一种基于改进神经网络的环境噪声预测方法及系统
公开
摘要
本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于改进神经网络的环境噪声预测方法及系统，本发明首先抽取出环境噪声数据，划分出训练数据集和测试数据集，随机生成种群，基于启发式因子得到当前排斥因子，将当前排斥因子融合到正弦余弦操作中生成新个体，并适应性地更新排斥因子，本发明应用改进神经网络来预测环境噪声，利用基于排斥机制的正弦余弦算法来优化设计预测环境噪声的神经网络模型的参数，通过利用适应性的排斥因子促使得种群中的个体远离较差个体，能够增强算法的搜索效率，从而提升预测环境噪声神经网络模型的精度，本发明训练得到的环境噪声预测模型能够提高环境噪声的预测精度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于改进神经网络的环境噪声预测方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580289A
申请号 ：
CN202210230164.8
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-09
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
谭力江黄文俊郭肇禄喻骏
申请人 ：
广东奥博信息产业股份有限公司
申请人地址 ：
广东省佛山市禅城区张槎街道一路115号九座十层之一
代理机构 ：
广州嘉权专利商标事务所有限公司
代理人 ：
刘力
优先权 ：
CN202210230164.8
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06N3/04 G06N3/08 G06F119/10
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
2022-06-03 ：
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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