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申请/专利权人：郑州大学
摘要：本发明公开了一种排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测方法，包括：建立排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式；排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式中的参数率定；利用跳跃反馈的排水管道淤积颗粒遗传寻优算法，预测得到排水管道淤积度概率调节参数；引入到雨洪数值模型，结合改进的样本集扩充方法，得到扩充后的训练样本集；在双向长短记忆神经网络的每个数据处理单元中嵌入组合式预处理模块和时变滑块寻优模块，再通过增加误差补偿因子，得到改进后的时变滑块神经网络，以扩充后的训练样本集为时变滑块神经网络输入，进而得到排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测。
主权项：1.一种排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤S1、依据牛顿第一定律和排水管道淤积颗粒输移的自然分布规律，建立排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式；步骤S2、结合流固耦合数值模拟和足尺试验方法，实现步骤S1中排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式中的参数率定；步骤S3、将步骤S2中排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式中率定的参数代入到步骤S1中，构建基于跳跃反馈的排水管道淤积颗粒遗传寻优算法，以步骤S1中排水管道淤积颗粒输移的理论概率结构式为排水管道淤积颗粒遗传寻优算法的适应度，预测得到排水管道淤积度概率调节参数；步骤S4、将步骤S3排水管道淤积度概率调节参数引入到雨洪数值模型中，结合改进的样本集扩充方法，得到大量带内涝预测结果标签的排水管道淤积度概率调节参数训练样本集；步骤S5、在双向长短记忆神经网络的每个数据处理单元中嵌入组合式预处理模块和时变滑块寻优模块，同时在前向层的起点位置和后向层的结束位置增加基于误差补偿的二维卷积神经网络，得到改进后的时变滑块神经网络；步骤S6、将步骤S4中排水管道淤积度概率调节参数训练样本集作为改进后的时变滑块神经网络的输入，将其输出作为预测结果，实现排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 排水管道淤积度概率调节参数引导时变滑块神经网络的内涝智能预测方法
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