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申请/专利权人：湖北中建三局建筑工程技术有限责任公司;中建三局集团有限公司
摘要：本发明公开了一种基于机器学习的气体污染物扩散特性预测方法，所述方法包含以下步骤：步骤S1:确定和提取气体污染物释放特征和通风系统空间布局参数以及通风系统运行参数；按指定范围在染源潜在释放参数、通风系统空间中布局参数及其运行参数中进行拉丁超立方均匀抽样，根据实验设计方案结合CFD方法进行数值模拟计算，并对其进行验证，将参数特征和输出的映射集构建样本集；对样本集进行标准化处理；对样本集进行划分，分为训练集和测试集；构建神经网络拓扑结构；采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值；对遗传算法优化的神经网络进行训练；有益效果：无需实验等研究，可以节省大量的人力物力。
主权项：1.一种基于机器学习的气体污染物扩散特性预测方法，其特征在于，所述方法包含以下步骤：步骤S1:确定气体污染物释放特征和通风系统空间布局参数以及通风系统运行参数；步骤S2:提取气体污染物释放特征和通风系统空间布局参数以及通风系统运行参数；步骤S3:按指定范围在染源潜在释放参数、通风系统空间中布局参数及其运行参数中进行拉丁超立方均匀抽样，根据实验设计方案结合CFD方法进行数值模拟计算，并对其进行验证，将参数特征和输出的映射集构建样本集；步骤S4:对样本集进行标准化处理；步骤S5:对样本集进行划分，分为训练集和测试集；步骤S6:构建神经网络拓扑结构；步骤S7:采用遗传算法优化神经网络的权值和阈值；步骤S8:对遗传算法优化的神经网络进行训练；步骤S9:采用决定系数、均方根误差和平均绝对误差等评价指标对神经网络模型进行评价。若不满足预期，则重新进行神经网络的训练和优化过程，直至计算结果达到一致。
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百度查询： 湖北中建三局建筑工程技术有限责任公司 中建三局集团有限公司 一种基于机器学习的气体污染物扩散特性预测方法
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