本发明专利技术公开了一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，包括：收集耙吸挖泥船历史施工数据，上传至数据库；对历史施工数据进行预处理，并划分成训练样本和测试样本；分析训练样本和测试样本，确定预测模型的输入量与输出量；建立PSO优化的BP神经网络预测模型，用于耙吸挖泥船艏吹浓度预测；通过训练样本对预测模型进行训练；使用测试样本计算评价指标MSE，对完成训练的预测模型进行验证，得到耙吸挖泥船艏吹浓度预测模型。本发明专利技术采用PSO优化的BP神经网络预测模型，其收敛速度快，精度高，可有效解决耙吸挖泥船抽舱吹岸时泥泵出口处浓度计的滞后问题，从而实现艏吹出口的泥浆浓度预测。出口的泥浆浓度预测。出口的泥浆浓度预测。
【技术实现步骤摘要】
一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法
[0001]本专利技术属于耙吸挖泥船优化疏浚
，涉及一种耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，尤其是一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法。
技术介绍
[0002]耙吸挖泥船是挖泥船中的一种，具有独立完成挖泥、装载、运输、卸泥和吹填等疏浚要求的优点。艏吹是耙吸挖泥船排泥的一种方法，在填海造陆方面有广泛应用。艏吹是指耙吸挖泥船在抽舱吹岸施工中，从离岸深海区取沙，再运输到近岸区抽吹造陆的过程。由于管道两相流特性和耙吸挖泥船抽舱机理的复杂性，对抽舱管道内的泥浆浓度瞬时值实时监控具有困难；并且，耙吸挖泥船的施工数据为时间序列数据，存在数据滞后问题，泥沙在抽舱管道中传输，而泥浆的浓度计处在泥泵出口处，使得浓度计的读数产生滞后性，不能即时得到泥浆浓度的瞬时值，导致工作人员不能根据泥浆瞬时浓度调整设备，来使管道内泥浆稳定，易发生堵管。因此，对耙吸挖泥船艏吹浓度进行预测对保证疏浚安全具有重要意义。
[0003]中国专利申请CN202010875940.0公开了一种挖泥船产量计，采用无源传感器提升浓度测量效果。这种测量虽然能得到管道泥浆浓度，但是无法获得泥浆浓度的瞬时值。中国专利申请CN104299031A公开了一种BP神经网络预测方法，通过建立BP神经网络训练模型来预测负载。但是所采用的传统BP神经网络预测模型，收敛速度慢，精度低，且容易陷入局部极小值，导致模型训练速度慢，且模型准确度不高，因此得到的预测模型精度不高。
技术实现思路
[0004]本专利技术的目的在于克服现有技术的缺陷，提供一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，采用PSO优化的BP神经网络预测模型，其收敛速度快，精度高，可有效解决耙吸挖泥船抽舱吹岸时泥泵出口处浓度计的滞后问题，实现艏吹出口的泥浆浓度预测。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案。
[0006]本专利技术的一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，包括以下步骤：
[0007]步骤1.收集耙吸挖泥船历史施工数据，并通过数据传输设备上传至数据库；所述数据包括耙吸挖泥船在抽舱过程中不同阶段的数据，并涉及耙吸挖泥船抽舱吹岸时使用的多个关键设备；
[0008]步骤2.在数据库中对历史施工数据进行预处理，并将预处理后的数本划分成训练样本和测试样本；其预处理，包括数据滤波处理、归一化处理；
[0009]步骤3.分析训练样本和测试样本，确定预测模型的输入量与输出量；
[0010]步骤4.建立PSO优化的BP神经网络预测模型，用于耙吸挖泥船艏吹浓度预测；
[0011]步骤5.通过训练样本进行预测模型训练，选择均方误差MSE作为预测模型的评价
指标；
[0012]步骤6.使用测试样本对完成训练的预测模型进行验证，查看模型的输出结果与测试样本结果的MSE，得到耙吸挖泥船艏吹浓度预测模型。
[0013]进一步的，所述的步骤2包括：
[0014]步骤2.1采用卡尔曼滤波对历史施工数据进行滤波，去除数据中的干扰和噪声：
[0015]时间更新向前推算状态变量：
[0016][0017](1)式中：为状态变量的先验估计，A和B为系统矩阵，u
k
‑1为已知输入，为状态；
[0018]向前推算误差协方差：
[0019][0020](2)式中：为先验估计误差协方差，Q为协方差矩阵，P
k
‑1为初始估计；
[0021]测量更新计算卡尔曼增益：
[0022][0023](3)式中：R为观测噪声协方差，K
k
为卡尔曼增益，H是观测矩阵；
[0024]由观测变量z
k
更新估计：
[0025][0026](4)式中：z
k
为加权测量变量，K
k
为卡尔曼增益，为状态变量的先验估计；
[0027]更新误差协方差：
[0028][0029](5)式中：K
k
为卡尔曼增益，H是观测矩阵，为先验估计误差协方差。
[0030]步骤2.2对历史施工数据进行归一化处理：
[0031][0032](6)式中：X为归一化后的样本，为历史施工数据，X
max
为历史施工数据中的最大值，X
min
为历史施工数据中的最小值；
[0033]步骤2.3将预处理之后的数据划分为训练样本和测试样本，前90％的数据为训练样本，用于训练模型，后10％的数据为测试样本，用于模型验证。
[0034]进一步的，所述的步骤3包括：
