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；

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；

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通过以下hiddennum经验公式确定隐含层节点：式(7)中，m为输入层节点个数，n为输出层节点个数，a为1‑10之间的整数；

步骤4.3配置网络参数：训练次数、学习速率、训练目标最小误差、动量因子和最小性能梯度；训练次数设置为1000，学习速率设置为0.01，训练目标最小误差为0.0001，动量因子‑6为0.01，最小性能梯度为1*10 ；

步骤4.4初始化PSO参数：初始化种群规模为10，最大进化迭代数为100；

步骤4.5初始化一群随机粒子作为随机解，然后通过迭代找到最优解；第i个粒子的第k次速度更新公式为：式(7)中，V为速度矢量； 为第i个粒子截止第k次的最优历史位置，也称个体极值； 为截止第k次更新全部粒子的最优历史位置，也称全局极值；C1为每个粒子的个体学习因子，也称个体加速常数，取2；C2为每个粒子的社会学习因子，也称社会加速常数，取2；rand(0，1)为在区间[0,1]内的随机浮点数；ω为惯性因子；

式(8)中， 为更新后的粒子坐标；

步骤4.6计算惯性因子，取值非负，越大则全局寻优能力越强，越小则局部寻优能力越强，ω取动态数值，采用线性递减权值策略，公式如下：ω(t)＝(ωini‑ωend)(E‑e)/E+ωend                                     (10)式(9)中，ωini与ωend为ω的初始权值和最终权值，E为最大迭代次数，e为当前迭代次数。

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，uk‑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，Pk‑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，Kk为卡尔曼增益，H是观测矩阵；

由观测变量zk更新估计：

(4)式中：zk为加权测量变量，Kk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：Kk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，Xmax为历史施工数据中的最大值，Xmin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5包括：步骤5.1建立PSO优化的BP神经网络后，使用训练样本数据进行模型训练，由公式(4)的适应度函数计算出每个粒子当前适应度值；若某个粒子当前适应度F比粒子个体历史最优值小，则粒子个体历史最优值更新为改粒子的当前适应度值；若更新后的粒子个体历史最优值比粒子全局最优值小，则将更新后的粒子个体历史最优值赋值给粒子全局最优值；计算适应度函数表达式为：F＝min(MSETrainingSet,TestingSet)                                  (11)式(10)中，TrainingSet为训练样本；TestingSet为测试样本；使用PSO算法优化后，适应度函数值越小，即均方误差MSE越小，表明训练越准确，且模型的预测精度更好，将适应度函数F作为模型的评价指标；

式(11)中，M为训练样本总数，m＝1,2,…,M；ym为训练样本实际值； 为预测模型的输出值；

步骤5.2当训练满足达到指定迭代次数或最优位置满足最小适应阈值时，训练完成；否则，继续训练。

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6中，根据以下公式计算评价指标MSE，进行泥浆浓度预测模型的验证：式(12)中，N为训练样本总数，n＝1,2,…,N；yn为训练样本实际值； 为预测模型的输出值。