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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利一种基于BKA-BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119669699B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411836952.7，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权一种基于BKA-BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法是由葛彬彬;葛兆龙;卢义玉;邓青林;周哲;贾云中;陈翾屹;张宏伟;崔津鸣设计研发完成，并于2024-12-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于BKA-BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于BKA‑BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法，其包括进行高压水射流破冰试验，分析试验数据找出与破冰体积密切相关的自变量参数；构建由BP神经网络BKA算法构成的神经网络预测模型，并用试验数据构成的训练集和测试集对神经网络预测模型进行训练和测试；用测试合格的神经网络预测模型对高压水射流破冰的能力进行预测。本发明采用黑翅鸢算法优化的BP神经网络模型对高压水射流破冰能力进行预测，有效应对了高压水射流破冰过程影响因素多，规律复杂等问题。本发明方法提供了一种高效可靠的高压水射流破冰能力预测模型，具有工程优化意义。

本发明授权一种基于BKA-BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于BKA-BP神经网络的高压水射流破冰能力预测方法，其特征在于：包括步骤： 1进行高压水射流破冰试验，收集试验数据，所述试验数据包括高压水射流破冰作业的自变量参数和与自变量参数对应的破冰体积； 2对自变量参数和破冰体积做相关性分析，找出与破冰体积密切相关的自变量参数为：射流压力、喷嘴直径、射流靶距和冲击时间； 3构建预测高压水射流破冰能力的神经网络预测模型，所述神经网络预测模型由BP神经网络和用于优化BP神经网络的BKA算法模块组成，确定BP神经网络的输出层神经元数量为四个，并分别以射流压力、喷嘴直径、射流靶距和冲击时间作为四个输出层神经元的输入；确定BP神经网络输出层的神经元数量为一个，输出层神经元的输出为破冰体积预测值； 4对试验获得的射流压力、喷嘴直径、射流靶距、冲击时间和破冰体积分别进行归一化处理和离群值处理，然后用经前述处理后的数据构建神经网络预测模型的训练集和测试集； 5将训练集中的数据输入BP神经网络对其进行训练，训练过程中将BP神经网络产生的权值和阈值输入的BKA算法模块，通过BKA算法模块对权值和阈值进行优化，并将优化后的权值和阈值返回给BP神经网络； 6用测试集中试验数据对训练得到的将神经网络预测模型进行测试，用测试合格的神经网络预测模型对高压水射流破冰的能力进行预测。

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