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摘要：本发明公开一种基于麻雀搜索算法（SparrowSearchAlgorithm,SSA）优化BP神经网络模型的岩爆烈度等级评价方法，属于地下工程及岩土工程技术领域。本发明所述方法包括选取岩爆评价输入向量，构建岩爆烈度等级评价指标体系；收集岩爆工程实例数据，运用麻雀搜索算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，利用神经网络强大的非线性映射能力，通过输入数据预测岩爆烈度等级。该评价方法可以对复杂的非线性关系进行最大程度的拟合，在一定程度上降低主观因素对数据结果的影响，具有一定的实际应用价值。
主权项：1.一种基于SSA-BP神经网络模型的岩爆烈度等级评价方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤1：确定模型结构及参数，建立SSA-BP神经网络模型；步骤2：选取模型输入特征向量，对输出的岩爆等级进行编码；步骤3：收集岩爆工程实例数据；步骤4：对样本矩阵进行归一化处理，将数据分为训练集和测试集；步骤5：输入训练集数据，进行训练，得出训练准确度；建立SSA-BP模型；步骤6：输入测试集数据，测试模型预测效果；根据权利要求1所述的一种基于SSA-BP神经网络模型等级评价方法，其特征在于：所述步骤1中设置BP神经网络网络参数：输入层神经元个数，隐藏层数，隐藏层神经元个数，输出层神经元个数。最大训练次数，学习速率，目标误差等；麻雀搜索算法参数：种群规模，进化次数等，建立麻雀搜索算法优化BP神经网络模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南科技大学 一种基于麻雀搜索算法优化BP神经网络岩爆烈度等级评价方法
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