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公开(公告)号：CN119784194A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510282375.X
申请日：2025-03-11
Applicant: 成都信息工程大学 , 水电水利规划设计总院 , 水电水利规划设计总院有限公司 , 中国水利水电建设工程咨询有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/086
Abstract: 本发明属于机器学习技术领域，公开了一种基于精英策略的土石坝溃决峰值流量预测方法，包括：获取历史土石坝溃决特征数据及对应溃决峰值流量构建土石坝溃决数据集；构建BP神经网络，在遗传算法的选择，交叉，变异过程中采用精英策略对遗传算法进行改进，得到改进后的遗传算法；将BP神经网络的权重和偏置作为改进后的遗传算法的个体，使用改进后的遗传算法对BP神经网络进行优化，得到基于精英策略改进的GA‑BP神经网络;将数据集中的数据输入GA‑BP神经网络，得到预测的溃决峰值流量；基于精英策略改进的GA‑BP神经网络模型，大大提高了溃坝峰值流量预测的准确性和实时性，为防灾减灾和应急响应提供及时有效的决策支持；还避免了传统GA中常见的局部最优解困境。
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公开(公告)号：CN119005045A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411023601.4
申请日：2024-07-29
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06F30/28 , G01V1/38 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/086 , G06N3/006 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种随机载荷下流体的晃荡波高预测方法、系统、设备及介质，属于机器学习领域，其方法包括如下步骤：在粒子群算法的速度更新公式中增加各粒子在全局中的最优值、全局中所有粒子的最优值及随机数，对粒子群算法的速度更新公式进行改进，得到改进后的粒子群算法；将RBF神经网络的参数作为改进后的粒子群算法的粒子，使用改进后的粒子群算法对RBF神经网络的参数进行优化，得到改进后的RBF神经网络；获取多组随机载荷数据及多组储罐参数数据，并使用多组载荷数据及多组储罐参数数据构建数据集，将数据集中的数据输入改进后的RBF神经网络，得到随机载荷下储罐内流体的晃荡波高。本发明能够提高晃荡波高预测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN118781274A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410990963.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06T7/60
Abstract: 本发明公开了一种分形维数计算方法、装置、设备及存储介质，涉及分形维数技术领域，包括以下步骤：获取待分析数据，待分析数据包括图像数据和具有分形几何特征的数据；对待分析数据进行特征提取，得到三维特征图，并将三维特征图转化为特征矩阵；对特征矩阵进行异常值处理，得到图像矩阵；将图像矩阵输入至盒子算法，得到待分析数据的分形维数。本发明首先对待分析数据进行特征提取，可以更有效地捕捉待分析数据中的边缘和细节的特征信息，对特征矩阵中的异常值进行处理，使得盒子算法计算得到的分析维数更加准确，能够在复杂环境下稳定地进行分形维数计算。
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公开(公告)号：CN118781274B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410990963.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 成都信息工程大学
IPC: G06T17/00 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06T7/60
Abstract: 本发明公开了一种分形维数计算方法、装置、设备及存储介质，涉及分形维数技术领域，包括以下步骤：获取待分析数据，待分析数据包括图像数据和具有分形几何特征的数据；对待分析数据进行特征提取，得到三维特征图，并将三维特征图转化为特征矩阵；对特征矩阵进行异常值处理，得到图像矩阵；将图像矩阵输入至盒子算法，得到待分析数据的分形维数。本发明首先对待分析数据进行特征提取，可以更有效地捕捉待分析数据中的边缘和细节的特征信息，对特征矩阵中的异常值进行处理，使得盒子算法计算得到的分析维数更加准确，能够在复杂环境下稳定地进行分形维数计算。
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