公开(公告)号：CN110457737B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN201910536460.9

申请日：2019-06-20

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 颜雪松 ,  杨克伟 ,  胡成玉

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/126 ,  G06N3/0475 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对水污染源快速定位的方法，该方法采用优化‑仿真的方法，将污染源定位问题转化为优化问题，使用昂贵优化算法模型求解污染源的定位问题，其中，在所述昂贵优化算法中引入神经网络模型，来减少真实评价函数的使用次数，并基于模型管理策略，选择神经网络模型或EPAENT仿真软件来计算个体适应度值，通过平衡神经网络模型和EPAENT仿真软件的使用次数，在保证定位精度的情况下，减少优化算法的时间成本。

公开(公告)号：CN110457737A

公开(公告)日：2019-11-15

申请号：CN201910536460.9

申请日：2019-06-20

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 颜雪松 ,  杨克伟 ,  胡成玉

IPC: G06F17/50 ,  G06N3/12 ,  G06N3/04 ,  G01N33/18

Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络对水污染源快速定位的方法，该方法采用优化-仿真的方法，将污染源定位问题转化为优化问题，使用昂贵优化算法模型求解污染源的定位问题，其中，在所述昂贵优化算法中引入神经网络模型，来减少真实评价函数的使用次数，并基于模型管理策略，选择神经网络模型或EPAENT仿真软件来计算个体适应度值，通过平衡神经网络模型和EPAENT仿真软件的使用次数，在保证定位精度的情况下，减少优化算法的时间成本。

公开(公告)号：CN107798429B

公开(公告)日：2020-10-30

申请号：CN201711013717.X

申请日：2017-10-26

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 颜雪松 ,  杨克伟 ,  李甜 ,  胡成玉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于协同昂贵优化算法定位供水管网污染源的方法，将供水网管中的污染源定位问题转化为优化问题，然后对优化问题进行求解即定位供水管网污染源，所述优化问题利用昂贵优化算法求解，在所述昂贵优化算法中引入高斯预测模型协同计算。本发明采用了协同算法，根据不同的种群，有针对性的采用不同的策略，有效的改善算法的稳定性。

公开(公告)号：CN107798429A

公开(公告)日：2018-03-13

申请号：CN201711013717.X

申请日：2017-10-26

Applicant: 中国地质大学(武汉)

Inventor： 颜雪松 ,  杨克伟 ,  李甜 ,  胡成玉

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/00 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明公开了一种基于协同昂贵优化算法定位供水管网污染源的方法，将供水网管中的污染源定位问题转化为优化问题，然后对优化问题进行求解即定位供水管网污染源，所述优化问题利用昂贵优化算法求解，在所述昂贵优化算法中引入高斯预测模型协同计算。本发明采用了协同算法，根据不同的种群，有针对性的采用不同的策略，有效的改善算法的稳定性。