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摘 要:本发明公开了一种基于BP神经网络的SWMM模型参数自率定方法,包括以下步骤:S1:建立研究区域的降雨径流模型;S2:确定待率定参数组和取值范围,同时抽样生成参数取值序列;S3:将参数序列导入模型并驱动运行出模拟结果;S4:提取出模拟结果作为输入变量,S2中的参数取值序列作为目标变量;S5:建立BP神经网络进行训练优化,使模型满足误差在置信区间的要求;S6:选取监测点实测水深数据输入S5中训练的网络进行仿真,得到自动率定参数,实现参数自率定。本发明克服了人工试错法参数率定主观因素的影响,并且相对于遗传算法参数率定步骤更为简单快捷,能够更精确、有效、快捷的完成参数率定过程,且NS值大于0.85。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201911231984.3 | 专利名称: | 一种基于BP神经网络的SWMM模型参数自率定方法 |
申请日: | 2019-12-05 | 申请/专利权人 | 重庆交通大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 重庆市南岸区学府大道66号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F30/20搜分类 网络传输 P 港口搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-12 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN110909485B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |