一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法
实质审查的生效
摘要
本发明提供一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法，本发明构建了侧堰泄流能力的预测模型，以影响侧堰泄流量系数大小的无量纲参数作为最小二乘支持向量机模型的输入参数，侧堰泄流量系数作为最小二乘支持向量机模型的输出参数，随机取侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型训练；最小二乘支持向量机模型训练完成后，采用侧堰物理模型的无量纲试验参数进行最小二乘支持向量机模型测试，得到最终的最小二乘支持向量机模型。解决了传统经验公式计算量较大、精度不高的问题。
基本信息
专利标题 ：
一种侧堰泄流能力的预测模型的构建方法和预测方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114429084A
申请号 ：
CN202210074712.2
公开（公告）日 ：
2022-05-03
申请日 ：
2022-01-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
沈桂莹李珊珊李国栋
申请人 ：
西安理工大学
申请人地址 ：
陕西省西安市金花南路5号
代理机构 ：
西安通大专利代理有限责任公司
代理人 ：
马贵香
优先权 ：
CN202210074712.2
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06Q10/04 G06Q50/06
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-05-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 30/27
申请日 : 20220121
申请日 : 20220121
2022-05-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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