【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...
【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...
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