-
公开(公告)号：CN117787105B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410024202.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种隧道围岩分级方法、装置、设备及可读存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史围岩数据；基于混沌映射对麻雀种群位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史围岩数据和麻雀算法对初始预测模型进行训练，得到目标分级模型；将目标围岩的实时围岩数据输入目标分级模型中，得到目标围岩的实时围岩分级结果。本发明通过麻雀搜索算法对卷积神经网络中的参数进行优化，可以更快更好的适应各种工况模型的判别，并且采用自适应混沌映射，建立了修正步长因子，提高麻雀搜索算法的收敛速度，从而大大提高了模型的训练效率。
-
公开(公告)号：CN117852402A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410027153.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种隧洞围岩稳定性预测方法、装置、设备及存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史数据；基于混沌映射对所有萤火虫位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史数据和高斯分布算法对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型；得到目标围岩的实时稳定性预测结果。本发明通过混沌映射对萤火虫种群进行初始化，并采用高斯扰动和高斯变异对每一次迭代后的萤火虫个体最优位置进行高斯微小扰动，帮助其更好的逃离局部最优区域，从而确定出预测模型最优的延时阶数和隐含层单元数量，既减少了人为输入网络参数的盲目性，又提高了网络的学习能力和预测精度。
-
公开(公告)号：CN117852402B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410027153.9
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06Q50/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种隧洞围岩稳定性预测方法、装置、设备及存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史数据；基于混沌映射对所有萤火虫位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史数据和高斯分布算法对初始预测模型进行训练，得到目标预测模型；得到目标围岩的实时稳定性预测结果。本发明通过混沌映射对萤火虫种群进行初始化，并采用高斯扰动和高斯变异对每一次迭代后的萤火虫个体最优位置进行高斯微小扰动，帮助其更好的逃离局部最优区域，从而确定出预测模型最优的延时阶数和隐含层单元数量，既减少了人为输入网络参数的盲目性，又提高了网络的学习能力和预测精度。
-
公开(公告)号：CN117787105A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410024202.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种隧道围岩分级方法、装置、设备及可读存储介质，涉及围岩预测技术领域，包括获取历史时间段内目标围岩的历史围岩数据；基于混沌映射对麻雀种群位置初始化，获得多个初始位置参数；基于初始位置参数构建模型，得到初始预测模型；基于历史围岩数据和麻雀算法对初始预测模型进行训练，得到目标分级模型；将目标围岩的实时围岩数据输入目标分级模型中，得到目标围岩的实时围岩分级结果。本发明通过麻雀搜索算法对卷积神经网络中的参数进行优化，可以更快更好的适应各种工况模型的判别，并且采用自适应混沌映射，建立了修正步长因子，提高麻雀搜索算法的收敛速度，从而大大提高了模型的训练效率。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.021 seconds)
