流量精准定量方法及系统
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