[0035]步骤3.1分析训练样本数据，得到影响耙吸挖泥船艏吹浓度的关键量：抽舱门行程m、泥泵转速r/min、抽舱管道引水阀开度％和高压冲水泵转速r/min；
[0036]步骤3.2选择抽舱门行程、泥泵转速、引水阀开度和高压冲水泵转速作为预测模型的输入量，泥浆浓度作为输出量。
[0037]进一步的，所述的步骤4包括：
[0038]步骤4.1确定神经网络输入层节点和输出层节点个数，包括4个输入节点：抽舱门
行程、泥泵转速、抽舱管道引水阀开度和高压冲水泵转速；1个输出节点：耙吸挖泥船艏吹泥浆浓度；
[0039]步骤4.2通过以下hiddennum经验公式确定隐含层节点：
[0040][0041]式(7)中，m为输入层节点个数，n为输出层节点个数，a为1
‑
10之间的整数；
[0042]步骤4.3配置网络参数：训练次数、学习速率、训练目标最小误差、动量因子和最小性能梯度；训练次数设置为1000，学习速率设置为0.01，训练目标最小误差为0.0001，动量因子为0.01，最小性能梯度为1*10
‑6；
[0043]步骤4.4初始化PSO参数：初始化种群规模为10，最大进化迭代数为100；
[0044]步骤4.5初始化一群随机粒子作为随机解，然后通过迭代找到最优解；第i个粒子的第k次速度更新公式为：
[0045][0046][0047]式(7)中，V为速度矢量；为第i个粒子截止第k次的最优历史位置，也称个体极值；为截止第k次更新全部粒子的最优历史位置，也称全局极值；C1为每个粒子的个体学习因子，也称个体加速常数，取2；C2为每个粒子的社会学习因子，也称社会加速常数，取2；rand(0，1)为在区间[0，1]内的随机浮点数；ω为惯性因子；
[0048]式(8)中，为更新后的粒子坐标；
[0049]步骤4.6计算惯性因子，取值非负，越大则全局寻优能力越强，越小则局部寻优能力越强，ω一般取动态数值，采用线性递减权值策略，公式如下：
[0050]ω(t)＝(ω
ini
‑
ω
end
)(E
‑
e)/E+ω
end
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1.收集耙吸挖泥船历史施工数据，并通过数据传输设备上传至数据库；所述数据包括耙吸挖泥船在抽舱过程中不同阶段的数据，并涉及耙吸挖泥船抽舱吹岸时使用的多个关键设备；步骤2.在数据库中对历史施工数据进行预处理，并将预处理后的数本划分成训练样本和测试样本；其预处理，包括数据滤波处理、归一化处理；步骤3.分析训练样本和测试样本，确定预测模型的输入量与输出量；步骤4.建立PSO优化的BP神经网络预测模型，用于耙吸挖泥船艏吹浓度预测；步骤5.通过训练样本进行预测模型训练，选择均方误差MSE作为预测模型的评价指标；步骤6.使用测试样本对完成训练的预测模型进行验证，查看模型的输出结果与测试样本结果的MSE，得到耙吸挖泥船艏吹浓度预测模型。2.根据权利要求1所述的一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，其特征在于，步骤2中所述的数据滤波处理包括：步骤2.1采用卡尔曼滤波对历史施工数据进行滤波，去除数据中的干扰和噪声：时间更新向前推算状态变量：(1)式中：为状态变量的先验估计，A和B为系统矩阵，u
k
‑1为已知输入，为状态；向前推算误差协方差：(2)式中：为先验估计误差协方差，Q为协方差矩阵，P
k
‑1为初始估计；测量更新计算卡尔曼增益：(3)式中：R为观测噪声协方差，K
k
为卡尔曼增益，H是观测矩阵；由观测变量z
k
更新估计：(4)式中：z
k
为加权测量变量，K
k
为卡尔曼增益，为状态变量的先验估计；更新误差协方差：(5)式中：K
k
为卡尔曼增益，H是观测矩阵，为先验估计误差协方差。3.根据权利要求1所述的一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，其特征在于，步骤2中所述的归一化处理、将预处理后的数本划分成训练样本和测试样本，包括：步骤2.2对历史施工数据进行归一化处理：
(6)式中：X为归一化后的样本，为历史施工数据，X
max
为历史施工数据中的最大值，X
min
为历史施工数据中的最小值；步骤2.3将预处理之后的数据划分为训练样本和测试样本，前90％的数据为训练样本，用于训练模型，后10％的数据为测试样本，用于模型验证。4.根据权利要求1所述的一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，其特征在于，所述的步骤3包括：步骤3.1分析训练样本数据，得到影响耙吸挖泥船艏吹浓度的关键量：抽舱门行程m、泥泵转速r/min、抽舱管道引水阀开度％和高压冲水泵转速r/min；步骤3.2选择抽舱门行程、泥泵转速、引水阀开度和高压冲水泵转速作为预测模型的输入量，泥浆浓度作为输出量。5.根据权利要求1所述的一种基于PSO优化BP神经网络的耙吸挖泥船艏吹浓度预测方法，其特征在于，所述的步骤4包括：步骤4.1确定神经网络输入层节点和输出层节点个数，包括4个输入节点：抽舱门行程、泥泵转速、抽舱管道引水阀开度和高压冲水泵转速；1个输出节点：耙吸挖泥船艏吹泥浆浓度；步骤4.2...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭杰，章亮，俞孟蕻，梅立群，
申请(专利权)人：江苏科技大学，
类型：发明
国别省市：
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